Maximum-Likelihood-Methode
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Ausführliche Definition im Online-Lexikon
Methode zur Schätzung der Parameter von Regressionsmodellen und ökonometrischen Modellen. Die Parameter der Schätzfunktion werden dabei so gewählt, dass die Wahrscheinlichkeit, genau die Beobachtungspunkte der vorliegenden Stichprobe zu erhalten, maximal wird, d.h. die Schätzwerte maximieren die sog. Likelihood-Funktion.
Die Maximum-Likelihood-Methode lässt sich auch für nicht lineare Einzel- und Mehrgleichungsmodelle verwenden. Die Anwendung der Methode setzt allerdings voraus, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Störterme bekannt ist. Sind diese normalverteilt mit Erwartungswert null und konstanter Varianz, so resultieren daraus die gleichen Schätzfunktionen für die Parameter linearer Einzelgleichungsmodelle wie bei OLS (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche).
Die Maximum-Likelihood-Methode lässt sich auch für nicht lineare Einzel- und Mehrgleichungsmodelle verwenden. Die Anwendung der Methode setzt allerdings voraus, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Störterme bekannt ist. Sind diese normalverteilt mit Erwartungswert null und konstanter Varianz, so resultieren daraus die gleichen Schätzfunktionen für die Parameter linearer Einzelgleichungsmodelle wie bei OLS (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche).
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Literaturhinweise SpringerProfessional.de
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Interne Verweise
AR(p)-Prozess
Aggregation
Autokorrelation
Bestimmtheitsmaß
Endogenität
F-Test für das multiple Regressionsmodell
Fixed-Effects-Modell
Kleinstquadratemethode, gewöhnliche
Paneldaten und Paneldatenmodelle
Regressionsmodell
Residuen
Simulation
Stationarität
Struktur
Trend
Variable, endogene
Variable, exogene
Wald-Test
Ökonometrie
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