ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Крос-квантилограма×Квантильна АРДЛ×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20122006
Автор методуOliver Linton and Yoon-Jin WhangRoger Koenker and Zhijie Xiao
ТипCorrelation measureConditional distribution model
Основоположне джерелоLinton, O., & Whang, Y. J. (2012). Quantile comparisons of time series data. Journal of Econometrics, 170(2), 242-257. link ↗Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-990. DOI ↗
Інші назвиQuantile ARDL
Пов'язані33
ПідсумокThe cross-quantilogram extends the cross-correlogram concept to quantile pairs of two time series, measuring dependence at different quantile levels. Introduced by Linton and Whang (2012), it captures how shocks at specific quantile levels in one series relate to movements in another, enabling asymmetric dependence analysis. This approach is particularly valuable when downside and upside risk correlations differ materially.QARDL (Quantile Autoregressive Distributed Lag) combines quantile regression with ARDL modeling to estimate conditional relationships at different points of the distribution, revealing heterogeneous short-run and long-run effects. Introduced by Koenker and Xiao (2006) and refined by Cho et al. (2015), it captures how the effect of explanatory variables on outcomes varies across quantiles, essential for understanding tail behavior and distributional impacts rather than just mean effects.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Cross-Quantilogram · QARDL. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare