Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/85159 
Erscheinungsjahr: 
2000
Schriftenreihe/Nr.: 
CoFE Discussion Paper No. 00/16
Verlag: 
University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE), Konstanz
Zusammenfassung: 
In this paper data-driven algorithms for fitting SEMIFAR models (Beran, 1999) are proposed. The algorithms combine the data-driven estimation of the nonparametric trend and maximum likelihood estimation of the parameters. For selecting the bandwidth, the proposal of Beran and Feng (1999) based on the iterative plug-in idea (Gasser et al., 1991) is used. Asymptotic properties of the proposed algorithms are investigated. A large simulation study illustrates the practical performance of the methods.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
365.94 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.