Maximum-likelihood estimation of misspecified models
Maximum-likelihood estimation of misspecified models
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DOI：
10.1016/0264-9993(84)90001-4
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发表时间：
1984-04
影响因子：
4.7
通讯作者：
G. Chow
中科院分区：
文献类型：
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作者：
G. Chow
在计量经济学实践中，错误指定的模型经常发生。因此，研究错定模型参数的极大似然估计的抽样分布是很重要的。本文给出了一个错误指定模型的ML估计量的渐近协方差矩阵。它指出，怀特给出的这个矩阵的表达式是不正确的，除非在计量经济学中很少出现的非常特殊的情况下，即每个观测值是独立的和同分布的。给出了一个使用标准线性回归模型的例子。
Misspecified models occur frequently in econometric practice. It is therefore important to study the sampling distribution of maximum-likelihood estimators of parameters of misspecified models. This note exhibits the asymptotic covariance matrix of the ML estimator of a misspecified model. It points out that the expression for this matrix given by White is incorrect except for the very special case, rarely occuring in econometrics, that each observation is independent and identically distributed. An illustration using the standard linear regression model is provided.