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Regression modelEconometrics / time series

Regressione Bayesiana Quantile-su-Quantile

La regressione Bayesiana Quantile-su-Quantile (BQQ) estende il framework quantile-su-quantile di Sim-Zhou sostituendo la stima lineare locale frequentista con l'inferenza posteriore Bayesiana. Per ogni coppia di quantili (theta del risultato, tau del predittore), il metodo produce una distribuzione posteriore completa per la pendenza, consentendo la quantificazione dell'incertezza sull'intera superficie dei quantili bivariati — un vantaggio chiave quando le dimensioni del campione sono moderate e i quantili di coda sono scarsi.

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Fonti

  1. 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
  2. Yu, K., & Moyeed, R. A. (2001). Bayesian quantile regression. Statistics and Probability Letters, 54(4), 437–447. DOI: 10.1016/S0167-7152(01)00124-9

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile-on-Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression

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ScholarGateBayesian Quantile-on-Quantile Regression (Bayesian Quantile-on-Quantile Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026