Econometría con GRETL en 2026

Siempre partiendo de la teoría económica subyacente sobre el análisis econométrico en concreto, basándonos en una correcta especificación y bajo el estricto cumplimiento de los supuestos de partida de la regresión múltiple, tanto los clásicos, como los del error,

Descriptivos

Antes de comenzar con la inferencia, tenemos la opción de ‘Resumen’, con los Descriptivos completos en Gretl, por ejemplo proporciona el CV como medida de dispersión/variabilidad, que la mayoría de los software de estadística no ofrecen por defecto.

Box-Plot

El gráfico de cajas y bigotes puede servir como detector de valores atípicos (outliers), que además de desvirtuar el resultado del análisis estadístico, puede llevar al incumplimiento de supuestos de partida del modelo de regresión múltiple como puede ser el del normalidad en la distribución de los residuos o errores.

ScatterPlot

Matriz de Correlaciones

Además de corroborar si existe relación lineal entre las variables, sirve para detectar el cumplimiento o no del supuesto de no multicolinealidad entre las variables explicativas o factores de la regresión múltiple.

Modelo de Regresión Múltiple

Modelo de regresión múltiple por MCO, con supuestos de partida de normalidad con el test de Jarque-Bera, el más apropiado para modelos econométricos. y el test de homocedasticidad del residuo. Al eliminar variables que no resulten estadísticamente significativas, volviendo a correr el modelo, mejora el R cuadrado corregido y mejora el p-valor de la significatividad conjunta del modelo. Incurrimos en un problema de exogeneidad cuando omitimos una variable relevante en el modelo, que haría subir de una manera importante el R2.

Regresión Logística Binaria

Cómo determinar la probabilidad de ocurrencia de variable de tipo dicotómico (insolvencia Sí/No), a partir de factores como el score crediticio o la antigüedad laboral: