¿Se utiliza habitualmente la regresión por mínimos cuadrados medianos (LMS) en finanzas?

Question

A menudo se argumenta que los mínimos cuadrados medios dan resultados más estables que los MCO. Mientras que en OLS se minimiza la media de los residuos al cuadrado, en LMS se minimiza la mediana de los residuos al cuadrado. Intuitivamente, debería dar estimadores que son en gran medida (¿completamente?) invariables a los valores atípicos. Como tal, habría pensado que este enfoque encontraría un hogar natural en las aplicaciones financieras, sin embargo, no he encontrado su uso (una búsqueda en este sitio, por ejemplo, da cero citas).

¿Alguien recomienda o desaconseja un enfoque LMS, por ejemplo, para un caso sencillo de estimación de un coeficiente beta entre dos valores?

Answer 1

Los nuevos modelos de información crediticia disminuyen/eliminan el efecto de los usuarios secundarios en la puntuación crediticia del usuario de respaldo.

En concreto FICO 08 que la mayoría de las instituciones están cambiando a partir de FICO 04. Muchas de las sugerencias para optimizar (léase: manipular) la propia puntuación se basan en las observaciones de FICO 04.

Una diferencia importante entre FICO 08 y el modelo anterior es que las cuentas de usuarios autorizados ya no se utilizarán en el cálculo de las puntuaciones de crédito de crédito

Dado que FICO 04 todavía se utiliza, puede haber alguna utilidad en ser un usuario secundario SOLO para la presentación de informes de puntuación de crédito, en el corto plazo, pero usted puede esperar una caída importante en su puntuación de crédito una vez que la institución cambia a los modelos de crédito FICO 08, por lo que esto puede ser más perjudicial para usted que simplemente ignorar la puntuación de crédito de otra persona.

No intentes jugar con los informes de utilización, simplemente mantén un 10% de utilización ($20, con un poco de margen de maniobra) en la tarjeta y paga el mínimo cada mes O págalo todo cada mes. Pagar más del mínimo es sólo algo que su institución puede mirar y encontrarlo en más favor, no se informa a la puntuación de crédito.