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On Asymptotic Inferences in Nonparametric and Semiparametric Models with Discrete and Mixed Regressors

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1995
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Fundación Empresa Pública (Fundación SEPI)
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This paper deals with the practical situation of estimating nonparametric and semiparametric models when some or all regressors are discrete. When all regressors are discrete, Delgado and Mora (1995) show that a naive non-smoothing estimate produces globally consistent estimates of the regression function. Here we discuss that, in certain circunstances, it is advisable to use a smooth estimate. We show that the most popular smoothers, like kernels or K-NN, are asymptotically equivalent to the non -smoothing estimate. We also consider the mixed case where some regressors are discrete and others are continuous. The nonparametric estimates we present are useful in semiparametric problems. We discuss in detail the partially linear regression model and shape-invariant modelling. The paper also includes a Monte Carlo study
Este articulo analiza la estimación de modelos no paramétricos y semiparamétricos cuando hay algún regresor discreto. Si todos los regresores son discretos, Delgado y Mora (1995) prueban que un sencillo estimador que no suaviza proporciona estimadores globalmente consistentes de la función de regresión. Aquí se sugiere que, en determinadas circunstancias, es aconsejable utilizar estimadores con suavizado. Se demuestra que los estimadores con suavizado mas utilizados, como los estimadores núcleo o k-puntos mas próximos, son asintóticamente equivalentes al estimador sin suavizado. También se considera el caso mixto en el que hay regresores discretos y continuos. Los estimadores no paramétricos que se presentan resultan útiles en muchos modelos semiparamétricos. Se describen en detalle el modelo de regresión parcialmente lineal y la modelización de curvas con forma similar. El articulo contiene también un estudio de simulación.
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Investigaciones Económicas (1995), 19 (3), p. 435-467