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Erschienen in:
2001 | OriginalPaper | Buchkapitel
Large-sample Properties of Neural Estimators in a Regression Model with ϕ-mixing Errors1
verfasst von : Francesco Giordano, Cira Perna
Erschienen in: Advances in Classification and Data Analysis
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Enthalten in: Professional Book Archive
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In this paper the large sample properties of neural networks estimators in a regression model with ϕ-mixing errors are investigated. In particular, using the theory of M-estimators, it is proved that the minimum squared error estimators of the connection weights and of the fitted values are consistent and asymptotically Normal.