Arbeitspapier
Data-driven estimation of semiparametric fractional autoregressive models
In this paper data-driven algorithms for fitting SEMIFAR models (Beran, 1999) are proposed. The algorithms combine the data-driven estimation of the nonparametric trend and maximum likelihood estimation of the parameters. For selecting the bandwidth, the proposal of Beran and Feng (1999) based on the iterative plug-in idea (Gasser et al., 1991) is used. Asymptotic properties of the proposed algorithms are investigated. A large simulation study illustrates the practical performance of the methods.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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Series: CoFE Discussion Paper ; No. 00/16
- Klassifikation
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Wirtschaft
- Thema
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Zeitreihenanalyse
Nichtparametrisches Verfahren
Schätztheorie
Theorie
ARMA-Modell
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Beran, Jan
Feng, Yuanhua
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)
- (wo)
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Konstanz
- (wann)
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2000
- Handle
- URN
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urn:nbn:de:bsz:352-opus-4990
- Letzte Aktualisierung
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20.09.2024, 08:22 MESZ
Datenpartner
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Beran, Jan
- Feng, Yuanhua
- University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)
Entstanden
- 2000