Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/129554 
Erscheinungsjahr: 
2014
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper Series No. 14-01
Verlag: 
University of Mannheim, Department of Economics, Mannheim
Zusammenfassung: 
In this paper, we propose a model-free bootstrap method for the empirical process under absolute regularity. More precisely, consistency of an adapted version of the so-called dependent wild bootstrap, that was introduced by Shao (2010) and is very easy to implement, is proved under minimal conditions on the tuning parameter of the procedure. We apply our results to construct confidence intervals for unknown parameters and to approximate critical values for statistical tests. A simulation study shows that our method is competitive to standard block bootstrap methods in finite samples.
Schlagwörter: 
Absolute regularity
bootstrap
empirical process
time series
V -statistics
quantiles
Kolmogorov-Smirnov test
JEL: 
C14
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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460.38 kB





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