Uniform strong consistency of a frontier estimator using kernel regression on high order moments

Abstract : We consider the high order moments estimator of the frontier of a random pair introduced by Girard, S., Guillou, A., Stupfler, G. (2012). Frontier estimation with kernel regression on high order moments. In the present paper, we show that this estimator is strongly uniformly consistent on compact sets and its rate of convergence is given when the conditional cumulative distribution function belongs to the Hall class of distribution functions.
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ESAIM: Probability and Statistics, EDP Sciences, 2014, 18, pp.642--666. <10.1051/ps/2013050>
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Contributeur : Stephane Girard <>
Soumis le : mardi 16 juillet 2013 - 14:00:18
Dernière modification le : mercredi 29 juillet 2015 - 01:22:59
Document(s) archivé(s) le : jeudi 17 octobre 2013 - 04:15:59

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Stephane Girard, Armelle Guillou, Gilles Stupfler. Uniform strong consistency of a frontier estimator using kernel regression on high order moments. ESAIM: Probability and Statistics, EDP Sciences, 2014, 18, pp.642--666. <10.1051/ps/2013050>. <hal-00764425v2>

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