Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/22577 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2004,64
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
We discuss the robust estimation of a linear trend if the noise follows an autoregressive process of first order. We find the ordinary repeated median to perform well except for negative correlations. In this case it can be improved by a Prais-Winsten transformation using a robust autocorrelation estimator.
Zusammenfassung (übersetzt): 
Wir behandeln die robuste Schätzung eines linearen Trends bei autoregressiven Fehlern erster Ordnung. Die Repeated Median Regression zeigt ein gutes Verhalten bei positiven Korrelationen. Bei negativen Korrelationen ist eine Verbesserung durch eine Prais-Winsten Transformation mittels eines robusten Korrelationsschätzers möglich.
Schlagwörter: 
Robust Regression
Autocorrelations
Detrending
Cochrane-Orcutt Estimator
Prais-Winsten Estimator
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
102.66 kB





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