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Band einer Schriftenreihe

Autor(en): Pascal Lavergne; Quang Vuong
Titel: Nonparametric Significance Testing
Erscheinungsdatum: 01.06.1998
Erschienen in: Sonderforschungsbereich 373: Quantification and Simulation of Economic Processes  75 (SFB 373 Papers)
ISSN: 1436-1086
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10060522)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (eng): Hypothesis testing, Kernel estimation, Nested models
Herausgeber: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
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Abstract (eng):
A procedure for testing the signicance of a subset of explanatory variables in a nonparametric regression is proposed. Our test statistic uses the kernel method. Under the null hypothesis of no effect of the variables under test, we show that our test statistic has a nhp2/2 standard normal limiting distribution, where p2 is the dimension of the complete set of regressors. Our test is one-sided, consistent against all alternatives and detect local alternatives approaching the null at rate slower than n-1/2 h-p2/4. Our Monte-Carlo experiments indicate that it outperforms the test proposed by Fan and Li (1996).
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Generiert am 24.05.2013, 07:22:15