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Kagerer, Kathrin

Spline-based model specification and prediction for least squares and quantile regression

Kagerer, Kathrin (2014) Spline-based model specification and prediction for least squares and quantile regression. Dissertation, Universität Regensburg.

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 22 Mai 2014 14:19
Hochschulschrift der Universität Regensburg
DOI zum Zitieren dieses Dokuments: 10.5283/epub.29858


Zusammenfassung (Englisch)

This dissertation focuses on non- and semiparametric specification of regression models for the conditional expectation and for conditional quantiles. For modeling the nonparametric component, essentially B-splines are applied. Different aspects of estimation and/or prediction are emphasized in the chapters and are applied in empirical as well as in simulated analyses.

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Die Dissertation beschäftigt sich mit der nicht- bzw. semiparametrischen Spezifikation von Regressionsmodellen für den bedingten Erwartungswert und für bedingte Quantile. Dabei werden vor allem B-Splines verwendet, um die nicht-parametrische Komponente zu modellieren. In den einzelnen Kapiteln werden unterschiedliche Aspekte der Schätzung und/oder Prognose hervorgehoben und das Vorgehen in empirischen sowie in simulierten Analysen angewandt.


Beteiligte Einrichtungen


Details

DokumentenartHochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:Primärpublikation
Datum22 Mai 2014
Begutachter (Erstgutachter)Prof. Dr. Rolf Tschernig
Tag der Prüfung16 März 2012
InstitutionenWirtschaftswissenschaften > Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie > Lehrstuhl für Ökonometrie (Prof. Dr. Rolf Tschernig)
Stichwörter / Keywordsregression, splines, prediction, quantile regression, model specification, hat matrix
Dewey-Dezimal-Klassifikation300 Sozialwissenschaften > 310 Statistik
StatusVeröffentlicht
BegutachtetUnbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstandenJa
URN der UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-298581
Dokumenten-ID29858

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