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Petrella，利亚;瓦伦蒂娜·拉波尼

多元线性回归模型中条件分位数的联合估计及其在财务困境中的应用。 （英文） Zbl 1422.62095号

《多元分析杂志》。 173, 70-84 (2019).
摘要：本文提出了一种在线性回归框架中联合估计多元响应变量边际条件分位数的最大似然方法S.Kotz公司拉普拉斯分布和推广。通信、经济、工程和金融应用的重温。波士顿：Birkhäuser（2001；Zbl 0977.62003年)]并利用其位置-尺度混合表示实现了一种新的估计模型参数的EM算法。其思想是将非对称拉普拉斯分布和众所周知的单变量分位数回归模型之间的联系扩展到多元环境中，即当涉及多元因变量时。该方法解释了多个响应之间的关联，并研究了响应和解释变量之间的关系如何在响应的边际条件分布的不同分位数之间变化。为了解决变量选择问题，还提出了EM算法的惩罚版本。我们的方法的有效性在一个模拟研究中进行了分析，其中我们还提供了与单独的单变量分位数回归得到的估计相比，所提方法的效率增益的证据。一个真实的数据应用程序检查了意大利公司样本中财务困境的主要决定因素。

引用于9文件

MSC公司：

10层62层 点估计
62层30 约束条件下的参数化推理
62甲12 多元分析中的估计
60欧元 概率分布：一般理论

关键词：

EM算法;最大似然;多元非对称拉普拉斯分布;多个分位数;多元响应变量;分位数回归

引文：

Zbl 0977.62003年

软件：

格尔姆奈特;量化风险管理;CAViaR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Petrella}和\textit{V.Raponi}，《多元分析杂志》。173，70-84（2019年；兹比尔1422.62095）
全文： 内政部 arXiv公司

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