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Cross-validating fit and predictive accuracy of nonlinear quantile regressions

Haupt, Harry und Kagerer, Kathrin und Schnurbus, Joachim (2011) Cross-validating fit and predictive accuracy of nonlinear quantile regressions. Journal of Applied Statistics 38 (12), S. 2939-2954.

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Zusammenfassung

The paper proposes a cross-validation method to address the question of specification search in a multiple nonlinear quantile regression framework. Linear parametric, spline-based partially linear, and kernel-based fully nonparametric specifications are contrasted as competitors using cross-validated weighted L1-norm based goodness-of-fit and prediction error criteria. The aim is to provide a ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:Dezember 2011
Institutionen:Wirtschaftswissenschaften > Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie > Lehrstuhl für Ökonometrie (Prof. Dr. Rolf Tschernig)
Themenverbund:Nicht ausgewählt
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1080/02664763.2011.573542DOI
Stichwörter / Keywords:Quantile regression, spline, kernel, cross validation, model selection, mixed covariates
Dewey-Dezimal-Klassifikation:300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Eingebracht am:24 Jan 2012 09:31
Zuletzt geändert:22 Feb 2012 15:58
Dokumenten-ID:23241
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