二、Tobit 模型的异方差性和非正态性

Tobit模型最大似然估计的一致性依赖于其潜变量模型中误差项的正态性和方差齐性，在误差项存在序列相关（serial correlation）的情况下最大似然估计仍可以保持一致性但其异方差和非正态分布会导致β和σ的不一致估计。这样异方差性的检验就简化为对δ ＝ 0的检验，在获得参数的最大似然估计后，可以用似然比或者Wald统计量来对作此检验。但与误差项为正态分布和方差齐性的经典假设相比来说，以对称分布为限制条件是放松了，并且提供了参数估计在经典假设条件不满足时的一致估计。但SCLS的假设条件要强于CL AD ......