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Weighted-average quantile regression

Denis Chetverikov · Yukun Liu · Aleh Tsyvinski首次提交 2022-03-06 · 修订 2022-03-06 · v1arXiv预印本

加权平均分位数回归AI 解读

In this paper, we introduce the weighted-average quantile regression framework, $\int_0^1 q_{Y|X}(u)ψ(u)du = X'β$ , where $Y$ is a dependent variable, $X$ is a vector of covariates, $q_{Y|X}$ is the quantile function of the conditional distribution of $Y$ given $X$ , $ψ$ is a weighting function, and $β$ is a vector of parameters. We argue that this framework is of interest in many applied settings and develop an estimator of the vector of parameters $β$ . We show that our…In this paper, we introduce the weighted-average quantile regression framework, $\int_0^1 q_{Y|X}(u)ψ(u)du = X'β$, where $Y$ is a dependent variable, $X$ is a vector of covariates, $q_{Y|X}$ is the quantile function of the conditional distribution of $Y$ given $X$, $ψ$ is a weighting function, and $β$ is a vector of parameters. We argue that this framework is of interest in many applied settings and develop an estimator of the vector of parameters $β$. We show that our…

微观 · 分位数与分布效应金融 · 金融因子金融 · 尾部与系统性风险

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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