关于最大似然估计的正态假定问题

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大家都知道，在正态假定下，OLS具有良好的统计性。现在问题是，如果采用最大似然估计（由于有一个解释变量是因变量的空间滞后项，因此存在自相关）而不是OLS，那么，因变量是否一定具备正态分布条件？也就是说，如果不具备正态条件结果是否稳健？
       请高人指点，如果可能的话请指出文献依据。
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关键词：最大似然估计 最大似然 似然估计 请高人指点 非常感谢 正态分布 因变量 空间 统计

dalaocu 发表于 2011-3-27 19:52
大家都知道，在正态假定下，OLS具有良好的统计性。现在问题是，如果采用最大似然估计（由于有一个解释变量是因变量的空间滞后项，因此存在自相关）而不是OLS，那么，因变量是否一定具备正态分布条件？也就是说，如果不具备正态条件结果是否稳健？
       请高人指点，如果可能的话请指出文献依据。
非常感谢！

The model will be,

y(t)=a*y(t-1)+err(t)  

We can write it in a lag format

y=a*B*y+e   ---->   y(1-a*B)=e

If it can be inverted, then y=e/(1-a*B)  or y= e(t) +a*e(t-1)+a^2*e(t-2)++a^3*e(t-3) +...     or |a| <1

|a|<1 if y(t) is stationary or no unit root.

You may take a look of any time series book.

MLE deosn't depend upon distribution form

英文看不懂，希望大家写中文