Regressão Bayesiana Quantil-sobre-Quantil
A Regressão Bayesiana Quantil-sobre-Quantil (BQQ) estende o framework frequentista de quantil-sobre-quantil de Sim-Zhou ao substituir a estimação local linear frequentista por inferência bayesiana posterior. Para cada par de quantis (theta do desfecho, tau do preditor), o método produz uma distribuição posterior completa sobre a inclinação, permitindo a quantificação da incerteza em toda a superfície bivariada de quantis — uma vantagem chave quando os tamanhos amostrais são moderados e os quantis de cauda são esparsos.
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Fontes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile-on-Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression
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