Arbeitspapier

Non-parametric transformation regression with non-stationary data

We examine a kernel regression smoother for time series that takes account of the error correlation structure as proposed by Xiao et al. (2008). We show that this method continues to improve estimation in the case where the regressor is a unit root or near unit root process.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: cemmap working paper ; No. CWP16/13

Klassifikation
Wirtschaft
Semiparametric and Nonparametric Methods: General
Single Equation Models; Single Variables: Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes
Thema
Dependence
Efficiency
Cointegration
Non-stationarity
Non-parametric estimation

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Linton, Oliver
Wang, Qiying
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)
(wo)
London
(wann)
2013

DOI
doi:10.1920/wp.cem.2013.1613
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Linton, Oliver
  • Wang, Qiying
  • Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)

Entstanden

  • 2013

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