Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/86866 
Erscheinungsjahr: 
2008
Schriftenreihe/Nr.: 
Tinbergen Institute Discussion Paper No. 08-046/4
Verlag: 
Tinbergen Institute, Amsterdam and Rotterdam
Zusammenfassung: 
We study the problem of selecting the optimal functional form among a set of non-nested nonlinear mean functions for a semiparametric kernel based regression model. To this end we consider Rissanen's minimum description length (MDL) principle. We prove the consistency of the proposed MDL criterion. Its performance is examined via simulated data sets of univariate and bivariate nonlinear regression models.
Schlagwörter: 
Kernel density estimator
Maximum likelihood estimator
Minimum description length
Nonlinear regression
Semiparametric model
JEL: 
C14
Dokumentart: 
Working Paper
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Größe
249.8 kB





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