シミュレーションによる疑似最尤法および経験尤度に基づく方法の比較

摘要

計量経済学および統計学において最尤法は非常に有益な方法である。 しかし，最尤法には分布を仮定しなければならないという非常に大きな制約がある。 疑似最尤法は，其の分布が分からか－場合に，樽定の分布を仮定して検定および推定を行う方法である。これに対し，経験尤度を用いれば，分布を全く仮定することなく，ノンパラメトリックに推定?検定を行うことができる。本稀では，単純なケースを例に取り，これら二つの方法をシミュレーションによって比較する。 シミュレーション結果より，ブートストラップ法を用いることにより，経験尤度に基づく方法は大きく改首されるが，疑似最尤法に基づく方法はほとhど改善きれないことが示される。 さらに，標本が小さい場合には経験光度に基づく方法の方が良好な結果が得られることが示される。