Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/65369 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2001
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 373 Discussion Paper No. 2002,62
Verlag: 
Humboldt University of Berlin, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification and Simulation of Economic Processes, Berlin
Zusammenfassung: 
In this work, we introduce a smoothed influence function that constitute a theoretical tool for studying the outliers robustness properties of a large class of nonparametric estimators. With this tool, we first show the nonrobustness of the Nadaraya-Watson estimator of regression. Then we show that the M, the L and the R-estimators of the regression achieve robustness (when estimated by kernel). Our results are illustrated performing Monte-Carlo simulation.
Schlagwörter: 
robustness
nonparametric regression
influence function
M-estimator
L-estimator
R-estimator
Von-mises statistical functional generalized Delta-theorem
JEL: 
C13
C14
C15
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
345.52 kB





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