ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Bayesiaanse Kwantiel-op-Kwantiel Regressie

Bayesiaanse Kwantiel-op-Kwantiel (BQQ) Regressie breidt het Sim-Zhou kwantiel-op-kwantiel raamwerk uit door frequentistische lokale lineaire schatting te vervangen door Bayesiaanse posterior inferentie. Voor elk paar kwantielen (theta van de uitkomst, tau van de voorspeller) levert de methode een volledige posterior verdeling op over de helling, wat onzekerheidskwantificatie mogelijk maakt over het gehele bivariate kwantieloppervlak — een belangrijk voordeel bij gematigde steekproefgroottes en schaarse staartkwantielen.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

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
ScholarGateBayesian Quantile-on-Quantile Regression (Bayesian Quantile-on-Quantile Regression). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026