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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한수학회 대한수학회논문집 대한수학회논문집 제20권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
145 - 159 (15page)

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In this paper we consider the problem of testing sta-tistical hypotheses for unknown parameters in nonlinear regression models and propose three asymptotically equivalent tests based on regression quantiles estimators, which areWald test, Lagrange Mul- tiplier test and Likelihood Ratio test. We also derive the asymp-totic distributions of the three test statistics both under the null hypotheses and under a sequence of local alternatives and verify that the asymptotic relative e±ciency of the proposed test statis-tics with classical test based on least squares depends on the error distributions of the regression models. We give some examples to illustrate that the test based on the regression quantiles estimators performs better than the test based on the least squares estimators of the least absolute deviation estimators when the disturbance has asymmetric and heavy-tailed distribution.

목차

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참고문헌 (3)

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/ 1978 / Regression Quantiles 46 : 33 ~ 50 google schola / 1982 / Robust Tests for Heterocedasticity based on Regression Quantiles 50 : 43 ~ 61 google schola / 1995 / Asymptotic normality of L1-estimators in nonlinear regression 54 : 227 ~ 238 google schola

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