Arbeitspapier
MDL Mean Function Selection in Semiparametric Kernel Regression Models
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.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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Series: Tinbergen Institute Discussion Paper ; No. 08-046/4
- Klassifikation
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Wirtschaft
Semiparametric and Nonparametric Methods: General
- Thema
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Kernel density estimator
Maximum likelihood estimator
Minimum description length
Nonlinear regression
Semiparametric model
Regression
Maximum-Likelihood-Methode
Nichtlineares Verfahren
Nichtparametrisches Verfahren
Theorie
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Gooijer, Jan G. De
Yuan, Ao
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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Tinbergen Institute
- (wo)
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Amsterdam and Rotterdam
- (wann)
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2008
- Handle
- Letzte Aktualisierung
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20.09.2024, 08:21 MESZ
Datenpartner
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Gooijer, Jan G. De
- Yuan, Ao
- Tinbergen Institute
Entstanden
- 2008