Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application

Abstract

Tento článek se zabývá problémem neparametrického jádrového odhadu, zejména neparametrického jádrového odhadu regresních funkcí. Uvedený neparametrický přístup je užitečný v případě, když potřebujeme najít "nějaký" vztah mezi dvojicí proměnných pro další analýzu. Existuje mnoho oblastí aplikace v makroekonomii, a proto se tento dokument zaměřuje na odhady regresních funkcí na některých vybraných souborech skutečných dat (počet úmrtí, sňatky a narození apod.). Nejprve jsou popsány neparametrické jádrové odhady regresní funkce s pomocí Nadaraja-Watsona přístupu a vlivy hlavních parametrů (vyhlazovací parametr, jádrová funkce apod.) na vlastnosti regresní funkce. Dále je analyzován vyhlazovací parametr a jeho odhady různými přístupy (penalizační metody, metoda RSS, metoda křížové validace a další navrhované metody). Získané výsledky jsou aplikovány a následně diskutovány.