Frontier estimation with kernel regression on high order moments - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2010

Frontier estimation with kernel regression on high order moments

Résumé

We present a new method for estimating the frontier of a multidimensional sample when the conditional distribution function decreases at a polynomial rate to zero in the neighborhood of the frontier. The estimator is based on a kernel regression on high moments. It is assumed that the order of the moments goes to infinity while the bandwidth of the kernel goes to zero. We give conditions on these two parameters to obtain the asymptotic normality of the estimator. The good performance of the estimator is illustrated on some finite sample situations.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-00499369 , version 1 (09-07-2010)
hal-00499369 , version 2 (27-01-2011)
hal-00499369 , version 3 (26-11-2012)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00499369 , version 1

Citer

Stéphane Girard, Armelle Guillou, Gilles Stupfler. Frontier estimation with kernel regression on high order moments. 2010. ⟨hal-00499369v1⟩
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