Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Testing the adequacy of semiparametric transformation models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F18%3A10389566" target="_blank" >RIV/00216208:11320/18:10389566 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/s11749-017-0544-4" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/s11749-017-0544-4</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11749-017-0544-4" target="_blank" >10.1007/s11749-017-0544-4</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Testing the adequacy of semiparametric transformation models

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We consider a semiparametric model whereby the response variable following a transformation can be expressed by means of a regression model. In this model, the form of the transformation is specified analytically (up to an unknown transformation parameter), while the regression function is completely unknown. We develop testing procedures for the null hypothesis that this semiparametric model adequately describes the data at hand. In doing so, the test statistic is formulated on the basis of Fourier-type conditional expectations, an idea first put forward by Bierens (J Econom 20:105-134, 1982). The asymptotic distribution of the test statistic is obtained under the null as well as under alternative hypotheses. Since the limit null distribution is nonstandard, a bootstrap version is utilized in order to actually carry out the test procedure. Monte Carlo results are included that illustrate the finite-sample properties of the new method.

  • Název v anglickém jazyce

    Testing the adequacy of semiparametric transformation models

  • Popis výsledku anglicky

    We consider a semiparametric model whereby the response variable following a transformation can be expressed by means of a regression model. In this model, the form of the transformation is specified analytically (up to an unknown transformation parameter), while the regression function is completely unknown. We develop testing procedures for the null hypothesis that this semiparametric model adequately describes the data at hand. In doing so, the test statistic is formulated on the basis of Fourier-type conditional expectations, an idea first put forward by Bierens (J Econom 20:105-134, 1982). The asymptotic distribution of the test statistic is obtained under the null as well as under alternative hypotheses. Since the limit null distribution is nonstandard, a bootstrap version is utilized in order to actually carry out the test procedure. Monte Carlo results are included that illustrate the finite-sample properties of the new method.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA15-09663S" target="_blank" >GA15-09663S: Modelování dynamických finančních procesů se strukturálními změnami</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Test

  • ISSN

    1133-0686

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    27

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    ES - Španělské království

  • Počet stran výsledku

    25

  • Strana od-do

    70-94

  • Kód UT WoS článku

    000425163500005

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85019545783