Dependiendo del objetivo de su análisis, puede querer adoptar un enfoque diferente; pero, a menudo, más regresores no mejoran necesariamente un modelo. En lugar de introducir tantas variables potencialmente relacionadas en su regresión, puede que quiera empezar con un enfoque más teórico para intentar determinar los factores subyacentes del lado de la oferta y la demanda que impulsan la producción industrial.
Me parece que los regresores que has incluido se pueden desglosar de esta manera:
- Oferta: índice de precios de producción y tipos de interés
- El lado de la demanda: población, inflación, tipos de interés, desempleo y ajuste estacional
- Otros: ventas de automóviles y camiones y PMI
Aunque estoy seguro de que los "Otros" regresores están correlacionados con tu variable dependiente, ¿crees realmente que son determinantes?
Dicho esto, si se incluyera un término retardado para las ventas de automóviles, se podría argumentar que el mayor número de coches/camiones comprados en el último período influiría en la demanda de gas y electricidad en el período actual. Además, puedes tener un argumento para el PMI, pero mi punto es que debes tratar de pensar en las variables subyacentes que impulsan la oferta y la demanda de la producción industrial.
Teniendo en cuenta los comentarios anteriores, yo diría que podrías añadir estas posibles variables:
- La parte de la oferta: Inversión pública en infraestructuras, formación bruta de capital fijo (para los sectores correspondientes), precios del petróleo
- El lado de la demanda: Renta per cápita, exportaciones de manufacturas, precios del petróleo
Estoy seguro de que también ha habido muchos estudios como este en el pasado, y la literatura anterior es siempre un buen lugar para buscar ideas adicionales en el proceso de modelado.
