预印本前沿

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Nonparametric Vector Quantile Autoregression

Alberto González-Sanz · Marc Hallin · Yisha Yao首次提交 2025-10-03 · 修订 2025-10-03 · v1arXiv预印本

非参数向量分位数自回归AI 解读

Prediction is a key issue in time series analysis. Just as classical mean regression models, classical autoregressive methods, yielding L $^2$ point-predictions, provide rather poor predictive summaries; a much more informative approach is based on quantile (auto)regression, where the whole distribution of future observations conditional on the past is consistently recovered. Since their introduction by Koenker and Xiao in 2006, autoregressive quantile autoregression methods…Prediction is a key issue in time series analysis. Just as classical mean regression models, classical autoregressive methods, yielding L$^2$ point-predictions, provide rather poor predictive summaries; a much more informative approach is based on quantile (auto)regression, where the whole distribution of future observations conditional on the past is consistently recovered. Since their introduction by Koenker and Xiao in 2006, autoregressive quantile autoregression methods…

宏观 · 时间序列分位数与分布半参数与非参数

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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