Single index quantile regression models for censored data. Single index quantile regression models for censored data - Manueeeltje


Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Learn more Thesis for: Doctoral Song Song Abstract 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.

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Die erste Methode basiert auf der starken Approximation der empirischen Verfahren und Extremwert-Theorie. Die zweite Methode beruht auf der Bootstrap Resampling-Verfahren.

Confidence bands in quantile regression and generalized dynamic semiparametric factor models

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.

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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.

Single index regression models in the presence of censoring depending on the covariates

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.

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Im zweiten Schritt erhalten wir den trendbereinigten niedrig-dimensionalen stochastischen Prozess stationär. Do you want to read the rest of this thesis? Request full-text.