Mixtures of Nonparametric Autoregressions
- We consider data generating mechanisms which can be represented as mixtures of finitely many regression or autoregression models. We propose nonparametric estimators for the functions characterizing the various mixture components based on a local quasi maximum likelihood approach and prove their consistency. We present an EM algorithm for calculating the estimates numerically which is mainly based on iteratively applying common local smoothers and discuss its convergence properties.
Verfasser*innenangaben: | Jürgen Franke, Jean-Pierre Stockis, Joseph Tadjuidje, W.K. Li |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-16082 |
Schriftenreihe (Bandnummer): | Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (120) |
Dokumentart: | Preprint |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 2009 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2009 |
Veröffentlichende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Urhebende Körperschaft: | University of Kaiserslautern |
Datum der Publikation (Server): | 13.07.2009 |
Freies Schlagwort / Tag: | EM algorith; hidden variables; kernel estimates; mixture; nonparametric regression |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik |
DDC-Sachgruppen: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |