Robust Trend Estimation for AR(1) Disturbances

dc.contributor.authorFried, Rolandde
dc.contributor.authorGather, Ursulade
dc.date.accessioned2005-01-31T08:14:58Z
dc.date.available2005-01-31T08:14:58Z
dc.date.issued2004de
dc.description.abstractWe discuss the robust estimation of a linear trend if the noise follows an autoregressive process of first order. We find the ordinary repeated median to perform well except for negative correlations. In this case it can be improved by a Prais-Winsten transformation using a robust autocorrelation estimator.en
dc.description.abstractWir behandeln die robuste Schätzung eines linearen Trends bei autoregressiven Fehlern erster Ordnung. Die Repeated Median Regression zeigt ein gutes Verhalten bei positiven Korrelationen. Bei negativen Korrelationen ist eine Verbesserung durch eine Prais-Winsten Transformation mittels eines robusten Korrelationsschätzers möglich.de
dc.format.extent105125 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/20078
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-7233
dc.language.isoende
dc.publisherUniversität Dortmundde
dc.subjectAutocorrelationsen
dc.subjectCochrane-Orcutt Estimatoren
dc.subjectDetrendingen
dc.subjectPrais-Winsten Estimatoren
dc.subjectRobust Regressionen
dc.subject.ddc000de
dc.titleRobust Trend Estimation for AR(1) Disturbancesen
dc.typeTextde
dc.type.publicationtypereporten
dcterms.accessRightsopen access

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