Bootstrap of kernel smoothing in nonlinear time series

  • Kernel smoothing in nonparametric autoregressive schemes offers a powerful tool in modelling time series. In this paper it is shown that the bootstrap can be used for estimating the distribution of kernel smoothers. This can be done by mimicking the stochastic nature of the whole process in the bootstrap resampling or by generating a simple regression model. Consistency of these bootstrap procedures will be shown.

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Verfasser*innenangaben:Jürgen Franke, Kreiss J.-P., E. Mammen
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-4640
Schriftenreihe (Bandnummer):Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (22)
Dokumentart:Preprint
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Fertigstellung:1999
Jahr der Erstveröffentlichung:1999
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011