Strukturiert Additive Verteilungsregression

• Antragsteller: Professor Dr. Thomas Kneib
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2010 bis 2016
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 166547046

Im Gegensatz zur üblichen Mittelwertsregression beschreiben Modelle der Quantil- und Expektil- regression nicht den Erwartungswert oder den Median sondern Expektile oder Quantile einer Zielva- riablen in Abhangigkeit von Einflussgrößen. Dies besitzt den Vorteil, dass sich die gesamte bedingte Verteilung abbilden läasst und somit insbesondere die Extrembereiche der Verteilung und Phänomene wie Varianzheteroskedastizität analysiert werden können. Von Interesse sind solche allgemeineren Fragestellungen beispielsweise in der Modellierung von Einkommensverteilungen, der Bestimmung des Value at Risk oder Untersuchungen zur Dauer von Arbeitslosigkeit. Im Rahmen dieses Projekts sollen semiparametrische Modellierungsformen der Mittelwertsregression auf die Quantil- und Expektilregression verallgemeinert und entsprechende Inferenzverfahren entwickelt werden. Dabei wird der lineare Prädiktor parametrischer Quantil- und Expektilregressionsmodelle durch einen strukturiert additiven Prädiktor ersetzt, der insbesondere nichtlineare Effekte metrischer Einflussgrößen, räumliche Effekte, Interaktionsoberflächen, zufällige Effekte und variierende Koeffizienten additiv kombiniert. Zur Schätzung der entstehenden, semiparametrischen Regressionsmodelle sollen unter- schiedliche moderne Inferenzkonzepte zum Einsatz kommen, die nach ihrer Eignung für das konkrete Problem ausgewählt werden. Untersucht werden sollen insbesondere Bayesianische, simulationsbasierte Ansätze, Boosting-Verfahren und Ansätze, die der robusten M-Regression entlehnt sind. Die methodischen Entwicklungen sind aus Anwendungsproblemen und Kooperationen motiviert und werden beispielsweise zur Analyse der Unterernährung in Entwicklungsländern oder zur Modellierung von Armutsrisiken eingesetzt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Dr. Fabian Otto-Sobotka