1樓：慧航
一句廢話，只要你使用MLE的時候，likelihood function寫對了，那就沒有內生性問題了。
MLE是解決了估計的問題，而內生性是識別層面的問題，這不是乙個層面的問題。
比如最簡單的線性模型：
這裡y2是內生變數。如果想要用MLE，必須要寫出： ，即條件密度函式，但是關鍵問題是，y2和ε是相關的，如果不設定y2和ε是如何相關的，那麼這個密度函式是寫不出來的。
這樣我們就可以寫出來 的密度函式了，即：
這樣我們就可以寫出正確的likelohood function然後做MLE了。
在這裡我們是通過設定了y2與ε是如何相關的這個方程進行識別的，跟MLE沒關係。實際上有了這個設定，我們可以用MLE，可以用GMM，很多分方法都可以用，不一定要用MLE。
所以其實MLE和內生性問題不是乙個層面的問題。考慮MLE的時候，只要你的likelihood function是對的，那麼得到的答案總是對的。如果有內生性問題，因為y2和ε是相關的，所以不做其他假定你是寫不出 的，也就是說你的MLE第一步就卡住了。
2樓：
內生性（或者沒有內生性）是乙個假設，屬於模型的一部分。最大似然法是估計模型引數的方法。
一般來說，MLE的一致性建立在正確的distributional specification上面。不解決內生性的話，分布假設多半是錯誤的。
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