51
Por ejemplo, se eligió el Banco de Santander en lugar del Banco Bilbao-Vizcaya porque, aunque este último tenía una mayor capitalización y peso en el índice, entró muy tarde en el mercado continuo, y usarlo hubiera restado potencia a los contrastes al tener menos observaciones disponibles. (N. del A.)
52
Por la aproximación log(xt) - log(x-1) (xt - xt-1)/Xt-1 (N. del A.).
53
Para una discusión de efectos fijos versus efectos aleatorios, véase, por ejemplo, Hsiao (1985). (N. del A.)
54
Estadístico t de Student («t ratio») entre paréntesis. (N. del A.)
55
«Least squares dummy variables» o LSDV, véase Hsiao (1985). (N. del A.)
56
Estas 
en torno al 40-50% son bastante corrientes en un panel, más
aun cuando el modelo estimado no pretende explicar toda la volatilidad, sino medir el impacto del cambio. (N. del A.)
57
Esta decisión está apoyada por el hecho de que el análisis del correlograma de los residuos de estas ecuaciones estáticas no indicaba autocorrelaciones significativas, y el estadístico de Durbin-Watson tenía valores aceptables, si bien en estas series cortas su potencia es reducida. (N. del A.)
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Esta variable está captando también los efectos del «mini crash», y refleja el aumento de la volatilidad que se produjo en este período. (N. del A.)
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Las principales diferencias de este modelo SURE con el panel son, por un lado, que aprovecha mejor las correlaciones entre empresas que los residuos ponen de manifiesto, y por otro, que permite mayor libertad en los coeficientes. El panel recoge, por decirlo así un resumen, mientras que el modelo SURE da los detalles. (N. del A.)
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Dado el tipo de panel que tenemos, mucho más largo en sentido temporal que ancho a través, el método generalizado de momentos que emplea nuestro programa -véase Arellano y Bond (1988)-, muy potente para paneles anchos a través y cortos en sentido temporal, es inaplicable a nuestros datos. (N. del A.)