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马塞洛·莫雷拉。

伴随参数问题的最大似然法。 （英语） Zbl 1183.62040号

《美国统计年鉴》。 37，第6A号，3660-3696（2009）.
摘要：本文利用不变性原理解决了内曼和E.L.斯科特[《计量经济学》16，1–32（1948年；Zbl 0039.07602号)]. 我们寻求在固定维数的参数空间中保持结构参数并产生最大不变量的群作用。最大不变统计量的似然M估计产生最大不变似然估计量（MILE）。最大不变量的似然是边际似然的乘积的情况下，MILE的一致性很简单。我们用一个具有固定效应的平稳自回归模型和一个特定于主体的单调变换模型来说明这一结果。
当最大不变量的似然不因式分解时，MILE的渐近性质仍然是一个悬而未决的问题。当不变性产生Wishart分布时，我们能够提供一致、渐近正态和有效的MILE结果。两个例子是工具变量（IV）模型和具有固定效应的动态面板数据模型。

引用于9文件

理学硕士：

62英尺12英寸 参数估计量的渐近性质
62A01型 统计学基础和哲学主题
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
10层62层 点估计

关键词：

伴生参数;不变性;最大似然估计量;实验极限

引文：

Zbl 0039.07602号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.J.Moreira}，Ann.Stat.37，No.6A，3660-3696（2009；Zbl 1183.62040）
全文： 内政部 arXiv公司

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