Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/85212 
Erscheinungsjahr: 
2001
Schriftenreihe/Nr.: 
CoFE Discussion Paper No. 01/11
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 nonparamet- ric trend and maximum likelihood estimation of the parameters. Convergence and asymptotic properties of the proposed algorithms are investigated. A large simulation study illustrates the practical performance of the methods.
Schlagwörter: 
semiparametric models
long-range dependence
fractional ARIMA
antipersistence
nonparametric regression
bandwidth selection
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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