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2 篇论文
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ASYMPTOTIC THEORY FOR NONLINEAR QUANTILE REGRESSION UNDER WEAK DEPENDENCE

Walter Oberhofer · Harry Haupt刊期 2016-06 · 卷 32（3）Econometric Theory已编入正刊

弱依赖下非线性分位数回归的渐近理论AI 解读

This paper studies the asymptotic properties of the nonlinear quantile regression model under general assumptions on the error process, which is allowed to be heterogeneous and mixing. We derive the consistency and asymptotic normality of regression quantiles under mild assumptions. First-order asymptotic theory is completed by a discussion of consistent covariance estimation.

微观 · 分位数与分布效应
被引 18 次 ↗OpenAlex · 核验
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The Consistency of Nonlinear Regression Minimizing the $L_1$-Norm

Walter Oberhofer刊期 1982-03-01 · 卷 10（1）The Annals of Statistics已编入正刊

最小化 L1 范数的非线性回归估计的一致性AI 解读

We consider conditions in a nonlinear regression model for the consistency of the estimator obtained by minimizing the $L_1$-norm, i.e. the sum of absolute deviations.

一般估计
被引 71 次 ↗OpenAlex · 核验
AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓