Comment prouver que la convergence de probabilité de l'estimateur MCO est restreinte


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Je résous un problème d'économétrie sur la convergence des probabilités et je ne peux pas le prouver correctement.

Le problème est ci-dessous. Soit $ \ tilde {\ beta_R} $ l'estimateur OLS restreint et $ \ tilde {\ sigma ^ 2} $ l'estimateur de variance résiduelle basé sur $ \ tilde {\ beta_R} $.

Comment puis-je prouver que la convergence de probabilité des estimateurs de MCO restreinte

Je pense que la convergence de $ \ tilde {\ beta_R} $ peut être prouvée en utilisant un concept de cohérence de l'estimateur MLS restreint. Cependant, je ne sais pas comment prouver ce cas de $ \ tilde {\ sigma ^ 2} $.


Votre message est incomplet. Veuillez insérer dans votre message le modèle que vous estimez et ses propriétés / hypothèses statistiques, ainsi que les expressions des deux estimateurs que vous examinez.
— Alecos Papadopoulos

Le problème ne fournit que cette information.
— Jeffrey

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Ensuite, soit la personne qui a rédigé le problème n’est pas très douée pour la rédaction des problèmes, ou bien, quelque part dans le livre / notes / site Web où ce problème apparaît, la définition du modèle et de l’estimateur MCO restreint apparaît. Je peux penser à au moins trois estimateurs OLS "restreints" différents, c'est pourquoi j'ai suggéré de préciser lequel vous traitez ici.
— Alecos Papadopoulos
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