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Produktbild: Oxford Handbook of Applied Nonparametric and Semiparametric Econometrics and Statistics

Oxford Handbook of Applied Nonparametric and Semiparametric Econometrics and Statistics Econometrics and Statistic

232,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.01.2014

Herausgeber

Jeffrey Racine + weitere

Verlag

Oxford University Press

Seitenzahl

558

Maße (L/B/H)

25/17,5/3,4 cm

Gewicht

1043 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-985794-4

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.01.2014

Herausgeber

Verlag

Oxford University Press

Seitenzahl

558

Maße (L/B/H)

25/17,5/3,4 cm

Gewicht

1043 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-985794-4

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  • Produktbild: Oxford Handbook of Applied Nonparametric and Semiparametric Econometrics and Statistics

    • Contents

    • List of Contributors

    • Preface

    • PART 1: METHODOLOGY

    • 1. The Hilbert Space Theoretical Foundation of Semi-Nonparametric Modeling

    • Herman J. Bierens

    • 2. An Overview of the Special Regressor Method

    • Arthur Lewbel

    • PART 2: INVERSE PROBLEMS

    • 3. Asymptotic Normal Inference in Linear Inverse Problems

    • Marine Carrasco, Jean-Pierre Florens, and Eric Renault

    • 4. Identification and Well-Posedness in Nonparametric Models with Independence Conditions

    • Victoria Zinde-Walsh

    • PART 3: ADDITIVE MODELS

    • 5. Nonparametric Additive Models

    • Joel L. Horowitz

    • 6. Oracally Efficient Two-Step Estimation for Additive Regression

    • Shujie Ma and Lijian Yang

    • 7. Additive Models: Extensions and Related Models

    • Enno Mammen, Byeong U. Park, and Melanie Schienle

    • PART 4: MODEL SELECTION AND AVERAGING

    • 8. Nonparametric Sieve Regression: Least Squares, Averaging Least Squares, and Cross-Validation

    • Bruce E. Hansen

    • 9. Variable Selection in Nonparametric and Semiparametric Regression Models

    • Liangjun Su and Yonghui Zhang

    • 10. Data-Driven Model Evaluation: A Test for Revealed Performance

    • Jeffrey S. Racine and Christopher F. Parmeter

    • 11. Support Vector Machines with Evolutionary Model Selection for Default Prediction

    • Wolfgang Karl Härdle, Dedy Dwi Prastyo, and Christian Hafner

    • PART 5: TIME SERIES

    • 12. Series Estimation of Stochastic Processes: Recent Developments and Econometric Applications

    • Peter C.B. Phillips and Zhipeng Liao

    • 13. Identification, Estimation, and Specification in a Class of Semi-Linear Time Series Models

    • Jiti Gao

    • 14. Nonparametric and Semiparametric Estimation and Hypothesis Testing with Nonstationary Time Series

    • Yiguo Sun and Qi Li

    • PART 6: CROSS SECTION

    • 15. Nonparametric and Semiparametric Estimation of a Set of Regression Equations

    • Aman Ullah and Yun Wang

    • 16. Searching for Rehabilitation in Nonparametric Regression Models with Exogenous Treatment Assignment

    • Daniel J. Henderson and Esfandiar Maasoumi