Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data / Uribe, Jorge M.  

Público ISBD Ningún comentario para este título. 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., ; Guillen, Montserrat, 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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Econometría  Ciencias sociales  Estadísticas  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística y Computación Clasificación: 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This brief addresses the estimation of quantile regression models from a practical perspective, which will support researchers who need to use conditional quantile regression to measure economic relationships among a set of variables. It will also benefit students using the methodology for the first time, and practitioners at private or public organizations who are interested in modeling different fragments of the conditional distribution of a given variable. The book pursues a practical approach with reference to energy markets, helping readers learn the main features of the technique more quickly. Emphasis is placed on the implementation details and the correct interpretation of the quantile regression coefficients rather than on the technicalities of the method, unlike the approach used in the majority of the literature. All applications are illustrated with R. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Quantile Regression for Cross-Sectional and Time Series Data : Applications in Energy Markets Using R [documento electrónico] / Uribe, Jorge M., ; Guillen, Montserrat,  . -  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. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Econometría  Ciencias sociales  Estadísticas  Matemáticas en Negocios  Economía y Finanzas  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística y Computación Clasificación: 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This brief addresses the estimation of quantile regression models from a practical perspective, which will support researchers who need to use conditional quantile regression to measure economic relationships among a set of variables. It will also benefit students using the methodology for the first time, and practitioners at private or public organizations who are interested in modeling different fragments of the conditional distribution of a given variable. The book pursues a practical approach with reference to energy markets, helping readers learn the main features of the technique more quickly. Emphasis is placed on the implementation details and the correct interpretation of the quantile regression coefficients rather than on the technicalities of the method, unlike the approach used in the majority of the literature. All applications are illustrated with R. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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