On inference for a semiparametric partially linear regression model with serially correlated errors

The authors consider a semiparametric partially linear regression model with serially correlated errors. They propose a new way of estimating the error structure which has the advantage that it does not involve any nonparametric estimation. This allows them to develop an inference procedure consisting of a bandwidth selection method, an efficient semiparametric generalized least squares estimator of the parametric component, a goodness-of-fit test based on the bootstrap, and a technique for selecting significant covariates in the parametric component. They assess their approach through simulation studies and illustrate it with a concrete application. L'inference dans le cadre d'un modele de regression semiparametrique partiellement lineaire a termes d'erreur correles en serie Les auteurs s'interessent a un modele de regression semiparametrique partiellement lineaire a termes d'erreur correles en serie. Ils proposent une facon originale d'estimer la structure d'erreur qui a l'avantage de ne faire intervenir aucune estimation non parametrique. Ceci leur permet de developper une procedure d'inference comportant un choix de fenětre, l'emploi de la methode des moindres carres generalises pour l'estimation semiparametrique efficace de la composante parametrique, un test d'adequation fonde sur le reechantillonnage et une technique de selection des covariables significatives de la composante parametrique. Ils evaluent leur approche par voie de simulation et en donnent une illustration concrete.