분위수 회귀

분위수 회귀는 OLS 회귀와 달리 패턴 매개변수를 추정하기 위해 가중치 잔차의 전체 절대값 최소화를 사용하는데, 이를 편차의 절대 최소값이라고 합니다[ 7 ]. 이 되는 의 배수 회귀는 다음과 같이 표시됩니다. 4 :

(4)
위 관계에서 는 조건부 확률변수 Y의 분위수, 시간에 대한 정보를 포함하는 종속변수에 영향을 미치는 독립변수의 벡터입니다. NARDL 방법은 최근 몇 년 동안 비선형 효과를 조사하는 데 널리 사용되고 있으며 Shin et al.에 의해 개발되었습니다. [ 49 ]. 이 방법은 변수 간의 비대칭 및 비선형 집계를 묘사할 수 있습니다. 장기적인 비대칭 및 비선형 효과를 조사할 수 있습니다. NARDL 방법은 Pesaran et al.의 선형 ARDL 형식의 특수한 형태입니다. [ 44 ], 변수 간의 장기 및 단기 관계의 비대칭성을 연구할 수 있습니다. 다른 응집력 있는 방법에 비해 NARDL 방법의 장점은 관찰 수준이 낮은 자산 모델에서 더 효율적이라는 것입니다. NARDL에는 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 이 검정은 모델 변수가 완전히 I (0)과 I (1)인지 아니면 둘의 조합인지에 관계없이 사용할 수 있습니다. 둘째, 이 방법은 오류 수정 구간에 단기적인 동역학을 도입합니다. 세 번째 장점은 이 방법을 사용할 때 적은 수의 관측값을 사용할 수 있으며, 마지막으로 설명변수가 내생변수인 경우에도 이 방법을 사용할 수 있다는 점입니다. 이를 위해 Granger와 윤의 접근 방식을 기반으로 한 긍정적 자극을 정의 누적합(양성 성분)으로 정의하고 다음 식으로 계산합니다.

(5)
또한 Granger와 윤(2002)의 방법에 따른 음의 충격은 음의 누적합(음의 성분)으로 정의되며 다음 식으로부터 계산된다. 6 .

(6)
다음에서 긍정적 및 부정적 자극을 추출한 후 모델은 다음과 같이 추정됩니다.

(7)
여기서 X는 종속 변수 Y 에 영향을 미치는 설명 변수의 목록을 나타냅니다 .구글 상위노출

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