Cette étude propose une façon d'utiliser l'estimateur du maximum de vraisemblance pour des données panel et des modèles dynamiques de type tobit 2 ou tobit 3. La fonction de vraisemblance inclut une intégrale double qui est évaluée en utilisant une quadrature Gauss-Hermite à deux étapes. Une étude de Monte Carlo montre que la quadrature donne de bons résultats dans un échantillon fini même avec uniquement deux points d'évaluation. Si on ignore les effets individuels ou la dépendance entre ceux-ci et les conditions initiales, on obtient une estimation biaisée vers le haut des coefficients des variables endogènes retardées. Une application à l'étude des innovations de produit radicales et incrémentales avec des données panel d'entreprises néerlandaises illustre la méthode proposée.

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