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卡洛斯·马丁斯·菲略;姚，冯

具有一般参数误差协方差的非参数回归估计。 （英语） Zbl 1154.62034号

《多元分析杂志》。 100，第3期，309-333（2009）.
摘要：在具有相依和非均匀分布回归变量的一般参数误差协方差下，建立了非参数回归模型中局部线性估计量的渐近分布。提出了一种将参数信息纳入误差协方差矩阵的两步估计方法。给出了其渐近正态性的充分条件，并建立了其相对于局部线性估计的有效性。我们举例说明我们的结果在最近研究的一些回归模型中是如何有用的。蒙特卡罗研究证实了渐近理论的预测，并将我们的估计值与最近提出的一些替代估计方法进行了比较。

引用于16文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62E20型 统计学中的渐近分布理论
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

局部线性估计;渐近正态性;混合过程

软件：

nlmdl公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Martins-Filho}和\textit{F.Yao}，J.多元分析。100，第3号，309--333（2009；Zbl 1154.62034）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 艾格纳，D。；Lovell，C.A.K。；Schmidt，P.，《随机前沿生产函数模型的公式化和估计》，《计量经济学杂志》，6，21-37（1977）·Zbl 0366.90026号
[2] Baltagi，B.，《面板数据的计量经济学分析》（1995年），Wiley:Wiley New York·Zbl 0836.62105号
[3] Bernstein，S.，《计算受抚养人数量体概率的扩展》，《数学年鉴》，第97卷，第1-59页（1927年）·JFM 52.0517.03号
[4] Bosq，D.，《随机过程的非参数统计》（1996），Springer-Verlag:Springer-Verlag，纽约·Zbl 0857.62081号
[5] Davidson，J.，《随机极限理论》（1994），牛津大学出版社：牛津大学出版社，纽约
[6] Doukhan，P.，Mixing（1994），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0801.60027号
[7] Fan，J.，设计自适应非参数回归，美国统计协会杂志，87998-1004（1992）·Zbl 0850.62354号
[8] Fan，J.，局部线性回归平滑器及其极大极小效率，《统计年鉴》，21196-216（1993）·Zbl 0773.62029号
[9] 范，J。；Gijbels，I.，《局部多项式拟合中的数据驱动带宽选择：可变带宽和空间适应》，英国皇家统计学会杂志B，57371-394（1995）·Zbl 0813.62033号
[10] 范，J。；Yao，Q.，非线性时间序列（2003），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·兹比尔1014.62103
[11] 范，Y。；李强。；Weersink，A.，随机前沿模型的半参数估计，《商业与经济统计杂志》，第14期，第460-468页（1996年）
[12] Francisco-Fernandez，M。；Vilar-Fernandez，J.M.，带相关误差的局部多项式回归估计，《统计学中的通信——理论和方法》，第30期，第1271-1293页（2001年）·Zbl 1008.62578号
[13] Gallant，A.R.，非线性统计模型（1987），John Wiley:John Wiley纽约·Zbl 0611.62071号
[14] Graybill，F.，《统计学中的矩阵与应用》（1983），Wadsworth:Wadsworth-Belmont，CA·Zbl 0496.15002号
[15] Györfi，L.，非参数回归的无分布理论（2002），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 1021.62024号
[16] 亨德森·D·J。；Ullah，A.，非参数随机效应估计器，《经济学快报》，88，403-407（2005）·Zbl 1255.62089号
[17] Jacod，J。；Protter，P.，《概率概要》（2002），《施普林格：柏林施普林格》·Zbl 0968.60003号
[18] 林，X。；Carroll，R.J.，《无误差/有误差测量预测值时聚类数据的非参数函数估计》，《美国统计协会杂志》，95，520-534（2000）·Zbl 0995.62043号
[19] 麦克，Y·P。；Silverman，B.W.，核回归估计的弱一致性和强一致性，Zeitschrift Wahrscheinlichkeits theory und Verwandte Gebiete，61405-415（1982）·Zbl 0495.62046号
[20] 曼迪，D。；Martins-Filho，C.，艾特肯和可行艾特肯工具变量估计量渐近等价性的统一方法，国际经济评论，35957-979（1994）·Zbl 0807.62023号
[21] Martins-Filho，C。；Yao，F.，基于收益动力学和极值理论的非线性模型的价值-风险和预期缺口估计，非线性动力学和计量经济学研究，10，2（2006），第4条·Zbl 1225.62141号
[22] Masry，E。；Fan，J.，混合过程回归函数的局部多项式估计，《斯堪的纳维亚统计杂志》，24165-179（1997）·Zbl 0881.62047号
[23] Pagan，A。；Ullah，A.，《非参数计量经济学》（1999），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，英国剑桥
[24] Pham，T.等人。；Tran，L.，时间序列模型的一些混合性质，随机过程及其应用，19297-303（1985）·Zbl 0564.62068号
[25] Ruckstuhl，A.F.（美国食品药品监督管理局）。；A.H.威尔士。；Carroll，R.J.，《两个重复测量变量之间关系的非参数函数估计》，《统计学》，第10期，第51-71页（2000年）·Zbl 0970.62023号
[26] Ruppert博士。；Sheather，S.J。；Wand，M.P.，《局部最小二乘回归的有效带宽选择器》，《美国统计协会杂志》，90，1257-1270（1995）·Zbl 0868.62034号
[27] Severini，T.A。；Staniswalis，J.G.，半参数模型中的拟似然估计，美国统计协会杂志，89，501-511（1994）·Zbl 0798.62046号
[28] 史密斯，M。；Kohn，R.，非参数看似无关回归，《计量经济学杂志》，98，257-281（2000）·兹比尔0957.62033
[29] 苏，L。；Ullah，A.，《具有非参数自相关误差的非参数回归的更有效估计》，《计量经济学理论》，22，98-126（2006）·Zbl 1083.62037号
[30] 苏，L。；Ullah，A.，《具有非参数自相关误差的非参数回归的更有效估计》，《经济快报》，96，375-380（2007）·Zbl 1255.62386号
[31] A.乌拉。；Roy，N.，（Ullah，A.；Giles，D.E.A.，《面板数据的非参数和半参数计量经济学》，《应用经济统计手册》，第1卷（1998年），马塞尔·德克尔：马塞尔·戴克尔纽约），579-604
[32] 维拉尔·费尔南德斯，J.M。；Francisco-Fernández，M.，具有AR误差结构的局部多项式回归平滑器，Test，11439-464（2002）·Zbl 1037.62037号
[33] Volkonskii，V.A。；Rozanov，Y.A.，随机函数的一些极限定理I，概率论及其应用，4178-197（1959）·Zbl 0092.33502号
[34] Wang，N.，《考虑受试者内相关性的边际非参数核回归》，《生物统计学》，90，43-52（2003）·兹比尔1034.62035
[35] Wansbeek，T.J。；Kapetyn，A.，关于平衡数据ANOVA模型的谱分解和最大似然估计的注释，《统计学与概率快报》，1213-215（1983）·Zbl 0516.62066号
[36] A.H.威尔士。；Yee，T.W.，向量响应的局部回归，《统计规划与推断杂志》，1363007-3031（2006）·Zbl 1094.62053号
[37] White，H.，《计量经济学人的渐近理论》（2001），学术出版社：佛罗里达州奥兰多学术出版社
[38] 肖，Z。；林顿，O.B。；卡罗尔·R·J。；Mammen，E.，具有自相关误差的非参数回归中更有效的局部多项式估计，美国统计协会杂志，98980-992（2003）·Zbl 1043.62075号
[39] Zellner，A.，估计看似无关的回归方程和检验加总偏差的有效方法，美国统计协会杂志，57500-509（1962）
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