Estimación de máxima verosimilitud heteroscástico
La estimación de máxima verosimilitud heterocedástico es un método utilizado en econometría para estimar los parámetros de un modelo de regresión cuando se asume que la varianza de los errores no es constante, es decir, que varía con respecto a los valores de las variables explicativas.
En este enfoque, se utiliza la función de verosimilitud para encontrar los valores de los parámetros del modelo que maximizan la probabilidad de observar los datos dados los supuestos sobre la distribución de los errores. En el caso de la heterocedasticidad, se asume que la varianza de los errores es una función de las variables explicativas.
La estimación de máxima verosimilitud heterocedástico es un enfoque más flexible que la estimación de mínimos cuadrados ordinarios, ya que permite capturar la variabilidad no constante de los errores. Sin embargo, su implementación puede ser más compleja y requiere de ciertas suposiciones sobre la forma funcional de la varianza condicional.
En resumen, la estimación de máxima verosimilitud heterocedástico es un método útil para modelar la variabilidad no constante de los errores en un modelo de regresión, lo que puede conducir a estimaciones más precisas y robustas.