Estimación Eficiente de un Sistema de Ecuaciones de Regresión cuando las Perturbaciones son Tanto Correlacionadas Serialmente como Contemporáneamente

Resumen Este artículo considera el problema de obtener estimaciones eficientes para los parámetros de un sistema de M ecuaciones de regresión. Se supone que los términos de perturbación de este sistema están relacionados por correlación tanto serial como contemporánea. Bajo la suposición adicional de que la correlación serial es un proceso autorregresivo de primer orden, el artículo desarrolla un estimador que es consistente y tiene la misma distribución normal asintótica que el estimador de Aitken que supone que la matriz de covarianza es conocida. El artículo concluye con una discusión de algunas especificaciones alternativas de covarianza y señala ciertas dificultades con los procedimientos estándar de ecuación única para manejar esquemas autorregresivos.