Una comparación entre la máxima verosimilitud y los mínimos cuadrados generalizados en un modelo lineal heterocedástico

Resumen Consideramos un modelo lineal con errores distribuidos normalmente pero heterocedásticos. Cuando las varianzas de error están funcionalmente relacionadas con el parámetro de regresión, se puede utilizar ya sea máxima verosimilitud o mínimos cuadrados generalizados para estimar el parámetro de regresión. Mostramos que la verosimilitud es más sensible a pequeñas especificaciones erróneas en la relación funcional entre las varianzas de error y el parámetro de regresión.