Ekstremalna regresja kwantylowa

• Autorzy: Grażyna Trzpiot

Warianty tytułu

Extremal Quantile Regression'

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule w szczególności zostaną omówione ekstremalne własności dla dużej próby (ekstremalny porządek oraz centralny porządek) estymatorów regresji kwantylowej dla modelu liniowego regresji kwantylowej z obciętym ogonem rozkładu do istotnego minimum rozważanej dziedziny oraz domknięte pod warunkiem ekwiwalentności ogona względem wartości regresorów. (fragment tekstu)

EN

Quantile regression is an important tool for estimation of conditional quantiles of a response Y given a vector of covariates X. It can be used to measure the effect of covariates not only in the center of a distribution, but also in the upper and lower tails. This paper describe a theory of quantile regression in the tails. Specifically, it obtains the large sample properties of extremal (extreme order and intermediate order) quantile regression estimators for the linear quantile regression model with the tails restricted to the domain of minimum attraction and closed under tail equivalence across regressor values. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Regresja kwantylowa; Estymatory

EN

Quantile regression; Estimators

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 91 Analiza szeregów czasowych a statystyczny pomiar ryzyka
• Strony: 12--20

Twórcy

autor

Grażyna Trzpiot

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Abrevaya J. (2001): The Effects of Demographics and Maternal Behavior on the Distribution of Birth Outcomes. "Empirical Economics", 26, s. 247-257.
• Chamberlaing G. (1994): Quantile Regression, Censoring, and the Structure of Wages. W: Advances in Econometrics: Sixth World Congress Red. C. Sims. Cambridge University Press.
• Chaudhuri P. (1991): Nonparametric Estimates of Regression Quantiles and Their Local Bahadur Representation. "Ann. Statist.", 19, s. 760-777.
• Chernozhukov V. (1998): Nonparametric Extreme Regression Quantiles. Working Paper. Presented at Princeton Econometrics Seminar, Stanford University, December 1998.
• Chernozhukov V. (2005): Extremal Quantile Regression. "The Annals Of Statistics", Vol. 33, No. 2, s. 806-839.
• Chernozhukov V., (1999): Conditional Extremes and Near-Extremes: Estimation, Inference, and Economic Applications. Ph.D. Dissertation, Dept. Economics, Stanford University, available at: www.Mit.Edu/Tvchern.
• Chernozhukov V., Umantsev L. (2001): Conditional Value-At-Risk: Aspects of Modeling and Estimation. "Empirical Economics", 26, s. 271-292.
• Donald S.G., Paarsch H.J. (1993): Piecewise Pseudo-maximum Likelihood Estimation in Empirical Models of Auctions. "Internat. Econom. Rev.", 34, s. 121-148.
• Embrechts P., Kluppelberg C., Mikosch T. (1997): Modelling Extremal Events. Springer, Berlin.
• Gutenbrunner C., Jureckova J. (1992): Regression Rank Scores and Regression Quantiles. "Ann. Statist.", 20, s. 305-330.
• He X. (1997): Quantile Curves without Crossing. "Amer Statist.", 51, s. 186-192.
• Huber P.J. (1973): Robust Regression: Asymptotics, Conjectures and Monte Carlo. "Ann. Statist.", 1, s. 799-821.
• Koenker R., Bassett, G.S. (1978): Regression Quantiles. "Econometrica", 46, s. 33-50.
• Koenker R., Bassett G.S. (1982): Robust Tests for Heteroscedasticity Based on Regression Quantiles. "Econometrica", 50, s. 43-61.
• Laplace P.-S. (1818): Theorie Analytique Des Probabilitis. Editions Jacquesgabay (1995), Paris.
• Rao C.R. (1965): Linear Statistical Inference and Its Applications. Wiley, New York.
• Resnick S.I. (1987): Extreme Values, Regular Variation, and Point Processes. Springer, New York.
• Tsay R.S. (2002): Analysis of Financial Time Series. Wiley, New York.