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Estimation in an Additive Model when the Components are LinkedParametrically

Carroll, Raymond J. ; Härdle, Wolfgang ; Mammen, Enno

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Abstract

Motivated by a nonparametric GARCH model we considernonparametric additive regression and autoregression modelsin the special case that the additive components are linked parametrically. We show that the parameter can be estimated with parametric rate and give the normal limit. Our procedure is based on two steps. In the first stepnonparametric smoothers are used for the estimation of each additivecomponent without taking into account the parametric link of thefunctions. In a second step the parameter is estimated by using theparametric restriction between the additive components. Interestingly, our method needs no undersmoothing in the first step.

Dokumententyp: Arbeitspapier
Ort der Veröffentlichung: Heidelberg
Erstellungsdatum: 01 Jun. 2016 12:46
Erscheinungsjahr: Oktober 1998
Seitenanzahl: 30
Institute/Einrichtungen: Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Mathematik
DDC-Sachgruppe: 510 Mathematik
Normierte Schlagwörter: GARCH-Prozess
Freie Schlagwörter: Additive Models; Asymptotics; Autoregression; Finance; GARCH Models; Measurement Error; Nonparametric Regression; Time Series
Schriftenreihe: Beiträge zur Statistik > Beiträge
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