Modelo de Probabilidade Máxima
DOI:
https://doi.org/10.18041/1657-2815/libreempresa.2020v17n2.8027Palavras-chave:
Otimização, Maximização, Eficiência assimptótica, Imparcialidade, Grandes amostras, Restrições, Teste de Wald, Multiplicador de LagrangeResumo
O objetivo deste artigo é introduzir o modelo de Máxima Probabilidade (ML), que tem sido amplamente utilizado por décadas em estatística, biometria, engenharia e econometria. Apesar de sua utilidade, os cursos básicos de econometria ainda enfatizam os mínimos quadrados ordinários (OLS) por causa de sua fácil compreensão matemática e conceitual, e deixam a MV para exercícios com software comercial que a inclui por configuração, por causa da superioridade dos resultados em relação ao OLS. O OLS é amplamente utilizado para regressões não lineares e grandes amostras, por exemplo, modelos variáveis dicotômicas dependentes como Logit e Probit; heterocedasticidade condicional como GARCH e EGARCH, modelos censurados e truncados, etc. Espera-se que com o desenvolvimento da inteligência artificial na ciência dos dados e na aprendizagem de máquinas, o OLS seja descartado.
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