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Andrés Galvis
Analíti a
k
2
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
Ordenado
,
Modelo Probit Ordenado
y
Valor Extremo Ordena-
do
. Debido a la no linealidad, es necesario el uso de al-
gún algoritmo de optimización para estimar los paráme-
tros (Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson o Berndt-
Hall-Hall-Hauman).
Por lo anterior, los estimadores son consistentes, asintó-
ticamente eficientes y normales, permitiendo realizar prue-
bas de hipótesis a través de una distribución normal. Algu-
nas pruebas son:
•
Razón de Verosimilitud (LR Statistic)
•
t-Student (t-statistics)
•
Criterio de información Akaike (Akaike info criterion)
•
Criterio de información Schwarz ( Schwarz criterion)
•
Criterio de información Hannan-Quinn (Hanna-Quinn
Criter)
•
Pseudo R
2
de McFadden (LR index)
•
Test Davidson-McKinnon
•
Test de Normalidad para las perturbaciones o errores
De igual manera, la interpretación del modelo se efec-
tua a través de los
efectos marginales
; mientras que la com-
paración de situaciones, se realiza por medio del cociente
odds
.
4 Aplicación del modelo en el estudio
del BOP
4.1 Obtención de la información relevante
Para llevar a cabo la investigación, se utilizó la informa-
ción del censo económico realizado en el 2010 [6], se selec-
cionó un extracto de variables relevantes para agruparlas
en bloques de información financiera (ver Figura 1).
Figura 1.
Variables del Censo Económico agrupadas por bloques de información financiera. Fuente: Elaboración propia a partir del
Censo Nacional Económico 2010.
58
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 1 (2011), Vol. 2(2): 55-65