Regression modelQuantile dynamics

VAR quantiles

Le VAR quantiles estime les réponses impulsionnelles de systèmes multivariés conditionnellement à différents quantiles de la distribution, révélant comment les chocs se propagent de manière hétérogène à travers la distribution conditionnelle. Introduit par Koenker et Xiao (2006) et appliqué à la mesure du risque par White et al. (2015), il met en évidence des comportements de queue de distribution et des effets de contagion invisibles à l'analyse VAR basée sur la moyenne. Ceci est essentiel pour la gestion des risques et la compréhension de la propagation des crises par rapport aux périodes normales.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  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

Comment citer cette page

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Référencée par

ScholarGateQuantile VAR (Quantile Vector Autoregression). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/quantile-var · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026