BibTex RIS Cite

Nadaraya-Watson çekirdek kestiricilerinin yarı parametrik model tahminindeki performansı üzerine bir benzetim çalışması

Year 2009, Volume: 2 Issue: 2, 28 - 36, 01.06.2009

Abstract

References

  • Ö. Akku , (2008), Tek 'ndeks Modellerinde Yar Parametrik Yakla mlar, Bas lmam Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 98s.
  • S. Demir, (2005), Regresyon Fonksiyonlar n n Uyarlanabilir Nadaraya-Watson Çekirdek Kestirimleri, Bas lmam Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 101s. V.K. Epanechnikov, (1969), Non-parametric Estimation of a Multivariate Probability Density, Theory of Probability and its Applications, 14, 153-158. M. Gerfin, (1996), Parametric and Semiparametric Estimation of the Binary Response Model of Labour Market Participation, Journal of Applied Econometrics, 11, 321-339.
  • W. Hardle, M. Müller, S. Sperlich, A. Werwatz, (2004), Nonparametric and Semiparametric Models, Springer-Verlag, New York., 299p. M.L. Hazelton, (2007), Bias Reduction in Kernel Binary Regression, Computational Statistics and Data Analysis, 51, 4393-4402. J.M. Hilbe, (2006), A Review of LIMDEP 9.0 and NLogit 4.0, The American Statistician, 60, 187-202. J.L. Horowitz, (1998), Semiparametric Methods in Econometrics, Springer-Verlag, New York, 204p. [8]
  • W. Klein, R.H. Spady, (1993), An Efficient Semiparametric Estimator for Binary Response Models, Econometrica, 61, 387-421.
  • E.A. Nadaraya, (1964), On Estimating Regression, Theory of Probability and Its Applications, 10, 186-190.
  • I. Proença, S. Silva, 2001, Parametric and Semiparametric Specification Tests for Binary Choice Models: A Comparative Simulation Study, Econometrics, Econ WPA, No: 0508008.
  • M. Rosenblatt, (1956), Remarks on some nonparametric estimates of a density function. Annals Math. Statistics, 27, 832-837.
  • S.R. Sain, (1994), Adaptive Kernel Density Estimation. Ph.D. Dissertation, Department of Statistics, Rice University.
  • S.R. Sain, D.W. Scott, (1996), On Locally Adaptive Density Estimation, Journal of the American Statistical Association, 91, 1525-1534.
  • B.W. Silverman (1986), Density Estimation for Statistics and Data Analysis, London: Chapman and Hall.
  • G. S. Watson, (1964), Smooth Regression Analysis, Sankhya, Series A, 26, 359-72.

Nadaraya-Watson çekirdek kestiricilerinin yarı parametrik model tahminindeki performansı üzerine bir benzetim çalışması

Year 2009, Volume: 2 Issue: 2, 28 - 36, 01.06.2009

Abstract

Bu çalışmada yarı parametrik model tahmini üzerine yoğunlaşılmıştır. Tahmin süreci üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada parametreler belirli yarı parametrik tahmin edicilere göre elde edilmekte, ikinci aşamada * ˆ xT doğrusal indeks değerleri hesaplanmakta ve son aşamada bağımlı değişken Y’nin * ˆ xT üzerine parametrik olmayan regresyonu uygulanarak gözlemlerin bağımlı değişkende “1” olarak kodlanan düzeye ait olma olasılıkları tahmin edilmektedir. Literatürde yer alan sınırlı sayıdaki çalışmada bu aşama için klasik Nadaraya-Watson (NW) tahmin edicisinin kullanıldığı görülmüştür. Burada, klasik NW tahmin edicisine alternatif olabilecek uyarlanabilir NW tahmin edicisinin yarı parametrik model tahminindeki kullanımı ve bazı istatistiksel kriterlere göre performansı yapılan bir benzetim çalışması ile araştırılmıştır.

References

  • Ö. Akku , (2008), Tek 'ndeks Modellerinde Yar Parametrik Yakla mlar, Bas lmam Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 98s.
  • S. Demir, (2005), Regresyon Fonksiyonlar n n Uyarlanabilir Nadaraya-Watson Çekirdek Kestirimleri, Bas lmam Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 101s. V.K. Epanechnikov, (1969), Non-parametric Estimation of a Multivariate Probability Density, Theory of Probability and its Applications, 14, 153-158. M. Gerfin, (1996), Parametric and Semiparametric Estimation of the Binary Response Model of Labour Market Participation, Journal of Applied Econometrics, 11, 321-339.
  • W. Hardle, M. Müller, S. Sperlich, A. Werwatz, (2004), Nonparametric and Semiparametric Models, Springer-Verlag, New York., 299p. M.L. Hazelton, (2007), Bias Reduction in Kernel Binary Regression, Computational Statistics and Data Analysis, 51, 4393-4402. J.M. Hilbe, (2006), A Review of LIMDEP 9.0 and NLogit 4.0, The American Statistician, 60, 187-202. J.L. Horowitz, (1998), Semiparametric Methods in Econometrics, Springer-Verlag, New York, 204p. [8]
  • W. Klein, R.H. Spady, (1993), An Efficient Semiparametric Estimator for Binary Response Models, Econometrica, 61, 387-421.
  • E.A. Nadaraya, (1964), On Estimating Regression, Theory of Probability and Its Applications, 10, 186-190.
  • I. Proença, S. Silva, 2001, Parametric and Semiparametric Specification Tests for Binary Choice Models: A Comparative Simulation Study, Econometrics, Econ WPA, No: 0508008.
  • M. Rosenblatt, (1956), Remarks on some nonparametric estimates of a density function. Annals Math. Statistics, 27, 832-837.
  • S.R. Sain, (1994), Adaptive Kernel Density Estimation. Ph.D. Dissertation, Department of Statistics, Rice University.
  • S.R. Sain, D.W. Scott, (1996), On Locally Adaptive Density Estimation, Journal of the American Statistical Association, 91, 1525-1534.
  • B.W. Silverman (1986), Density Estimation for Statistics and Data Analysis, London: Chapman and Hall.
  • G. S. Watson, (1964), Smooth Regression Analysis, Sankhya, Series A, 26, 359-72.
There are 11 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Ö. Akkuş This is me

S. Demir This is me

H. Tatlıdil This is me

Publication Date June 1, 2009
Published in Issue Year 2009 Volume: 2 Issue: 2

Cite

IEEE Ö. Akkuş, S. Demir, and H. Tatlıdil, “Nadaraya-Watson çekirdek kestiricilerinin yarı parametrik model tahminindeki performansı üzerine bir benzetim çalışması”, JSSA, vol. 2, no. 2, pp. 28–36, 2009.