کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1150677 | 957971 | 2007 | 39 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Long run variance estimation and robust regression testing using sharp origin kernels with no truncation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
If Ï is passed to infinity with the sample size (T), the new kernels provide consistent LRV estimates. Within this new framework, untruncated kernel estimation can be regarded as a form of conventional kernel estimation in which the usual bandwidth parameter is replaced by a power parameter that serves to control the degree of downweighting. A data-driven method for selecting the power parameter is recommended for hypothesis testing. Simulations show that this method gives arise to a test with more accurate size than the conventional HAC t-test at the cost of a very small power loss.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 137, Issue 3, 1 March 2007, Pages 985-1023
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 137, Issue 3, 1 March 2007, Pages 985-1023
نویسندگان
Peter C.B. Phillips, Yixiao Sun, Sainan Jin,