• Medientyp: E-Book
  • Titel: Maximum Likelihood and the Bootstrap for Nonlinear Dynamic Models
  • Beteiligte: Gonçalves, Sílvia [VerfasserIn]; White, Jr., Halbert L. [VerfasserIn]
  • Erschienen: [S.l.]: SSRN, 2002
  • Umfang: 1 Online-Ressource (45 p)
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.2139/ssrn.256077
  • Identifikator:
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Nach Informationen von SSRN wurde die ursprüngliche Fassung des Dokuments December 2000 erstellt
  • Beschreibung: We provide a unified framework for analyzing bootstrapped extremum estimators of nonlinear dynamic models for heterogeneous dependent stochastic processes. We apply our results to the moving blocks bootstrap of Kunsch (1989) and Liu and Singh (1992) and prove the first order asymptotic validity of the bootstrap approximation to the true distribution of quasi-maximum likelihood estimators. We also consider bootstrap testing. In particular, we prove the first order asymptotic validity of the bootstrap distribution of suitable bootstrap analogs of Wald and Lagrange Multiplier statistics for testing hypotheses
  • Zugangsstatus: Freier Zugang