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We consider the problem of estimating the conditional quantile of a time series at time t given observations of the same and perhaps other time series available at time t-1. We discuss an estimate which we get by inverting a kernel estimate of the conditional distribution function, and prove its asymptotic normality and uniform strong consistency. We illustrate the good performance of the estimate for light and heavy-tailed distributions of the innovations with a small simulation study.
Zuerst einmal werden die Grundlagen der nichtparametrischen Regression sowie die der Kleinste-Quadrate-Schätzer behandelt und unser verwendetes Modell hergeleitet. Kapitel 3 führt dann in die Theorie der gewichteten Kernschätzer ein, wobei auch das asymptotische Verhalten genauer untersucht wird. Des Weiteren wird ein numerischer Algorithmus zur Berechnung der Kernschätzer angegeben. Die Simulationsstudie der gewichteten Kernschätzer anhand von Regressionsdaten und Zeitreihendaten sowie die praktische Beurteilung erfolgen in Kapitel 4 und 5. Reale Zeitreihendaten bilden danach im sechsten Kapitel die Grundlage für die praktische Betrachtung der neuen Schätzer. Im letzten Kapitel folgt dann ein Resümee und ein kleiner Ausblick auf die gewichteten Kernschätzer für allgemeinere Modelle.