On nonparametric estimation of a hedonic price function
关于特征价格函数的非参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦住房特征价格函数的设定检验和预测比较，未明确涉及所列因果、结构估计或金融定价方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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关于特征价格函数的非参数估计
- 研究问题
- 在所述加拿大住房数据中，非参数特征价格模型是否确实优于既有参数与半参数设定，如何重新检验这种判断？
- 方法与思路
- 作者重新分析既有住房价格设定，运用非参数设定检验和基于模拟的预测比较，并展示非参数方法在建模中的用途。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该数据下此前一个参数设定不必被拒绝，同时说明非参数方法可辅助多个建模环节，修正了原有优越性判断。
- 阅读关注点
- 应核对被比较模型的具体设定、混合类型数据的处理、检验功效，以及模拟预测比较的样本划分和损失标准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，不拒绝参数设定不能证明它正确或最优；结论适用该数据，具体预测差异未说明。
原文摘要
Abstract Recently, using mixed data on Canadian housing, Parmeter, Henderson, and Kumbhakar ( Journal of Applied Econometrics 2007; 22 : 695–699) found that a nonparametric approach for estimating a hedonic house price function is superior to formerly suggested parametric and semiparametric specifications. We carefully reanalyze these specifications for this dataset by applying a recent nonparametric specification test and simulation‐based prediction comparisons. For the case at issue our results suggest that a previously proposed parametric specification does not have to be rejected and we illustrate how nonparametric methods provide valuable insights during all modeling steps. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.