Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no parametríca de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos

Abstract

Supongamos que yi = ζiT β + m(ti) + εi, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) β y la función m(·) son desconocidos, y los errores εi provienen de un proceso autorregresivo de orden uno (AR(1)) estacionario. Discutimos aquí el problema de la selección del parámetro ventana de un estimador tipo núcleo de la función m(·) basado en un estimador Generalizado de Mínimos Cuadrados de β. Obtenemos la expresión asintótica de una ventana óptima y proponemos un método para estimarla, de modo que dé lugar a un estimador óptimo de m(·). Los resultados obtenidos generalizan aquellos obtenidos por Quintela (1994b) en regresión no paramétrica.