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Dissertation

Autor(en): Song Song
Titel: Confidence bands in quantile regression and generalized dynamic semiparametric factor models
Gutachter: Wolfgang Karl Härdle; Ya’acov Ritov
Erscheinungsdatum: 01.11.2010
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-100189130)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (ger): Bootstrap, Quantilsregression, Konsistenzrate, Selbstvertrauen Band, Check-Funktion, Kernel Smoothing, Nichtparametrische Fitting, Teilweise Lineares Modell, Semiparametrische Modell, Faktor-Modell, Saisonalität, Periodisch, Asymptotische Schlussfolgerung, Wetter, fMRI, Group Lasso, Implizite Volatilität Oberfläche
Schlagwörter (eng): fMRI, Bootstrap, Quantile Regression, Consistency Rate, Confidence Band, Check Function, Kernel Smoothing, Nonparametric Fitting, Partial Linear Model, Factor model, Group Lasso, Seasonality, Periodic, Asymptotic inference, Weather, Semiparametric model, Implied volatility surface
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Lizenz: Namensnennung (CC BY)
Zitationshinweis: Song, Song: Confidence bands in quantile regression and generalized dynamic semiparametric factor models; Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 01.11.2010, urn:nbn:de:kobv:11-100189130
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Abstract (ger):
In vielen Anwendungen ist es notwendig, die stochastische Schwankungen der maximalen Abweichungen der nichtparametrischen Schätzer von Quantil zu wissen, zB um die verschiedene parametrische Modelle zu überprüfen. Einheitliche Konfidenzbänder sind daher für nichtparametrische Quantil Schätzungen der Regressionsfunktionen gebaut. Die erste Methode basiert auf der starken Approximation der empirischen Verfahren und Extremwert-Theorie. Die starke gleichmäßige Konsistenz liegt auch unter allgemeinen Bedingungen etabliert. Die zweite Methode beruht auf der Bootstrap Resampling-Verfahren. Es ist bewiesen, dass die Bootstrap-Approximation eine wesentliche Verbesserung ergibt. Der Fall von mehrdimensionalen und diskrete Regressorvariablen wird mit Hilfe einer partiellen linearen Modell behandelt. Das Verfahren wird mithilfe der Arbeitsmarktanalysebeispiel erklärt. Hoch-dimensionale Zeitreihen, die nichtstationäre und eventuell periodische Verhalten zeigen, sind häufig in vielen Bereichen der Wissenschaft, zB Makroökonomie, Meteorologie, Medizin und Financial Engineering, getroffen. Der typische Modelierungsansatz ist die Modellierung von hochdimensionalen Zeitreihen in Zeit Ausbreitung der niedrig dimensionalen Zeitreihen und hoch-dimensionale zeitinvarianten Funktionen über dynamische Faktorenanalyse zu teilen. Wir schlagen ein zweistufiges Schätzverfahren. Im ersten Schritt entfernen wir den Langzeittrend der Zeitreihen durch Einbeziehung Zeitbasis von der Gruppe Lasso-Technik und wählen den Raumbasis mithilfe der funktionalen Hauptkomponentenanalyse aus. Wir zeigen die Eigenschaften dieser Schätzer unter den abhängigen Szenario. Im zweiten Schritt erhalten wir den trendbereinigten niedrig-dimensionalen stochastischen Prozess (stationär).
Abstract (eng):
In many applications it is necessary to know the stochastic fluctuation of the maximal deviations of the nonparametric quantile estimates, e.g. for various parametric models check. Uniform confidence bands are therefore constructed for nonparametric quantile estimates of regression functions. The first method is based on the strong approximations of the empirical process and extreme value theory. The strong uniform consistency rate is also established under general conditions. The second method is based on the bootstrap resampling method. It is proved that the bootstrap approximation provides a substantial improvement. The case of multidimensional and discrete regressor variables is dealt with using a partial linear model. A labor market analysis is provided to illustrate the method. High dimensional time series which reveal nonstationary and possibly periodic behavior occur frequently in many fields of science, e.g. macroeconomics, meteorology, medicine and financial engineering. One of the common approach is to separate the modeling of high dimensional time series to time propagation of low dimensional time series and high dimensional time invariant functions via dynamic factor analysis. We propose a two-step estimation procedure. At the first step, we detrend the time series by incorporating time basis selected by the group Lasso-type technique and choose the space basis based on smoothed functional principal component analysis. We show properties of this estimator under the dependent scenario. At the second step, we obtain the detrended low dimensional stochastic process (stationary).
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Generiert am 19.04.2014, 11:50:48