Applied quantile regression: microeconometric, financial, and environmental analyses

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-14698
http://hdl.handle.net/10900/47317
Dokumentart: Dissertation
Date: 2004
Language: English
Faculty: 6 Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Department: Wirtschaftswissenschaften
Advisor: Ronning, Gerd
Day of Oral Examination: 2004-11-25
DDC Classifikation: 330 - Economics
Keywords: Ökonometrie , Konsumgüternachfrage , Kapitalmarktforschung , Meteorologie
Other Keywords: Quantilsregression
Econometrics , Quantile Regression , Demand Analysis , Financial Markets Research , Meteorology
License: Publishing license including print on demand
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Inhaltszusammenfassung:

Vor einem guten Vierteljahrhundert entwickelten Roger Koenker und Gilbert Bassett Jr. eine neue ökonometrische Schätzmethode und nannten diese "Quantilsregression''. Seit ihrer Veröffentlichung wurden die theoretischen Grundlagen der Methode durch eine Vielzahl von Autoren verbessert und erweitert. Andere Beiträge beschäftigten sich mit der erfolgreichen Anwendung der Schätztechnik in den unterschiedlichsten wissenschaftlichen Disziplinen. Diese Arbeit beginnt mit einer umfassenden Darstellung der grundlegenden Elemente und Eigenschaften der Quantilsregression. Anschliessend wird eine Auswahl wichtiger Erweiterungen sowie Anwendungen präsentiert. Den Abschluß bildet der Einsatz der ökonmetrischen Methode in drei verschiedenen Gebieten, um die Bedeutung und Flexibilität des Ansatzes zu demonstrieren.

Abstract:

In 1978, Roger Koenker and Gilbert Bassett, Jr. introduced a new econometric estimation method and entitled it quantile regression. Since then, many subsequent authors have elaborated and extended the underlying theoretical framework. Other contributions have successfully applied the procedure to a wide range of problems from a variety of scientific branches. This study presents the basic features of quantile regression along with some important properties and a selection of significant extensions and applications. Subsequently, the procedure is used in three new and original empirical regression settings to demonstrate the universality and flexibility of the approach.

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