Quantile-on-Quantile Regression
Quantile-on-quantile regression is a nonparametric technique that estimates how the quantiles of one variable depend on the quantiles of another. By combining standard quantile regression with local linear smoothing, it produces a full two-dimensional surface of slope coefficients indexed by both the quantile of the outcome and the quantile of the predictor, revealing heterogeneous and asymmetric dependency structures invisible to standard regression.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.