Nonparametric regression is develop

Nonparametric regression is developed for data with both a temporal and a cross-sectional dimension. The model includes additive, unknown, individual-specific components and allows also for cross-sectional and temporal dependence and conditional heteroscedasticity. A simple nonparametric estimate is shown to be dominated by a GLS-type one. Asymptotically optimal bandwidth choices are justified for both estimates. Feasible optimal bandwidths, and feasible optimal regression estimates, are also asymptotically justified. Finite sample performance is examined in a Monte Carlo study.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

nonparametric ถดถอยถูกพัฒนาขึ้นสำหรับข้อมูลที่มีทั้งเวลาและมิติภาคตัดขวาง รูปแบบรวมถึงสารเติมแต่งที่ไม่รู้จักแต่ละองค์ประกอบที่เฉพาะเจาะจงและยังช่วยให้การพึ่งพาอาศัยกันตัดและเวลาและเงื่อนไข heteroscedasticity ประมาณการ nonparametric ง่ายๆคือการแสดงที่จะครอบงำโดย GLS ชนิดหนึ่ง asymptotically ทางเลือกที่ดีที่สุดแบนด์วิดธ์เป็นธรรมสำหรับการประมาณการทั้ง แบนด์วิดท์ที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้และเป็นไปได้ประมาณการการถดถอยที่ดีที่สุดนอกจากนี้ยังมีธรรม asymptotically ผลการดำเนินงานของกลุ่มตัวอย่างแน่นอนคือการตรวจสอบในการศึกษา Monte Carlo

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 ขั้นตอนคือการพัฒนาสำหรับข้อมูลทั้งชั่วคราวและมิติแบบภาคตัดขวาง รูปแบบรวมถึงสารเติมแต่งที่ไม่รู้จักบุคคลเฉพาะส่วนประกอบและช่วยให้เพื่อตัดและเวลาและเงื่อนไขการ heteroscedasticity . การประเมินวิธีง่ายๆคือเป็น dominated โดย GLS ประเภทหนึ่งasymptotically ที่ดีที่สุดตัวเลือกแบนด์วิดธ์มีความชอบธรรมทั้งประมาณการ เป็นไปได้ที่เหมาะสมอุปกรณ์ที่เหมาะสมและเป็นไปได้ การประมาณการ ยัง asymptotically ธรรม การปฏิบัติตัวอย่างวิธีตรวจสอบในมอนติคาร์โลการศึกษา .