Arbeitspapier

Global Bahadur representation for nonparametric censored regression quantiles and its applications

This paper is concerned with the nonparametric estimation of regression quantiles where the response variable is randomly censored. Using results on the strong uniform convergence of U-processes, we derive a global Bahadur representation for the weighted local polynomial estimators, which is sufficiently accurate for many further theoretical analyses including inference. We consider two applications in detail: estimation of the average derivative, and estimation of the component functions in additive quantile regression models.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: cemmap working paper ; No. CWP33/11

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
Bahadur representation
Censored data
Kernel smoothing
Quantile regression
Semiparametric models
Nichtparametrisches Verfahren
Regression
Schätztheorie

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Kong, Efang
Linton, Oliver
Xia, Yingcun
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)
(wo)
London
(wann)
2011

DOI
doi:10.1920/wp.cem.2011.3311
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:41 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Kong, Efang
  • Linton, Oliver
  • Xia, Yingcun
  • Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)

Entstanden

  • 2011

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