Autor Uribe, Jorge M.
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Título : Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data : Applications in Energy Markets Using R Tipo de documento: documento electrónico Autores: Uribe, Jorge M., Autor ; Guillen, Montserrat, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 63 p. 13 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-44504-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Econometría Ciencias sociales Estadísticas Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Estadística y Computación Índice Dewey: 330.015.195 Resumen: Este informe aborda la estimación de modelos de regresión cuantil desde una perspectiva práctica, lo que ayudará a los investigadores que necesitan utilizar la regresión cuantil condicional para medir las relaciones económicas entre un conjunto de variables. También beneficiará a los estudiantes que utilizan la metodología por primera vez y a los profesionales de organizaciones públicas o privadas que estén interesados en modelar diferentes fragmentos de la distribución condicional de una variable determinada. El libro sigue un enfoque práctico con referencia a los mercados energéticos, ayudando a los lectores a aprender las características principales de la técnica más rápidamente. Se pone énfasis en los detalles de implementación y la interpretación correcta de los coeficientes de regresión cuantil más que en los aspectos técnicos del método, a diferencia del enfoque utilizado en la mayoría de la literatura. Todas las aplicaciones están ilustradas con R. . Nota de contenido: Why and When Should Quantile Regression Be Used?- A Case of Study: Modelling Energy Markets by the Means of Quantile Regression -- Quantile Regression: A Methodological Overview -- Cross-Sectional Quantile Regression -- Time Series Quantile Regression -- Goodness of Fit in Quantile Regression Models -- Novel Approaches in Quantile Regression -- What Have We Learned from Quantile Regression? Implications for Economics and Finance -- Appendix: Programs for Quantile Regression and Implementation in R. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data : Applications in Energy Markets Using R [documento electrónico] / Uribe, Jorge M., Autor ; Guillen, Montserrat, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 63 p. 13 ilustraciones, 7 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-44504-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Econometría Ciencias sociales Estadísticas Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Estadística y Computación Índice Dewey: 330.015.195 Resumen: Este informe aborda la estimación de modelos de regresión cuantil desde una perspectiva práctica, lo que ayudará a los investigadores que necesitan utilizar la regresión cuantil condicional para medir las relaciones económicas entre un conjunto de variables. También beneficiará a los estudiantes que utilizan la metodología por primera vez y a los profesionales de organizaciones públicas o privadas que estén interesados en modelar diferentes fragmentos de la distribución condicional de una variable determinada. El libro sigue un enfoque práctico con referencia a los mercados energéticos, ayudando a los lectores a aprender las características principales de la técnica más rápidamente. Se pone énfasis en los detalles de implementación y la interpretación correcta de los coeficientes de regresión cuantil más que en los aspectos técnicos del método, a diferencia del enfoque utilizado en la mayoría de la literatura. Todas las aplicaciones están ilustradas con R. . Nota de contenido: Why and When Should Quantile Regression Be Used?- A Case of Study: Modelling Energy Markets by the Means of Quantile Regression -- Quantile Regression: A Methodological Overview -- Cross-Sectional Quantile Regression -- Time Series Quantile Regression -- Goodness of Fit in Quantile Regression Models -- Novel Approaches in Quantile Regression -- What Have We Learned from Quantile Regression? Implications for Economics and Finance -- Appendix: Programs for Quantile Regression and Implementation in R. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
