Autor(en): Belomestny, Denis
Klochkov, Egor
Spokoiny, Vladimir
Titel: Sieve maximum likelihood estimation in a semi-parametric regression model with errors in variables
Sprache (ISO): en
Zusammenfassung: The paper deals with a semi-parametric regression problem under deterministic and regular design which is observed with errors. We first linearise the problem using a sieve approach and then apply the total penalised maximum likelihood estimator to the linearised model. Sufficient conditions for √n-consistency and efficiency under parametric assumption are derived and a possible misspecification bias under different smoothness assumptions on the design is analysed. The Monte Carlo simulations show the performance of the estimator with simulated data.
Schlagwörter: errors-in-variables model
√n-consistency
regression
URI: http://hdl.handle.net/2003/34888
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-16936
Erscheinungsdatum: 2016
Enthalten in den Sammlungen:Sonderforschungsbereich (SFB) 823

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