Om kvantilregresjon
Abstract
Vi skal i denne oppgaven beskrive teorien bak kvantilregresjon. I klassisk
regresjonsanalyse bruker man minste kvadraters metode, hvor man beregner
betingede gjennomsnittsestimater av forventningen til responsvariabelen. Vi
skal vise hvordan man i stedet kan minimere absoluttavstand, vektet i forhold
til hvilken kvantil man ønsker å se på, slik at vi kan regne ut betingede kvantil-
estimater. Gjennom kvantilregresjon kan vil altså se på hele fordelingen til det
vi ønsker å estimere.
I tillegg vil den betingede sentralkvantilen (medianestimatet) bli lansert
som et alternativ til den betingede gjennomsnittsverdien som sentralestimat,
og vi vil se på hvorfor medianestimatet kan være å foretrekke i visse situasjoner.
Til slutt skal vi se på kvantil autoregresjon, som er bruk av kvantilregresjons-
metoder for autoregressive modeller i tidsrekkeanalyse. Her går de klassiske
metodene også ut på å minimere kvadratavstand. Vi vil se at vi i forbindelse
med kvantil autoregresjon vil møte utfordringer forskerne ikke er enige om
løsningen på ennå.
Vi vil underveis benytte oss av eksempler for å belyse teorien som blir
beskrevet.
Publisher
The University of BergenCollections
Copyright the author. All rights reserved
The author
The author