Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/79326 
Erscheinungsjahr: 
2005
Schriftenreihe/Nr.: 
cemmap working paper No. CWP06/05
Verlag: 
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap), London
Zusammenfassung: 
This paper considers parametric estimation problems with i.i.d. data. It focusses on rate-effciency, in the sense of maximal possible convergence rates of stochastically bounded estimators, as an optimality criterion, largely unexplored in parametric estimation. Under mild conditions, the Hellinger metric, defined on the space of parametric probability measures, is shown to be an essentially universally applicable tool to determine maximal possible convergence rates.
Schlagwörter: 
parametric estimators , uniform convergence , Hellinger distance , Locally Asymptotically Quadratic (LAQ) Families
JEL: 
C13
C16
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
285.66 kB





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