Envíe este artículo por correo electrónico OLS versus quantile regression in extreme distributions
Resumen
Financial data mostly have fat tail and an analyst is much concerned about the tail part. Most of the study in finance extensible uses linear regression but when it comes to tail analysis it becomes ineffective. So, the present study tries to address the same by using Quantile regression in the tail analysis to study the value effect in 10 portfolios formed from BSE 500 stocks based on P/B ratio. The study result clearly indicates that Quantile regression estimates give more comprehensive and vibrant picture of the unpredictable effect of the predictors on the response variables.
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PDF (English)DOI: http://dx.doi.org/10.22201/fca.24488410e.2018.1702
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CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN, año 64, No.64-1, enero-marzo de 2019, es una publicación trimestral editada por la Universidad Nacional Autónoma de México, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Ciudad de México, a través de la División de Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración - UNAM, Circuito Exterior, s/n, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Ciudad de México., Tel. (55) 56 22 84 57 y (55) 56 22 84 58 Ext. 144, http://www.cya.unam.mx, correo electrónico: revista_cya@fca.unam.mx, Editor responsable: Dr. Francisco López Herrera, Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2016-071316434900-203, otorgada por el Instituto Nacional del Derecho de Autor, ISSN 2448-8410, Responsable de la última actualización de este Número, División de Investigación de la Facultad de Contaduría y Administración-UNAM, Dr. Francisco López Herrera, Circuito Exterior, s/n, Colonia Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán, C.P. 04510, México, Cd., Mx., fecha de última modificación, 7 de enero de 2019.
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