重み付き平均分位回帰【JST・京大機械翻訳】

Chetverikov Denis; Liu Yukun; Tsyvinski Aleh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201199666827 整理番号：22P0299682

重み付き平均分位回帰【JST・京大機械翻訳】

Weighted-average quantile regression

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発行年： 2022年03月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,Yが従属変数で,Xが共変量のベクトルであり,q_Y|Xが重み関数であり,βがパラメータのベクトルである,加重平均分位数回帰フレームワーク,ΔΨ_0 ̄1q_Y|X(u)ψ(u)du=X′β,を導入した。”X”,q_Y|Xは,共変量のベクトルである,q_Y|Xは,重み関数であり,そして,βは,パラメータのベクトルである。このフレームワークは,多くの応用設定に興味があり,パラメータβのベクトルの推定量を開発する。この推定器は,平均ゼロと容易に推定可能な共分散行列を持つ√T一貫性と漸近的正規であり,そこではTが利用可能なサンプルの大きさであることを示した。2つの経験的設定にそれを適用することにより,推定器の有用性を実証した。第1の設定では,金融データに焦点を当て,産業ポートフォリオの期待不足の要因構造を研究した。第2の設定において,著者らは,通常使用される個人特性に関して,wageデータおよび研究不等式および社会福祉依存性に焦点を合わせた。【JST・京大機械翻訳】

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統計学

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