Spatially filtered unconditional quantile regression: Application to a hedonic analysis
Spatially filtered unconditional quantile regression: Application to a hedonic analysis
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空间过滤无条件分位数回归：在特征分析中的应用
DOI：
10.1002/env.2556
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
1.7
通讯作者：
Seya H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Murakami D.;Seya H.
无条件分位数回归（UQR）是研究解释变量对被解释变量边际分布分位数影响的一种方法。本研究试图在随机效应特征向量空间滤波的框架内将空间依赖性引入UQR，从而产生我们称之为空间滤波UQR（SF‐UQR）的模型。然后，我们开发了一种计算效率高的SF-UQR估计方法。最后，以东京都市圈的特征地价模型对SF-UQR的性能进行了检验。SF‐UQR在R软件包“spmoran”中实现。
Unconditional quantile regression (UQR) attracts attention in various fields to investigate the impacts of explanatory variables on quantiles of the marginal distribution of an explained variable. This study attempts to introduce spatial dependence into the UQR within the framework of random effects eigenvector spatial filtering, resulting in the model that we term the spatially filtered UQR (SF‐UQR). We then develop a computationally efficient approach for SF‐UQR estimation. Finally, the performance of the SF‐UQR is tested with a hedonic land price model for the Tokyo metropolitan area. SF‐UQR is implemented in an R package, “spmoran.”
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通讯作者：
Basu, Anirban
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发表时间：
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--
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Steffen Q. Mueller
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Steffen Q. Mueller
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DOI：
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通讯作者：
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