ScholarGate
Ассистент
Regression modelEconometrics / time series

Байесовская регрессия «квантиль по квантилю»

Байесовская регрессия «квантиль по квантилю» (BQQ) расширяет фреймворк регрессии «квантиль по квантилю» Сим-а и Чжоу, заменяя частотную локальную линейную оценку байесовским выводом по апостериорному распределению. Для каждой пары квантилей (тета зависимой переменной, тау независимой переменной) метод дает полное апостериорное распределение для коэффициента наклона, что позволяет количественно оценить неопределенность по всей двумерной поверхности квантилей — ключевое преимущество при умеренных размерах выборки и редких данных в хвостовых квантилях.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateBayesian Quantile-on-Quantile Regression (Bayesian Quantile-on-Quantile Regression). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/bayesian-quantile-on-quantile-regression · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026