Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/130091 
Erscheinungsjahr: 
2015
Schriftenreihe/Nr.: 
cemmap working paper No. CWP04/16
Verlag: 
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap), London
Zusammenfassung: 
We propose an alternative ('dual regression') to the quantile regression process for the global estimation of conditional distribution functions under minimal assumptions. Dual regression provides all the interpretational power of the quantile regression process while largely avoiding the need for 'rearrangement' to repair the intersecting conditional quantile surfaces that quantile regression often produces in practice. Our approach relies on a mathematical programming characterization of conditional distribution functions which, in its simplest form, provides a simultaneous estimator of location and scale parameters in a linear heteroscedastic model. The statistical properties of this estimator are derived.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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631.57 kB





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