Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/85219 
Erscheinungsjahr: 
2000
Schriftenreihe/Nr.: 
CoFE Discussion Paper No. 00/19
Verlag: 
University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE), Konstanz
Zusammenfassung: 
We investigate the behavior of nonparametric kernel M-estimators in the presence of long-memory errors. The optimal bandwidth and a central limit theorem are obtained. It turns out that in the Gaussian case all kernel M-estimators have the same limiting normal distribution. The motivation behind this study is illustrated with an example.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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216.77 kB





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