نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال المستوى الرابع من التوزيعات الأولية
Journal of Economics and Administrative Sciences
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال المستوى الرابع من التوزيعات الأولية
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Four Level Prior Distributions |
|
| Creator |
البياتي, محمود مهدي
ماجد, هيثم حسون |
|
| Description |
الملخص تم في هذا البحث مناقشة تقدير معلمات واختيار المتغيرات في نموذج (Tobit Quantile Regression) في ظل وجود مشكلة التعدد الخطي. ولأهمية تقنية (elastic net) في التعامل مع مشكلة التعدد الخطي واختيار المتغيرات في نماذج الانحدار فقد تم اعتماد هذه التقنية في الدراسة . تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج الهرمي البيزي (Bayesian Tobit hierarchical model) في المستوى الرابع من التوزيعات الاولية بالاعتماد على البيانات وبافتراض ان كلا معلمتي التنظيم (tuning parameter) في تقنية elastic net هي متغيرات عشوائية ويتم تقديرها مع بقية المعلمات في النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطريقة المقترحة كما تم مقارنة الطريقة المقترحة مع بعض الطرائق الحديثة المستخدمة في تقدير معلمات نموذج (Tobit Quantile regression)واظهرت النتائج الاداء الافضل للطريقة المقترحة . هذا هو العمل الاول (بحسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج TQR باقتراح النموذج الهرمي البيزي في المستوى الرابع من التوزيعات الاولية وبافتراض ان كلا معلمتي التنظيم في تقنية elastic net هي متغيرات عشوائية . Abstract: In this research we discussed the parameter estimation and variable selection in Tobit quantile regression model in present of multicollinearity problem. We used elastic net technique as an important technique for dealing with both multicollinearity and variable selection. Depending on the data we proposed Bayesian Tobit hierarchical model with four level prior distributions . We assumed both tuning parameter are random variable and estimated them with the other unknown parameter in the model .Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed method and then we compared our approach with (Alhamzwi 2014 & standard QR) .The result illustrated that our approach was outperformed. This is the first work that suggested Bayesian hierarchical model with four level prior distribution in estimating and variable selection for TQR model. |
|
| Publisher |
College of Administration & Economics
|
|
| Date |
2018-10-20
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/59
10.33095/jeas.v24i105.59 |
|
| Source |
مجلة العلوم الاقتصادية والادارية; مجلد 24 عدد 105 (2018); 487
Journal of Economics and Administrative Sciences; Vol 24 No 105 (2018); 487 2227-703X 2518-5764 10.33095/jeas.v24i105 |
|
| Language |
ara
|
|
| Relation |
http://jeasiq.uobaghdad.edu.iq/index.php/JEASIQ/article/view/59/48
10.33095/jeas.v24i105.59.g48 |
|