Regression modelEconometrics / time series
ベイズ分位点-分位点回帰
ベイズ分位点-分位点 (BQQ) 回帰は、Sim-Zhouの分位点-分位点フレームワークを拡張したもので、頻度主義的な局所線形推定をベイズ事後推論に置き換えます。この手法は、分位点の各ペア（結果変数のθ、予測変数のτ）について、傾きの完全な事後分布を生成し、二変量分位点曲面全体にわたる不確実性の定量化を可能にします。これは、サンプルサイズが中程度で、裾の分位点が疎である場合に重要な利点となります。
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出典
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile-on-Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression
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