Encompassing Tests for Nonparametric Regressions

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Elia Lapenta, Pascal Lavergne

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 001.422 Statistical methods

Thông tin xuất bản: 2022

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 194694

Comment: 33 pages. Compared to v1, v2 contains a data-driven bandwidth choice and an empirical application. Compared to v2, v3 contains simulations based on a smooth DGPWe set up a formal framework to characterize encompassing of nonparametric models through the L2 distance. We contrast it to previous literature on the comparison of nonparametric regression models. We then develop testing procedures for the encompassing hypothesis that are fully nonparametric. Our test statistics depend on kernel regression, raising the issue of bandwidth's choice. We investigate two alternative approaches to obtain a "small bias property" for our test statistics. We show the validity of a wild bootstrap method. We empirically study the use of a data-driven bandwidth and illustrate the attractive features of our tests for small and moderate samples.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH