Arbeitspapier
S-estimators in the linear regression model with long-memory error terms
We investigate the behaviour of S - estimators in the linear regression model, when the error terms are long-memory Gaussian processes. It turns out that under mild regularity conditions S - estimators are still normally distributed with a similar variance - covariance structure as in the i.i.d - case. This assertion holds for the parameter estimates as well as for the scale estimates. Also the rate of convergence is for S - estimators the same as for the least squares estimator and for the BLUE.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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Series: Technical Report ; No. 1998,33
- Thema
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Linear regression model
long - range dependence
robustness
- Ereignis
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Geistige Schöpfung
- (wer)
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Sibbertsen, Philipp
- Ereignis
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Veröffentlichung
- (wer)
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Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
- (wo)
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Dortmund
- (wann)
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1998
- Handle
- 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
- Sibbertsen, Philipp
- Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen
Entstanden
- 1998