Régression quantile-quantile (QQ)
La régression quantile-quantile est une technique non paramétrique qui estime comment les quantiles d'une variable dépendent des quantiles d'une autre. En combinant la régression quantile standard avec le lissage linéaire local, elle produit une surface bidimensionnelle complète de coefficients de pente indexée à la fois par le quantile du résultat et le quantile du prédicteur, révélant des structures de dépendance hétérogènes et asymétriques invisibles pour la régression standard.
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Sources
- Sim, N., & Zhou, H. (2015). Oil prices, US stock return, and the dependence between their quantiles. Journal of Banking and Finance, 55, 1-8. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2015.01.013 ↗
- Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. DOI: 10.2307/1913643 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Quantile-on-Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/quantile-on-quantile-regression
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- Modèle ARMA (Autoregressive Moving Average)Économétrie↔ compare
- Modèle DCC-GARCH (Corrélation Conditionnelle Dynamique)Économétrie↔ compare
- Test de causalité de GrangerÉconométrie↔ compare
- Modèle ARDL non linéaire (NARDL)Économétrie↔ compare
- Régression quantileÉconométrie↔ compare
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