PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | 15 | nr 4 | 265--279
Tytuł artykułu

Spatial Quantile Regression

Warianty tytułu
Przestrzenna regresja kwantylowa
Języki publikacji
EN
Abstrakty
W wielu zastosowaniach, podstawowym problemem jest opis i analiza wpływu wektora skorelowanych zmiennych objaśniających X na zmienna objaśnianą Y. W przypadku, gdy obserwacje badanych zmiennych są dodatkowo rozmieszczone przestrzennie, zadanie jest jeszcze trudniejsze, ponieważ mamy dodatkowe zależności, wynikające ze zmienności przestrzennej. W tej pracy, w miejsce przestrzennej regresji wykorzystującej średnią, rozpatrzymy przestrzenna regresję kwantylową. Regresja kwantylowa zostanie omówiona w przestrzennym kontekście. Głównym celem pracy jest wskazanie na możliwości powiązania metodologii regresji kwantylowej i ekonometrycznego modelowania przestrzennego. Dodatkowe zasoby informacji o zmienności otrzymujemy badając kwantyle, wychodząc poza tradycyjny opis klasycznej regresji. Estymacja kwantylowa w modelu przestrzennym uwydatnia zależności przestrzenne dla różnych fragmentów rozważanych rozkładów. (abstrakt oryginalny)
EN
In a number of applications, a crucial problem consists in describing and analyzing the influence of a vector Xi of covariates on some real-valued response variable Yi. In the present context, where the observations are made over a collection of sites, this study is more difficult, due to the complexity of the possible spatial dependence among the various sites. In this paper, instead of spatial mean regression, we thus consider the spatial quantile regression functions. Quantile regression has been considered in a spatial context. The main aim of this paper is to incorporate quantile regression and spatial econometric modeling. Substantial variation exists across quantiles, suggesting that ordinary regression is insufficient on its own. Quantile estimates of a spatial-lag model show considerable spatial dependence in the different parts of the distribution. (original abstract)
Rocznik
Tom
15
Numer
Strony
265--279
Opis fizyczny
Twórcy
  • University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Buchinsky M. (1998), Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guideline for Empirical Research, Journal of Human Resources, 33.
  • Chambers R., Pratesi M., Salvati N., Tzavidis N. (2005), Small Area Estimation: spatial information and M- quantile regression to estimate the average production of olive per farm, Wp 279, Dipatimento di Statistica e Matematica Applicata all'Economia, Universita di Pisa.
  • Chernozhukov V., Hansen Ch.. (2006), Instrumental Quantile Regression Inference for Structural and Treatment Effect Models, Journal of Econometrics, 132.
  • Cleveland, W. S. (1994), Coplots, Nonparametric Regression, and Conditionally Parametric Fits. In T.W. Anderson, K.T. Fant, and I. Olkin (Eds.), Multivariate Analysis and its Applications, Hayward: Institute of Mathematical Statistics.
  • Kim T.-H., Muller Ch.. (2004), Two-Stage Quantile Regression when the First Stage is Based on Quantile Regression, Econometrics Journal, 7.
  • Koenker R., Basset B., (1978), Regression Quantiles, Econometrica, Vol 46.
  • Koenker R., Ng P., (2005), Inequality Constrained Quantile Regression, The Indian Journal of Statistics, Vol. 67.
  • Koenker R., Hallock K. F. (2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives, 15.
  • Koenker R., Mizera I. (2004). Penalized Triograms: Total Variation Regularization for Bivariate Smoothing, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 66.
  • Kostov, P. (2009), A Spatial Quantile Regression Hedonic Model of Agricultural Land Prices, Spatial Economic Analysis, 4.
  • Liao, Wen-Chi and Xizhu Wang (2012), "Hedonic House Prices and Spatial Quantile Regression," Journal of Housing Economics, 21, 16-27.
  • Mcmillan. D. P. (2010), Issues in Spatial Data Analysis, Journal of Regional Science, 119-141.
  • Trzpiot G., (2008), The Implementation of Quantile Regression Methodology in VaR Estimation "Studies and Researches of Faculty of Economics and Management University of Szczecin".
  • Trzpiot G., (2009 a), Quantile Regression Model versus Factor Model Estimation, in: Financial Investments and Insurances", University of Economics in Wrocław, Vol 60.
  • Trzpiot G., (2009 b), Application weighted VaR in capital allocation, Polish Journal of Environmental Studies, Olsztyn, Vol 18, 5B.
  • Trzpiot G., (2009 c), Estimation methods for quantile regression, Economics Studies 53, Karol Adamiecki University of Economics in Katowice.
  • Trzpiot G., (2010), Quantile Regression Model of Return Rate Relation - Volatility for Some Warsaw Stock Exchange Indexes, (in Polish), Finances, Financial Markets and Insurances. Capital Market, University of Szczecin, Vol 28, 61-76.
  • Trzpiot G. (2011a). Bayesian Quantile Regression, Studia Ekonomiczne, Zeszyty Naukowe nr 65, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, 33-44.
  • Trzpiot G. (2011b). Some tests for quantile regression models, Acta Universitatis Lodziensis, Łódź, Folia Economica, 255, 125-135.
  • Zeitz J., Zietz E. N., Sirmans G. S. (2008) Determinants of House Prices: A Quantile Regression Approach, Journal of Real Estate Finance and Economics, 37.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171354121

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.