💎 La multicolinealidad se da cuando, entre las variables del modelo que estamos desarrollando hay una alta correlación. Quiero recalcar que la correlación debe ser muy alta ya que es muy normal,sobre todo en variables financieras que exista algún tipo de relación en sus movimientos. Además, cuando creamos modelos econométricos la existencia de multicolinealidad en …
Instalación de Jupyter Notebook En este post, mi amiga Rocío Chavez te explicará cómo puedes instalar Júpyter Notebook en Windows, la cual es una aplicación web gratuita que permite desarrollar código en diferentes lenguajes, tales como python y R entre otros. Es una plataforma escrita en python, creada con la intención de facilitar el análisis …
El análisis de cointegración y multicointegración usado en econometria puede ser de mucha ayuda cuando queremos comprobar los desequilibrios que hay entre los precios de los activos financieros,especialmente en el mercado de divisas(Forex), donde hay una interrrelación muy importante entre todos los pares de divisas que vemos en el mercado. Ya anteriormente he hablado aquí …
🙋♀️ En esta ocasión aplicaré el Análisis de Componentes Principales a una base de datos que contiene información acerca de una encuesta realizada por el Instituto Nacional de Estadística y de Estudios Económicos de Francia, en el año 2006. En ella se pueden observar grupos de individuos según su edad y el monto total que …
En un artículo anterior te hablé acerca de una de las técnicas de Machine Learning no supervisado llamado Clustering Jerárquico, el cuál es útil cuando se tienen menos de 10,000 individuos o elementos a analizar. En este post te mostraré otra de las técnicas de clustering, llamada método de las K-Medias o K-Means. Una de …
En este artículo te mostraré cómo podrías aplicar una técnica llamada Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés), en caso de que quisieras encontrar similitudes entre series de tiempo, es decir, hacer clustering sobre las mismas. Ya en un articulo anterior hablamos sobre el Clustering Jerárquico. Si es la primera vez que …
👏 La heterocedasticidad se da cuando en un modelo de regresión lineal, al estudiar los residuos del modelo vemos que la varianza de éstos no es constante. Si pasa ésto el modelo creado estará incumpliendo una de las hipótesis básicas sobre el que se sustenta de manera teórica. Para poder aceptar la validez del modelo …
Heterocedasticidad en R. Pruebas para detectarla. Leer más »
👌 El Clustering Jerárquico, es una técnica muy útil cuando se desea descubrir similitudes entre individuos en base a sus características. Como medida de similitud entre las series de tiempo, utilizo un algoritmo llamado ““Dynamic Time Warping” o DTW por sus siglas en inglés. Este algoritmo ha sido utilizado en diferentes áreas, entre otras, en …
👌 En muchas ocasiones cuando vamos a crear algún tipo de modelo estadístico y tenemos una gran cantidad de variables queremos saber si hay una relación lineal muy fuerte entre ellas o por el contrario son independientes entre sí. 👨🏫 Dentro de las finanzas si quieres desarrollar una cartera de inversión y cómo es lógico …
✍ Este modelo econométrico está relacionado con el fenómeno de Cointegración. Si dos series de tiempo están cointegradas tendrán por tanto una relación de equilibrio en el largo plazo. 😉 Si este hecho se da, podemos además modelizar la dinámica de corto plazo de estas series mediante lo que llamamos Modelo de Corrección de Error.(MCE). …
