依赖数据的非参数估计及其在面板时间序列中的应用
统计理论
2007-06-28 v1 统计理论
摘要
本文考虑了依赖数据的非参数估计问题，其中观测值不一定来自线性过程。我们研究了密度估计，并利用 2-混合依赖度量讨论了非参数回归中的相关问题。我们将 2-混合条件下的结果与假设过程为线性条件下导出的结果进行了比较。在面板时间序列的背景下，即观测来自多个个体的数据时，假设过程的联合线性往往过于严格。相反，本文开发的方法使我们能够通过 2-混合来量化依赖性，从而允许非线性存在。我们提出了面板均值函数的估计量并获得了其收敛速率。我们表明，在某些条件下，通过允许面板中的个体数量随时间增加，可以提高收敛速率。
引用
@article{arxiv.0706.3923,
title = {Nonparametric estimation for dependent data with an application to panel time series},
author = {Jan Johannes and Suhasini Subba Rao},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.3923},
year = {2007}
}