Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/171904 
Erscheinungsjahr: 
2017
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 5 [Issue:] 1 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2017 [Pages:] 1-16
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
This paper considers the algorithmic implementation of the heteroskedasticity and autocorrelation consistent (HAC) estimation problem for covariance matrices of parameter estimators. We introduce a new algorithm, mainly based on the fast Fourier transform, and show via computer simulation that our algorithm is up to 20 times faster than well-established alternative algorithms. The cumulative effect is substantial if the HAC estimation problem has to be solved repeatedly. Moreover, the bandwidth parameter has no impact on this performance. We provide a general description of the new algorithm as well as code for a reference implementation in R.
Schlagwörter: 
GMM
HAC estimation
Newey-West estimator
Toeplitz matrices
discrete Fourier transformation (DFT)
R
JEL: 
C01
C55
C58
C63
G17
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
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Größe
311.14 kB





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