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La Multicolinealidad en el Forecasting

¿Qué es la multicolinealidad? Ocurre cuando dos o más variables independientes en un modelo están altamente correlacionadas entre sí. En lugar de aportar información nueva, esas variables explican casi lo mismo. Cómo afecta la multicolinealidad en forecasting? Coeficientes inestables: los parámetros del modelo cambian mucho con pequeñas variaciones en los datos. Predicciones menos confiables: el modelo puede ajustarse bien a los datos históricos, pero fallar en datos futuros. Dificultad para interpretar: no se puede saber con claridad qué variable realmente influye en el resultado. Importancia de identificar variables multicolineales Te ayuda a simplificar el modelo eliminando redundancias. Mejora la interpretabilidad: puedes explicar mejor qué factores afectan la demanda. Aumenta la robustez de los pronósticos, evitando que el modelo dependa de relaciones espurias.