Примена усмерених квантила на економске податке са мултиваријатним одговором

  • Jan Kalina The Czech Academy of Sciences, Institute of Computer Science
Ključne reči: регресијски квантили, мултиваријантни одговор, издаци домаћинства, хетероскедастичност, одступања

Sažetak


Квантилна регресија представља популарну и корисну методологију за моделирање квантила променљиве одговора на основу једне или више независних променљивих. Усмерени квантили представљају доступно проширење модела линеарне регресије са мултиваријантним одзивом. Међутим, није позната ниједна примена усмерених квантила на стварне податке у литератури. У овом раду је представљена илустрација усмерених квантила према економском скупу података, посебно моделирање дводимензионалног одговора у класичном Енгеловом скупу података о потрошњи домаћинстава из 19. века. Резултати откривају да усмерени квантили дају значајне резултате. Они одређују појединачна посматрања у складу са њиховом дубином, тј. од централног до најудаљенијег. У раду се упоређује њихов резултат са резултатима (стандарднијег) откривања одступања. У целини, усмерени квантили се могу посматрати као потенцијално корисно средство за анализу података, ако је праћено темељном анализом стандардним алатима.

Biografija autora

Jan Kalina, The Czech Academy of Sciences, Institute of Computer Science

Department of Machine Learning

researcher

Reference

Azadi, S., & Karimi-Jashni, A. (2016). Verifying the performance of artificial neural network and multiple linear regression in predicting the mean seasonal municipal solid waste generation rate: A case study of Fars province, Iran. Waste Management 48, 14-23.

Boček, P., & Šiman, M. (2017a). Directional quantile regression in R. Kybernetika, 53 (3), 480-492.

Boček, P., & Šiman, M. (2017b). On weighted and locally polynomial directional quantile regression. Computational Statistics, 32 (3), 929-946.

Carlier, G., Chernozhukov, V., & Galichon, A. (2016). Vector quantile regression: An optimal transport approach. Annals of Statistics, 44 (3), 1165-1192.

De Andrés J., Landajo M., & Lorca P. (2018). Using Nonlinear Quantile Regression for the Estimation of Software Cost. In: de Cos Juez F. et al. (eds) Hybrid Artificial Intelligent Systems. HAIS 2018. Lecture Notes in Computer Science, 10870. Springer, Cham. 422-432.

Engel, E. (1857). The relations of production and consumption in the Kingdom of Saxony (in German). Zeitschrift des Statistischen Bureaus des Königlich Sächsischen Ministeriums des Inneren, 8, 1-54.

Filzmoser, P., & Gschwandtner, M. (2018). mvoutlier: Multivariate outlier detection based on robust methods. Retreived from https://CRAN.R-project.org/package=mvoutlier.

Galichon, A. (2017). Data file. Retrieved from http://alfredgalichon.com/wp-content/uploads/2017/03/.

Hallin, M., & Šiman, M. (2016). Elliptical multiple-output quantile regression and convex optimization. Statistics and Probability Letters, 109, 232-237.

Haughton, D., & Haughton, J. (2011). Living standards analytics. Development through the lens of household survey data. Springer. New York, NY, USA

Hlubinka, D., & Šiman, M. (2015). On generalized elliptical quantiles in the nonlinear quantile regression setup. Test, 24, 249-264.

Chernozhukov, V., Galichon, A., Hallin, M., & Henry, M. (2017). Monge-Kantorovich depth, quantiles, ranks and signs. Annals of Statistics, 45 (1), 223-256.

Jurečková, J., Picek, J., & Schindler, M. (2019). Robust statistical methods with R. 2nd edn. CRC Press. Boca Raton, FL, USA

Kalina, J. (2013). Highly robust methods in data mining. Serbian Journal of Management 8 (1), 9-24.

Kalina, J. (2014). On robust information extraction from high-dimensional data. Serbian Journal of Management, 9 (1), 131-144.

Kalina, J., & Schlenker, A. (2015). A robust supervised variable selection for noisy high-dimensional data. BioMed Research International, 2015, 320385.

Kalina, J., & Tichavský, J. (2020). On robust estimation of error variance in (highly) robust regression. Measurement Science Review, 20 (1), 6-14.

Koenker, R. (2005). Quantile regression. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Koenker, R., Chernozhukov, V., He, X., & Peng, L. (2017). Handbook of quantile regression. Chapman & Hall/CRC. Boca Raton, FL, USA.

Li, L., & Hwang, N.C.R. (2019). Do market participants value earnings management? An analysis using the quantile regression method. Managerial Finance, 45 (1), 103-123.

Liu, R., Parelius, J.M. & Singh, K. (1999). Multivariate analysis by data depth: Descriptive statistics, graphics and inference. Annals of Statistics, 27 (3), 783-858.

Matallín-Sáez, J.C., Soler-Domínguez, A., & Tortosa-Ausina, E. (2019). Does active management add value? New evidence from a quantile regression approach. Journal of the Operational Research Society, 70 (10), 1734-1751.

Mumtaz, U., Ali, Y., & Petrillo, A. (2018). A linear regression approach to evaluate the green supply chain management impact on industrial organizational performance. Science of the Total Environment, 624, 162-169.

Paindaveine, D., & Šiman, M. (2011). On directional multiple-output quantile regression. Journal of Multivariate Analysis, 102 (2), 193-212.

Parente, P., & Silva, J.S. (2016). Quantile regression with clustered data. Journal of Econometric Methods, 5 (1), 1-15.

R Core Team (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Version 3.5.1 Retrieved from https://www.R-project.org/.

Rahimi, R. (2017). Organizational culture and customer relationship management: A simple linear regression analysis. Journal of Hospitality Marketing & Management, 26 (4), 443-449.

Šiman, M., & Boček, P. (2016). modQR: Multiple-output directional quantile regression. R package version 0.1.1 [https://CRAN.R-project.org/package=modQR].

Thevaraja, M., & Rahman, A. (2020). Assessing robustness of regularized regression models with applications. In J. Xu, S.E. Ahmed, F.L. Cooke, G. Duca (Eds), Proceedings of the Thirteenth International Conference on Management Science and Engineering Management (ICMSEM 2019), Springer, Cham, 401-415.

Troster, V. (2018). Testing for Granger-causality in quantiles. Econometric Reviews, 37 (8), 850-866.

Víšek, J.Á. (2011). Consistency of the least weighted squares under heteroscedasticity. Kybernetika, 47 (2), 179-206.

Yuan, Y., Zhou, X., Man, J., Jiao, H., Jiang, Q., Xu, Q., Kong, S., & Gao, W. (2019). The safety evaluation of management in chemical enterprise with generalized regression neural network. IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 295, 042010.

Objavljeno
2020/11/08
Rubrika
Originalni naučni članak