Testing the normality assumption in multivariate simultaneous limited dependent variable models
On considère le modèle linéaire classique y \(*=\pi x+v\) où seul \(y=g(y\) *) est observable. Plutôt que de tester (alternativement au cas gaussien) une distribution spécifiée pour v, l'auteur, suivant \textit{L. F. Lee}, Econometrica 52, 843-863 (1984; Zbl 0557.62095), choisit d'écrire le développement en série de type Edgeworth (cf. Gram- Charlier) du cas gaussien et de le tronquer à l'ordre 4. Il utilise entre autres un résultat, présenté initialement par \textit{A. P. Dempster}, \textit{N. M. Laird} and \textit{D. B. Rubin} [J. R. Stat. Soc., Ser. B 39, 1-38 (1977; Zbl 0364.62022)], liant les vraisemblances de y, y * et y * conditionnellement en y. Comme un MLE n'est pas toujours disponible, le cas d'un estimateur asymptotiquement normal est envisagé à la suite de Lee et selon une procédure de \textit{J. Neyman} [Probability and Statistics, H. Cramér Vol., 213-234 (1959; Zbl 0104.126)].
multivariate simultaneous limited dependent variable models
multivariate simultaneous equation system
scientific article; zbMATH DE number 4041126
scientific article