
Modelo de Máxima Verosimilitud
Author(s) -
Alberto Gómez-Mejía
Publication year - 2020
Publication title -
librempresa/libre empresa
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2538-9904
pISSN - 1657-2815
DOI - 10.18041/1657-2815/libreempresa.2020v17n2.8027
Subject(s) - humanities , maximum likelihood , mathematics , probit , physics , philosophy , statistics
El objetivo de este artículo es hacer una introducción al modelo de Máxima Verosimiltiud (MV), ampliamente usado desde hace décadas en estadística, biometría, ingeniería y en econometría. A pesar de su utilidad, los cursos básicos de econometría siguen haciendo énfasis en los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) por lo fácil de su matemática y comprensión conceptual, y dejan el MV para los ejercicios con el software comercial que lo incluye por configuración , por la superioridad de los resultados frente a los del MCO. El MV es bastante utilizado para las regresiones no lineales y muestras grandes, por ejemplo, modelos de variables dependientes dicotómicas como Logit y Probit; heterocedasticidad condicional como GARCH y EGARCH, modelos censurados y truncados, etc. Es de prever que con el desarrollo de la inteligencia artificial en el data science y el machine learning, el MCO será descartado.