Estimation du maximum de vraisemblance : économétrie

Cette séance de cours couvre le concept de Maximum Likelihood Estimation (MLE) en économétrie, en se concentrant sur les principes, les propriétés et les applications de MLE. Il explique comment MLE est utilisé pour estimer des paramètres inconnus en maximisant la probabilité d'observer les données d'échantillon. La séance de cours explore également l'intuition derrière MLE, la fonction de vraisemblance, la matrice d'information et différents types de tests de spécification tels que le test de Wald, le test de rapport de vraisemblance et le test de multiplicateur de Lagrange. En outre, il discute des propriétés asymptotiques de MLE, y compris la cohérence, la normalité asymptotique et l'efficacité. La séance de cours se termine en comparant les trois types de test et en expliquant comment MLE peut être utilisé comme estimateur de la méthode généralisée des moments (GMM).