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Choice of the Kernel Function in Smoothing Moment Restrictions for Dependent Processes
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  • Choice of the Kernel Function in Smoothing Moment Restrictions for Dependent Processes
  • Choice of the Kernel Function in Smoothing Moment Restrictions for Dependent Processes
저자명
Lee. Jin
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2009년|16권 1호|pp.137-141 (5 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

We study on selecting the kernel weighting function in smoothing moment conditions for dependent processes. For hypothesis testing in Generalized Method of Moments or Generalized Empirical Likelihood context, we find that smoothing moment conditions by Bartlett kernel delivers smallest size distortions based on empirical Edgeworth expansions of the long-run variance estimator.