Fórmula del estimador de regresión cuantil


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He visto dos representaciones diferentes del estimador de regresión cuantil que son

Q(βq)=i:yixiβnqyixiβq+i:yi<xiβn(1q)yixiβq

y

Q(βq)=yo=1norteρq(yyo-Xyoβq),ρq(tu)=tuyo(q-1(tuyo<0 0))

donde . ¿Alguien puede decirme cómo mostrar la equivalencia de estas dos expresiones? Esto es lo que intenté hasta ahora, comenzando por la segunda expresión.tuyo=yyo-Xyoβq

Q(βq)=yo=1nortetuyo(q-1(tuyo<0 0))(yyo-Xyoβq)=yo=1norte(yyo-Xyoβq)(q-1(yyo-Xyoβq<0 0))(yyo-Xyoβq)=[yo:yyoXyoβnorte(q(yyo-Xyoβq))+yo:yyo<Xyoβnorte(q(yyo-Xyoβq)-(yyo-Xyoβq))](yyo-Xyoβq)
Pero desde este punto me quedé estancado en cómo proceder. Por favor, no es que esta no sea una tarea o una tarea asignada. Muchas gracias.

Respuestas:


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Si recuerda, OLS minimiza la suma de los residuos al cuadrado mientras que la regresión mediana minimiza la suma de los residuos absolutos . El estimador de desviaciones medias o menos absolutas (LAD) es un caso especial de regresión cuantil en el que tiene . En la regresión cuantil que minimiza una suma de errores absolutos que recibe pesos asimétricos para overprediction y para subpredicción. Puede comenzar desde la representación LAD y extender esto como la suma de la fracción de los datos que son ponderados por y dado su valor de , y trabajar en ello de la siguiente manera:iu iq = .5 ( 1 - q ) q q ( 1 - q ) u iyotuyo2yotuyoq=.5(1-q)qq(1-q)tuyo

ui=yi-xi βq

ρq(tu)=1(tuyo>0 0)qtuyo+1(tuyo0 0)(1-q)tuyo=1(yyo-Xyoβq>0 0)qyyo-Xyoβq+1(yyo-Xyoβq0 0)(1-q)yyo-Xyoβq
Esto solo utiliza el hecho de que y luego puede volver a escribir la función del indicador como sumas de las observaciones que satisfacen las condiciones de los indicadores . Esto le dará la primera expresión que anotó para el estimador de regresión cuantil.tuyo=yyo-Xyoβq

=yo:yyo>Xyoβqnorteqyyo-Xyoβq+yo:yyoXyoβqnorte(1-q)yyo-Xyoβq=qyo:yyo>Xyoβqnorteyyo-Xyoβq+(1-q)yo:yyoXyoβqnorteyyo-Xyoβq=qyo:yyo>Xyoβqnorte(yyo-Xyoβq)-(1-q)yo:yyoXyoβqnorte(yyo-Xyoβq)=qyo:yyo>Xyoβqnorte(yyo-Xyoβq)-yo:yyoXyoβqnorte(yyo-Xyoβq)+qyo:yyoXyoβqnorte(yyo-Xyoβq)=qyo=1norte(yyo-Xyoβq)-yo=1norte1(yyo-Xyoβq0 0)(yyo-Xyoβq)=yo=1norte(q-1(tuyo0 0))tuyo

La segunda línea saca los pesos de las sumas. La tercera línea elimina los valores absolutos y los reemplaza por los valores reales. Por definición, es negativo siempre que , de ahí el cambio de signo en esta línea. La cuarta línea se multiplica . Entonces te das cuenta de que y reemplazando la suma del término medio en la cuarta línea por el indicador correspondiente llegas a la quinta línea. Factorizando y luego reemplazandoyyo-Xyoβqyyo<Xyoβq(1-q)

qyo:yyo>Xyoβqnorte(yyo-Xyoβq)+qyo:yyoXyoβqnorte(yyo-Xyoβq)=yo=1norte(yyo-Xyoβq)
yyo-Xyoβqtuyo
Esto muestra cómo las dos expresiones son equivalentes.
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