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.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.