Palabras clave
Maximización
Eficiencia asintótica
Insesgamiento
Grandes muestras
Restricciones
Prueba de Wald
Multiplicador de Lagrange Optimization
Maximization
Asymptotic efficiency
Unbiased
Large samples
Constraints
Wald test
Lagrange multiplier Otimização
Maximização
Eficiência assimptótica
Imparcialidade
Grandes amostras
Restrições
Teste de Wald
Multiplicador de Lagrange
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Resumen
El objetivo de este artículo es hacer una introducción al modelo de Máxima Verosimiltiud (MV), ampliamente usado desde hace décadas en estadística, biometría, ingeniería y en econometría. A pesar de su utilidad, los cursos básicos de econometría siguen haciendo énfasis en los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) por lo fácil de su matemática y comprensión conceptual, y dejan el MV para los ejercicios con el software comercial que lo incluye por configuración , por la superioridad de los resultados frente a los del MCO. El MV es bastante utilizado para las regresiones no lineales y muestras grandes, por ejemplo, modelos de variables dependientes dicotómicas como Logit y Probit; heterocedasticidad condicional como GARCH y EGARCH, modelos censurados y truncados, etc. Es de prever que con el desarrollo de la inteligencia artificial en el data science y el machine learning, el MCO será descartado.
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