کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
416381 681358 2016 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The Expectation–Maximization approach for Bayesian quantile regression
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد به حداکثر رساندن انتظار برای رگرسیون کیفی بیزی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی

This paper deals with Bayesian linear quantile regression models based on a recently developed Expectation–Maximization Variable Selection (EMVS) method. By using additional latent variables, the proposed approach enjoys enormous computational savings compared to commonly used Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Using location-scale mixture representation of asymmetric Laplace distribution (ALD), we develop a rapid and efficient Expectation–Maximization (EM) algorithm, which is illustrated with several carefully designed simulation examples. We further apply the proposed method to construct financial index tracking portfolios.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 96, April 2016, Pages 1–11
نویسندگان
, ,