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
Englisch

Erschienen in
Series: CoFE Discussion Paper ; No. 00/16

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
Zeitreihenanalyse
Nichtparametrisches Verfahren
Schätztheorie
Theorie
ARMA-Modell

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Beran, Jan
Feng, Yuanhua
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)
(wo)
Konstanz
(wann)
2000

Handle
URN
urn:nbn:de:bsz:352-opus-4990
Letzte Aktualisierung
20.09.2024, 08:22 MESZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Beran, Jan
  • Feng, Yuanhua
  • University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)

Entstanden

  • 2000

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