向量分位数回归与最优传输：从理论到数值计算
综合经济学
2021-02-26 v1 经济学
摘要
本文首先重新审视 Koenker 与 Bassett 关于（单变量）分位数回归的变分方法，强调其与潜因子表示和相关系数最大化问题的联系。随后我们回顾 Carlier 等人（2016，2017）提出的多元扩展，该扩展将向量分位数回归与带均值独立约束的最优传输问题相联系。我们引入该问题的熵正则化，实现一种梯度下降数值方法，并在单变量与双变量示例上展示其可行性。
引用
@article{arxiv.2102.12809,
title = {Vector quantile regression and optimal transport, from theory to numerics},
author = {Guillaume Carlier and Victor Chernozhukov and Gwendoline De Bie and Alfred Galichon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12809},
year = {2021}
}
备注
35 pages, 19 figures, 4 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1610.06833