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estimation AND INFERENCE FOR VARYING-COefficient REGRESSION MODELS WITH ERROR-PRONE COVARIATES

Journal of Systems Science & Complexity 2014年第6期27卷 1263-1285页

作者： XU Yongqing LI Xiaoli CHEN Gemai School of Statistics and Management Shanghai University of Finance and Economics Department of Mathematics & Statistics University of CalgaryCalgaryAlberta T2N1N4Canada

This paper studies the estimation and inference for a class of varying-coefficient regression models with error-prone *** authors focus on the situation where the covariates are unobserved,there are no repeated measurements,and the covariance matrix of the measurement errors is unknown,but some auxiliary information is *** authors propose an instrumental variable type local polynomial estimator for the unknown varying-coefficient functions,and show that the estimator achieves the optimal nonparametric convergence rate,is asymptotically normal,and avoids using undersmoothing to allow the bandwidths to be selected using data-driven methods.A simulation is carried out to study the finite sample performance of the proposed estimator,and a real date set is analyzed to illustrate the usefulness of the developed methodology.

关键词： Error-prone covariate instrumental variable local polynomial efficient estimation varying-coefficient.

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