Robust estimation in a nonlinear cointegration model
Robust estimation in a nonlinear cointegration model
复制标题
非线性协整模型中的鲁棒估计
DOI：
10.1016/j.jmva.2009.09.004
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发表时间：
2010-03
影响因子：
1.6
通讯作者：
Lixin Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jia Chen;Degui Li;Lixin Zhang
本文考虑非线性协整模型中的非参数M估计。本地时间密度参数由菲利普斯和Park（1998）[6]以及Wang和菲利普斯（2009）[9]开发，用于建立非参数M估计量的渐近理论。在较弱的条件下证明了估计量的弱相合性和渐近分布。同时，作为主要结果的应用，得到了局部最小二乘估计和局部最小绝对距离估计的渐近分布。此外，迭代过程中获得的非参数M-估计和交叉验证带宽选择方法进行了讨论，并提供了一些数值例子来表明，所提出的方法在有限样本的情况下表现良好。
This paper considers the nonparametric M-estimator in a nonlinear cointegration type model. The local time density argument, which was developed by Phillips and Park (1998) [6] and Wang and Phillips (2009) [9], is applied to establish the asymptotic theory for the nonparametric M-estimator. The weak consistency and the asymptotic distribution of the proposed estimator are established under mild conditions. Meanwhile, the asymptotic distribution of the local least squares estimator and the local least absolute distance estimator can be obtained as applications of our main results. Furthermore, an iterated procedure for obtaining the nonparametric M-estimator and a cross-validation bandwidth selection method are discussed, and some numerical examples are provided to show that the proposed methods perform well in the finite sample case.
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影响因子：
4.5
作者：
H. A. Karlsen;Terje Myklebust;D. Tjøstheim
通讯作者：
H. A. Karlsen;Terje Myklebust;D. Tjøstheim
影响因子：
0.8
作者：
Joon Y. Park;P. Phillips
通讯作者：
Joon Y. Park;P. Phillips
影响因子：
1.6
作者：
W. Härdle
通讯作者：
W. Härdle
DOI：
--
发表时间：
2001
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jiancheng Jiang;Y. P. Mack
通讯作者：
Jiancheng Jiang;Y. P. Mack
DOI：
--
发表时间：
1992
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Z. Bai;Calyampudi R. Rao;Yuehua Wu
通讯作者：
Z. Bai;Calyampudi R. Rao;Yuehua Wu