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

Título inglés	Bandwith selection in kernel smoothing of the nonparametric part in a partial linear model with autoregressive errors.
Título español	Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no paramétrica de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos.
Autor/es	Aneiros Pérez, Germán
Organización	Dep. Mat. Fac. Informát. Univ. La Coruña, La Coruña, España
Revista	0210-8054
Publicación	2000, 24 (2): 267-291, 27 Ref.
Tipo de documento	articulo
Idioma	Español
Resumen español	Supongamos que yi = ζiT β + m(ti) + εi, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) β y la función m(·) son desconocidos, y los errores εi 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 β. 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.
Clasificación UNESCO	120913
Palabras clave español	Estimación no paramétrica ; Modelo lineal ; Series temporales
Código MathReviews	MR1795151
Código Z-Math	Zbl 1004.62032
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