Actualmente estoy leyendo un poco sobre las pruebas de los efectos del día de la semana. He visto dos especificaciones de modelos diferentes y me pregunto cómo interpretar los resultados.
El primer tipo de modelo incluye sólo 4 variables ficticias para, por ejemplo, Mo hasta Thu, y un intercepto:
$Return_t=\beta_0+\beta_1D_{1t}+\beta_2D_{2t}+\beta_3D_{3t}+\beta_4D_{4t}+\epsilon_t$
El segundo tipo de modelo incluye 5 maniquíes para todos los días de la semana y ninguna intercepción.
$Return_t=\beta_1D_{1t}+\beta_2D_{2t}+\beta_3D_{3t}+\beta_4D_{4t}+\beta_5D_{5t}+\epsilon_t$
Tengo dos preguntas:
¿Podría explicar la diferencia en la interpretación de los valores p de los modelos (qué significa que una de las variables ficticias del modelo 1 sea significativa y qué significa en el modelo 2)? En mi opinión, el modelo 2 adolece de multicolinealidad, porque las variables ficticias son linealmente dependientes, ¿es esto correcto?
Gracias por su ayuda.
