Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On weighted and locally polynomial directional quantile regression

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F17%3A00474696" target="_blank" >RIV/67985556:_____/17:00474696 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00180-016-0708-9" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s00180-016-0708-9</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00180-016-0708-9" target="_blank" >10.1007/s00180-016-0708-9</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On weighted and locally polynomial directional quantile regression

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article deals with certain quantile regression methods for vector responses. In particular, it describes weighted and locally polynomial extensions to the projectional quantile regression, discusses their properties, addresses their computational side, compares their outcome with recent analogous generalizations of the competing multiple-output directional quantile regression, demonstrates a link between the two competing methodologies, complements the results already available in the literature, illustrates the concepts with a few simulated and insightful examples illustrating some of their features, and shows their application to a real financial data set, namely to Forex 1M exchange rates. The real-data example strongly indicates that the presented methods might have a huge impact on the analysis of multivariate time series consisting of two to four dimensional observations.

  • Název v anglickém jazyce

    On weighted and locally polynomial directional quantile regression

  • Popis výsledku anglicky

    The article deals with certain quantile regression methods for vector responses. In particular, it describes weighted and locally polynomial extensions to the projectional quantile regression, discusses their properties, addresses their computational side, compares their outcome with recent analogous generalizations of the competing multiple-output directional quantile regression, demonstrates a link between the two competing methodologies, complements the results already available in the literature, illustrates the concepts with a few simulated and insightful examples illustrating some of their features, and shows their application to a real financial data set, namely to Forex 1M exchange rates. The real-data example strongly indicates that the presented methods might have a huge impact on the analysis of multivariate time series consisting of two to four dimensional observations.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA14-07234S" target="_blank" >GA14-07234S: Mnohorozměrné regresní kvantily v ekonometrii</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computational Statistics

  • ISSN

    0943-4062

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    32

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    929-946

  • Kód UT WoS článku

    000406683400006

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85009231891