Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/62744 
Erscheinungsjahr: 
2001
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 373 Discussion Paper No. 2001,33
Verlag: 
Humboldt University of Berlin, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification and Simulation of Economic Processes, Berlin
Zusammenfassung: 
We propose a new estimator for nonparametric regression based on local likelihood estimation using an estimated error score function obtained from the residuals of a preliminary nonparametric regression. We show that our estimator is asymptotically equivalent to the infeasible local maximum likelihood estimator [Staniswalis (1989)], and hence improves on standard kernel estimators when the error distribution is not normal. We investigate the finite sample performance of our procedure on simulated data.
Schlagwörter: 
Adaptive Estimation
Asymptotic Expansions
Efficiency
Kernel
Local Likelihood Estimation
Nonparametrie Regression
JEL: 
C13
C14
C24
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
505.88 kB





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