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