Pooled MLE模型

1997年R. Carter Hill、J. R. Knight、C. F. Sirmans对Pooled GLS模型进行了改进，提出基于最大似然估计法(MLE)的Pooled MLE模型。

Pooled MLE模型的分析

假设共有N＋NR宗房地产的价格数据，其中N个数据是Hedonic数据，即房地产只出售过一次。其余NR宗房地产属于重复售出样本，同一宗房地产有一次以上的价格资料。

Pooled MLE模型的特点是：

（1）Hedonic模型和重复售出模型的数据都可用，价格数据资料比较容易获得，抽样误差较小；

（2）克服了重复售出模型的缺陷，可估计出折旧系数；

（3）克服了Hedonic模型的缺陷，合理地考虑了序列相关问题，使估计效果比其它各种模型更为优越；

（4）由于对数似然函数Ｌ是非线性的，估计参数的计算较为复杂，需要进行算法分析，但现成的软件包，如SHAZ AM，LIMDEP和GAUSS等可以帮助运算。