Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/62937 
Erscheinungsjahr: 
2007
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 588
Verlag: 
Queen Mary University of London, Department of Economics, London
Zusammenfassung: 
This paper develops theoretical results for the estimation of radial basis function neural network specifications, for dependent data, that do not require iterative estimation techniques. Use of the properties of regression based boosting algorithms is made. Both consistency and rate results are derived. An application to nonparametric specification testing illustrates the usefulness of the results.
Schlagwörter: 
Neural Networks, Boosting
JEL: 
C12
C13
C22
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
316.97 kB





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