Revisión de literatura sobre regresión no lineal

¿Alguien sabe de un buen artículo de revisión para la literatura estadística sobre regresión no lineal? Estoy principalmente interesado en resultados de consistencia y asintóticos.

De particular interés es el modelo

para datos del panel.

De menor interés son los métodos no paramétricos.

También son bienvenidas las sugerencias para las revistas.

En este momento estoy leyendo Amemiya (1983) en el Manual de Econometría , pero esperaba tener algo más actualizado.

Wooldridge, JM (1996) "Estimar sistemas de ecuaciones con diferentes instrumentos para diferentes ecuaciones" en Journal of Econometrics es un ejemplo de una contribución posterior a la revisión anterior, por lo tanto, no se incluye.

El libro " Análisis de regresión no lineal y sus aplicaciones " (2007) de Bates & Watts me viene a la mente como una sugerencia inmediata. Es coautor de uno de los maestros del diseño de algoritmos de regresión (D. Bates). Tenga en cuenta que no es exactamente fresco ; La edición que enlace se publicó en 2007, pero la mayor parte del material es de la edición de 1989. Dicho esto, definitivamente tiene autoridad y ha envejecido muy bien. Lo usé como libro de referencia a veces y fue muy bueno. Especialmente cuando se trataba de aspectos computacionales, era indispensable. Se combina bien con los " Modelos de efectos mixtos en S y S-PLUS " (2000) de Pinheiro & Bates, que está más cerca de un paradigma de datos de panel del problema.

Sugerencias secundarias: Ruppert et al. La " Regresión semiparamétrica " (2003) tiene menos enfoque computacional que B&W, pero creo que también tiene un alcance más amplio. Dependiendo de cómo definamos la regresión no lineal, mirar Modelos aditivos generalizados puede ser muy perspicaz y, en ese sentido, los " Modelos aditivos generalizados: una introducción con R " de Wood (2017; 2ª ed.) Es probablemente el más actualizado. referencia por ahí, es una gran lectura. Del mismo modo, si nos preocupamos más por los modelos de regresión local, comprobar Fan & Gijbels " Modelización polinómica local y sus aplicaciones " (1996) también es definitivamente un clásico. (Aprecio que estas sugerencias secundarias se estén alejando aún más del paradigma de datos del panel, pero las necesito para hacer mi siguiente punto.

Comentario: Uno podría notar que recientemente hay menos libros de regresión no paramétricos; eso no es del todo una coincidencia: sucedió el aprendizaje automático. Dejando de lado los mejores libros generales de su clase como: " Elementos de aprendizaje estadístico " (2009) de Hastie et al. y " Machine Learning: a Probabilistic Perspective " (2013) de Murphy, que analiza Devroye et al. " Una teoría probabilística del reconocimiento de patrones " (1997) cubre los resultados de consistencia, límites, tasas de error, convergencia, etc. en gran detalle. Por lo tanto, hay algunos artículos de revisión sobre la intersección del aprendizaje automático y la econometría como: " Aprendizaje automático: un enfoque econométrico aplicado " (2017) por Mullainathan & Spiess o "Big Data: New Tricks for Econometrics "(2014) de Varian. Ofrecen una visión general correcta pero no ofrecen un tratamiento matemático riguroso del asunto, aunque deberían ofrecer una lista razonable de referencias.

La regresión no lineal es un tema maduro y amplio, por eso dudo que haya muchos artículos de revisión recientes. Los únicos documentos que se me ocurren son:

Motulsky HJ, Ransnas LA: "Ajuste de curvas a los datos mediante regresión no lineal: una revisión práctica y no matemática". The FASEB Journal, 1 (5), 365-374 <- Como su nombre lo indica, una revisión no matemática, por lo que no es un buen lugar para buscar cosas sobre consistencia y asintóticos.

AR Gallant: "Regresión no lineal" The American Statistician Vol. 29, núm. 2 (mayo de 1975), págs. 73-81 <- Más antiguo que el documento que mencionó en la pregunta.

Puede encontrar una buena descripción general en algunos manuales de estadísticas. Por ejemplo, en el "Manual de métodos de regresión" de Young o en "Métodos de regresión modernos" de Ryan, puede encontrar un buen capítulo sobre regresión no lineal.

Sobre consistencia y asintóticos, puedo recomendar el capítulo 2 del libro "Herramientas estadísticas para la regresión no lineal" de Huet et al.

Por último, pero no menos importante, los dos clásicos en la literatura de habla inglesa son Bates & Watts como se mencionó anteriormente y "Regresión no lineal" de Seber y Wild. Otro muy buen bok es "Modelos estadísticos no lineales" de Gallant