Source for Long Run Covariance Estimator
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
The issue names the Parzen estimator and optimal bandwidth estimator but gives no file, test, or code entry point. Start by locating their implementation in the arch library and comparing its constants with the cited paper; done means identifying the implementation's source or explaining how it differs.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi,
Thanks for the amazing package! I was looking at the parzen estimator and noticed some differences in constant for optimal bandwidth estimator from this paper by Nielsen, Hansen, Lunde and Shephard https://public.econ.duke.edu/~get/browse/courses/201/spr09/DOWNLOADS/MicroStructureNoise/bhls_kernels_practice_08.pdf. I am just wondering if there is a source / paper that the implementation in arch library is based on?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.6k
- Fork
- 298
- Merge medio
- 14h 46m
- PR unite (30g)
- 106
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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