Este curso proporciona una introducción a la clase de estimadores E/O/M y sus propiedades estadísticas básicas. También se discuten los problemas asociados a su computación y los algoritmos habitualmente empleados. Posteriormente se analiza la contrastación de hipótesis empleando la tríada de contrastes "clásicos": Wald, Multiplicador de Lagrange y Ratio de Verosimilitud. Finalmente se abordan los principales contrastes de especificación y algunas técnicas de selección de modelos.
La segunda parte del curso analiza métodos de estimación alternativos al principio de optimización que caracteriza a los estimadores E/O/M. En concreto, la cuasi-máxima verosimilitud, las ecuaciones de estimación, la verosimilitud empírica y los métodos no paramétricos y semiparamétricos.
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