Arbeitspapier

Maximal uniform convergence rates in parametric estimation problems

This paper considers parametric estimation problems with i.i.d. data. It focusses on rate-effciency, in the sense of maximal possible convergence rates of stochastically bounded estimators, as an optimality criterion, largely unexplored in parametric estimation. Under mild conditions, the Hellinger metric, defined on the space of parametric probability measures, is shown to be an essentially universally applicable tool to determine maximal possible convergence rates.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: cemmap working paper ; No. CWP06/05

Klassifikation
Wirtschaft
Estimation: General
Thema
parametric estimators , uniform convergence , Hellinger distance , Locally Asymptotically Quadratic (LAQ) Families
Schätztheorie
Statistischer Test

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Beckert, Walter
McFadden, Daniel L.
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)
(wo)
London
(wann)
2005

DOI
doi:10.1920/wp.cem.2005.0605
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Beckert, Walter
  • McFadden, Daniel L.
  • Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap)

Entstanden

  • 2005

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