Cuando se construye un modelo econométrico nos enfrentamos a todo tipo de inconveniente, generalmente por parte de la recolección de la información, lo que complica el análisis y las estimaciones de nuestros modelos.

Por ejemplo, cuando se trabaja con series temporales generalmente se presentan problemas de autocorrelación, cuando se trabajan con datos de corte transversal se presentan problemas de heterocedasticidad; problemas que puede que sean inconvenientes propios de la data o por su propia naturaleza.

En el siguiente gráfico te mostramos los principales problemas que pueden llegar a experimentar los modelos econométricos de regresión múltiple: causas, consecuencias y formas de abordarlos.

Cada problema representa un mundo de alternativas y soluciones, así como de conocimiento e información que sólo los técnicos altamente preparados puede abordar.

En nuestro Programa de Econometría Aplicada puedes aprender paso a paso y en detalles, todos los problemas que aquejan a los MCO, cómo identificarlos con una gran variedad de contrastes, y cómo abordarlos con un abanico de métodos para su atenuación.