Regression modelQuantile regression
Quantile ARDL
QARDL(Quantile Autoregressive Distributed Lag)은 분위 회귀분석과 ARDL 모형을 결합하여 분포의 여러 지점에서의 조건부 관계를 추정함으로써, 이질적인 단기 및 장기 효과를 밝혀낸다. Koenker와 Xiao (2006)가 최초로 제안하고 Cho 등 (2015)이 개선한 이 방법은 설명 변수가 결과에 미치는 영향이 분위에 따라 어떻게 달라지는지를 포착하며, 평균 효과뿐만 아니라 꼬리 부분의 행동과 분포에 미치는 영향을 이해하는 데 필수적이다.
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출처
- Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-990. DOI: 10.1198/016214506000000672 ↗
- Cho, J. S., Kim, H., & Shin, Y. (2015). Quantile cointegration in the autoregressive distributed-lag modeling framework. Journal of Econometrics, 188(1), 281-300. DOI: 10.1016/j.jeconom.2015.05.003 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Quantile Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/qardl
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