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Regression modelQuantile dynamics

Quantils-VAR

Quantils-VAR schätzt Impulsantworten multivariater Systeme bedingt auf verschiedene Quantile der Verteilung und zeigt, wie sich Schocks heterogen über die bedingte Verteilung ausbreiten. Eingeführt von Koenker und Xiao (2006) und angewendet auf die Risikomessung von White et al. (2015), deckt es Endverhalten und Ansteckungseffekte auf, die bei einer mittelwertbasierten VAR-Analyse unsichtbar bleiben. Dies ist wesentlich für das Risikomanagement und das Verständnis, wie sich Krisen anders ausbreiten als normale Zeiten.

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Quellen

  1. Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-990. DOI: 10.1198/016214506000000672
  2. White, H., Kim, T. H., & Manganelli, S. (2015). VAR for VaR: Measuring tail dependence using multivariate regression quantiles. Journal of Econometrics, 187(1), 169-188. DOI: 10.1016/j.jeconom.2015.02.004

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ScholarGate. (2026, June 3). Quantile Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/quantile-var

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ScholarGateQuantile VAR (Quantile Vector Autoregression). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/econometrics/quantile-var · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026