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Truncated Estimator of Asymptotic Covariance Matrix in Partially Linear Models with Heteroscedastic Errors

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2006年第4期22卷 565-574页

作者： Yan-meng Zhao Jin-hong You Yong Zhou Department of Mathematics Shenzhen University Shenzhen 518060 China Department of Biostatistics University of North Carolina at Chapel Hill Chapel Hill NC 27599-7400 USA Center for Statistical Research Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China

A partially linear regression model with heteroscedastic and/or serially correlated errors is studied here. It is well known that in order to apply the semiparametric least squares estimation （SLSE） to make statistical inference a consistent estimator of the asymptotic covariance matrix is needed. The traditional residual-based estimator of the asymptotic covariance matrix is not consistent when the errors are heteroscedastic and/or serially correlated. In this paper we propose a new estimator by truncating, which is an extension of the procedure in White. This estimator is shown to be consistent when the truncating parameter converges to infinity with some rate.

关键词： Partially linear regression model heteroscedastic serially correlation semiparametric least squares estimation asymptotic covariance matrix

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