Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no paramétrica de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos

• Autores: Germán Aneiros Pérez
• Localización: Questiió: Quaderns d'Estadística, Sistemes, Informatica i Investigació Operativa, ISSN 0210-8054, Vol. 24, Nº. 2, 2000, págs. 267-291
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bandwith selection in kernel smoothing of the nonparametric part in a partial linear model with autoregressive errors
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• Resumen

  • Supongamos que yi = ?iT ß + m(ti) + ei, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) ß y la función m(·) son desconocidos, y los errores ei provienen de un proceso autorregresivo de orden uno (AR(1)) estacionario. Discutimos aquí el problema de la selección del parámetro ventana de un estimador tipo núcleo de la función m(·) basado en un estimador Generalizado de Mínimos Cuadrados de ß. Obtenemos la expresión asintótica de una ventana óptima y proponemos un método para estimarla, de modo que dé lugar a un estimador óptimo de m(·). Los resultados obtenidos generalizan aquellos obtenidos por Quintela (1994b) en regresión no paramétrica