| Autor(en): |
Mengmeng Guo |
Titel: |
Generalized quantile regression |
| Gutachter: |
Wolfgang Härdle; Jianhua Huang |
| Erscheinungsdatum: |
22.08.2012 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100203852)
|
| Fachgebiet(e): |
Wirtschaft |
| Schlagwörter (ger): |
asymmetrischen Verlustmasses Funktionen, generalisierte Quantilregression, funktionalen Datenanalyseansatz, iterativ gewichteter Kleinste-Quadrate-Algorithmus, simultane Konfidenzbänder |
| Schlagwörter (eng): |
Asymmetric loss function, Functional data analysis, Generalized quantile curve, Iteratively reweighted least squares, simultaneous confidence bands |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
| Lizenz: |
|
| Zitationshinweis: |
Guo, Mengmeng:
Generalized quantile regression;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 22.08.2012, urn:nbn:de:kobv:11-100203852
|
Metadatenexport:
 Um
den gesamten Metadatensatz im Endnote- oder
Bibtex-Format zu speichern,
klicken Sie bitte auf den entsprechenden Link.
|
Endnote
Bibtex
|
| print on demand:
Wenn
Sie auf dieses Icon klicken, können Sie
ein Druckexemplar dieser Publikation bestellen.
|
|
| Diese Seite taggen:
Diese
Icons führen auf so genannte Social-Bookmark-Systeme, auf denen Sie
Lesezeichen anlegen, persönliche Tags vergeben und Lesezeichen anderer Nutzer
ansehen können.
|
|
| Abstract (ger): |
| Die generalisierte Quantilregression, einschließlich der Sonderfälle bedingter Quantile
und Expektile, ist insbesondere dann eine nützliche Alternative zum bedingten
Mittel bei der Charakterisierung einer bedingten Wahrscheinlichkeitsverteilung,
wenn das Hauptinteresse in den Tails der Verteilung liegt. Wir bezeichnen mit
v_n(x) den Kerndichteschätzer der Expektilkurve und zeigen die stark gleichmßige
Konsistenzrate von v-n(x) unter allgemeinen Bedingungen. Unter Zuhilfenahme
von Extremwerttheorie und starken Approximationen der empirischen Prozesse
betrachten wir die asymptotischen maximalen Abweichungen sup06x61
|v_n(x) −
v(x)|. Nach Vorbild der asymptotischen Theorie konstruieren wir simultane Konfidenzb
änder um die geschätzte Expektilfunktion. Wir entwickeln einen funktionalen
Datenanalyseansatz um eine Familie von generalisierten Quantilregressionen
gemeinsam zu schätzen. Dabei gehen wir in unserem Ansatz davon aus,
dass die generalisierten Quantile einige gemeinsame Merkmale teilen, welche durch
eine geringe Anzahl von Hauptkomponenten zusammengefasst werden können.
Die Hauptkomponenten sind als Splinefunktionen modelliert und werden durch
Minimierung eines penalisierten asymmetrischen Verlustmaßes gesch¨atzt. Zur
Berechnung wird ein iterativ gewichteter Kleinste-Quadrate-Algorithmus entwickelt.
Während die separate Schätzung von individuell generalisierten Quantilregressionen
normalerweise unter großer Variablit¨at durch fehlende Daten leidet,
verbessert unser Ansatz der gemeinsamen Schätzung die Effizienz signifikant. Dies
haben wir in einer Simulationsstudie demonstriert. Unsere vorgeschlagene Methode
haben wir auf einen Datensatz von 150 Wetterstationen in China angewendet,
um die generalisierten Quantilkurven der Volatilität der Temperatur von diesen
Stationen zu erhalten |
| Abstract (eng): |
| Generalized quantile regressions, including the conditional
quantiles and expectiles as special cases, are useful
alternatives to the conditional means for characterizing
a conditional distribution, especially when the interest
lies in the tails. We denote $v_n(x)$ as the kernel smoothing estimator of the
expectile curves. We prove the strong uniform consistency rate of $v_{n}(x)$ under
general conditions. Moreover, using strong approximations of the empirical process
and extreme value theory, we consider the asymptotic maximal deviation $\sup_{ 0
\leqslant x \leqslant 1 }|v_n(x)-v(x)|$. According to the asymptotic theory, we
construct simultaneous confidence bands around the estimated expectile function.
We develop a functional data analysis approach to jointly
estimate a family of generalized quantile regressions. Our approach
assumes that the generalized quantiles share some common features
that can be summarized by a small number of principal components
functions. The principal components are modeled as spline functions
and are estimated by minimizing a penalized asymmetric loss
measure. An iteratively
reweighted least squares algorithm is developed for computation.
While separate estimation of individual generalized
quantile regressions usually suffers from large variability
due to lack of sufficient data, by borrowing strength across
data sets, our joint estimation approach significantly improves the
estimation efficiency, which is demonstrated in a simulation
study. The proposed method is applied to data from 150 weather
stations in China to obtain the generalized
quantile curves of the volatility of the temperature
at these stations |
Zugriffsstatistik:
Die Daten für die Zugriffsstatistik der einzelnen Dokumente
wurden aus den durch AWStats aggregierten Webserver-Logs erstellt.
Sie beziehen sich auf den monatlichen Zugriff auf den Volltext sowie
auf die Startseite. Die Zugriffsstatistik wird nicht standardisiert erfasst und kann maschinelle Zugriffe enthalten.
Bei Formatversionen eines Dokuments, die aus mehreren Dateien bestehen
(insbesondere HTML), wird jeweils der monatlich höchste Zugriffswert
auf eine der Dateien (Kapitel) des Dokuments angezeigt.
Um die detaillierten Zugriffszahlen zu sehen,
fahren Sie bitte mit dem Mauszeiger
über die einzelnen Balken des Diagramms.
|
| |   | | | | | | | Apr
12 | May
12 | Aug
12 | Sep
12 | Oct
12 | Nov
12 | Dec
12 | Jan
13 | Apr
13 |
| Monat | Aug
12 | Sep
12 | Oct
12 | Nov
12 | Dec
12 | Jan
13 | Apr
13 | | Startseite | 9 | | | | | 4 | 8 | | PDF | 21 | 23 | 37 | 37 | 22 | 24 | 33 |
Gesamtzahl der Zugriffe seit Apr 2012: - Startseite – 21 (3 pro Monat)
- PDF – 197 (28.14 pro Monat)
|
