Процедура получения оценок максимального правдоподобия

В основе метода максимального правдоподобия лежит исходное предположение о том, что “лучшим” оценкам a0*, a1*,..., an* “истинных” значений параметров эконометрической модели a0, a1,..., an должен соответствовать наиболее вероятный набор “фактических” значений ошибки е1*, е2*,..., еT*, рассматриваемых как “своего рода оценки” ее истинных значений e1, e2,..., eT и поэтому удовлетворяющих предположениям об iid-свойствах.

Таким образом, максимум произведения р(е1р(е2)×...×р(еТ) соответствует наиболее вероятному сочетанию значений et, t=1, 2,..., T, обеспечиваемому “наилучшими” оценками параметров модели. При этом имеется в виду, что для произвольного набора значений фактической ошибки е1,е2,...,еT произведение вероятностей р(е1р(е2)×...×р(еТ ) в данном случае выражает вероятность совместного распределения их значений, соответствующих определенному набору оценок параметров a0, a1,..., an.

С учетом этого, оценки параметров эконометрической модели могут быть получены в результате максимизации целевой функции следующего вида:

по известным значениям зависимой переменной уt и матрице значений независимых факторов Х размера Т´(п+1).

 
 


y = Х = , (2.110)

 

 

Оптимальные значения оценок параметров a0*, a1*,..., an* и дисперсии фактической ошибки se2, соответствующие ее максимуму, должны обеспечивать и максимум ее логарифма. Иными словами, при определении значений этих оценок можно решать задачу максимизации

В условиях независимости разновременных ошибок et и et–i

 

 

Оптимальные значения a0*, a1*,..., an* и se2 в этом случае могут быть найдены путем решения системы из п+2 дифференциальных уравнений в частных производных по этим параметрам:

В векторно-матричной форме:

у=Х×a+e, (2.113)

 

вектор ошибки можно представить в виде:

 

e=уХ×a, (2.114)

 

а последнее слагаемое в выражении (2.111) записать как скалярное произведение вектора ошибки строки на ее столбец. С учетом этого

(уХ×a)¢×(уХ×a). (2.115)

 

Дифференцируя выражение (2.115) по неизвестному вектору параметров a и по неизвестной дисперсии ошибки se2, получим следующую векторно-матричную форму записи системы (2.112):

la = ( Х¢×у+ Х¢×Х×a)=0;

lse2= (уХ×a)¢×(уХ×a)=0. (2.116)

 

Поскольку se2¹0, из первого уравнения системы (2.116) непосредственно получаем вектор оценок ММП коэффициентов линейной эконометрической модели в следующем виде:

a*=a=(Х¢Х )–1×Х¢×у, (2.117)

а из второго – оценку ММП дисперсии ошибки эконометрической модели:

sе2 = (уХ×a)¢×(уХ×a)=