Arbeitspapier

Estimation of semiparametric models when the criterion function is not smooth

We provide easy to verify suffcient conditions for the consistency and asymptotic normality of a class of semiparametric optimization estimators where the criterion function does not obey standard smoothness conditions and simultaneously depends on some preliminary nonparametric estimators. Our results extend existing theories like those of Pakes and Pollard (1989), Andrews (1994a), and Newey (1994). We apply our results to two examples: a 'hit rate' and a partially linear median regression with some endogenous regressors.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: cemmap working paper ; No. CWP02/02

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
Nichtparametrisches Verfahren
Theorie
Bootstrap-Verfahren

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Chen, Xiaonhong
Linton, Oliver Bruce
Keilegom, Ingrid Van
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)
(wo)
London
(wann)
2002

DOI
doi:10.1920/wp.cem.2002.0202
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:44 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Chen, Xiaonhong
  • Linton, Oliver Bruce
  • Keilegom, Ingrid Van
  • Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)

Entstanden

  • 2002

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