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CORPORACION UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

ACTIVIDAD N° 2 TEXTO ARGUMENTATIVO

PRESENTADO POR:

MARIA ALEJANDRA BONILLA OLAYA ID: 439713

PROFESOR: JUAN GUILLERMO LAMBY

NRC: 16506

PROGRAMA DE ADMINISTRACION FINANCIERA BARRANQUILLA- 2020.

Estimador de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

El método de Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO permite encontrar los Mejores Estimadores Lineales. Este método presenta muchas ventajas en cuanto a lo fácil de su uso y por lo adecuado del planteamiento estadístico matemático que permite adecuarse a los supuestos para los modelos econométricos. El término de MCO está vinculado con la regresión y la correlación, ambas determinan la existencia de relación entre dos o más variables (siempre una dependiente y una o varias independientes). Cuando se aplica el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), lo que se debe hacer es encontrar la recta que mejor se ajuste a los datos. Este método se permite adaptar una línea recta optima a una muestra de datos u observaciones tomadas y denotadas por las variables X y Y, es decir, que se deben encontrar los valores de los parámetros que minimizan las sumas de los errores al cuadrado. La diferencia radica en que le regresión se expresa en una función o relación funcional mediante una ecuación con su uso predictivo, y la correlación es un valor que mide la intensidad con que están relacionadas linealmente las variables, se está hablado de una regresión o correlación simple cuando se relacionan 2 variables, si existen más se habla de una correlación múltiple (el alcance de este curso se limita a la simple). Las funciones regresivas principalmente pueden ser de cuatro tipos: 

Lineales

De la forma matemática Y(x) = a+ bXi Y su expresión Regresiva Yi = β1+ β2Xi + υi 

De segundo grado

De la forma matemática Y(x) = a+ bXi+cXi2 Y su expresión Regresiva Yi = β1+ β2Xi + β3Xi2+ υi



Exponenciales

De la forma matemática Y(x) = abx Y su expresión econométrica log F(x) = log a + x log b + υi 

De potencia

De la forma matemática Y(x) = aXin Y su expresión Regresiva log Yi = log a + b log X + υi

REFERENCIAS 

https://www.aulafacil.com/cursos/economia/econometria/minimos-cuadradosordinarios-l20878

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http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lad/mercado_g_ja/apendiceC.pdf