Robuste Quantil-auf-Quantil-Regression (RQQR)
Die Robuste Quantil-auf-Quantil-Regression erweitert das QQ-Framework von Sim und Zhou (2015) durch die Hinzufügung von Widerstandsfähigkeit gegenüber Ausreißern und "Heavy-Tailed Distributions" (Verteilungen mit schweren Rändern). Sie schätzt, wie jedes Quantil einer Variablen auf jedes Quantil einer anderen reagiert, und erzeugt dabei eine vollständige Abhängigkeitsoberfläche, während sie gleichzeitig vor "Leverage Points" schützt, die Standard-QQ-Schätzungen verzerren können.
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Quellen
- Sim, N., & Zhou, H. (2015). Oil prices, US stock return, and the dependence between their quantiles. Journal of Banking & Finance, 55, 1–8. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2015.01.013 ↗
- Quantile regression. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Quantile-on-Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/robust-quantile-on-quantile-regression
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