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  1. Bayesian modeling of time-varying parameters using regression trees
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of Cleveland, [Cleveland, OH]

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 36
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Federal Reserve Bank of Cleveland working paper series ; no. 23, 05 (January 2023)
    Schlagworte: Bayesian vector autoregression; Time-varying parameters; Nonparametric modeling; Machine learning; Regression trees; Phillips curve; Business cycle shocks
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 47 Seiten), Illustrationen
  2. Incorporating short data into large mixed-frequency VARs for regional nowcasting
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of Cleveland, [Cleveland, OH]

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    VS 36
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Federal Reserve Bank of Cleveland working paper series ; no. 23, 09 (May 2023)
    Schlagworte: Regional data; Mixed-frequency data; Missing data; Nowcasting; Factors; Bayesian methods; Real-time data; Vector autoregressions
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 38 Seiten), Illustrationen
  3. Predictive density combination using a tree-based synthesis function
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Bank of Canada, [Ottawa]

    Bayesian predictive synthesis (BPS) is a method of combining predictive distributions based on agent opinion analysis theory, which encompasses many common approaches to combining density forecasts. The key ingredient in BPS is a synthesis function.... mehr

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    DS 219
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    Bayesian predictive synthesis (BPS) is a method of combining predictive distributions based on agent opinion analysis theory, which encompasses many common approaches to combining density forecasts. The key ingredient in BPS is a synthesis function. This is typically specified parametrically as a dynamic linear regression. In this paper, we develop a nonparametric treatment of the synthesis function using regression trees. We show the advantages of our tree-based approach in two macroeconomic forecasting applications. The first uses density forecasts for GDP growth from the euro area's Survey of Professional Forecasters. The second combines density forecasts of US inflation produced by many regression models involving different predictors. Both applications demonstrate the benefits-in terms of improved forecast accuracy and interpretability-of modeling the synthesis function nonparametrically.

     

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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Auflage/Ausgabe: Last updated: December 28, 2023
    Schriftenreihe: Staff working paper / Bank of Canada ; 2023, 61
    Schlagworte: Econometric and Statistical Methods
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 58 Seiten), Illustrationen
  4. Predictive density combination using a tree-based synthesis function
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Federal Reserve Bank of Cleveland, [Cleveland, OH]

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    VS 36
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Federal Reserve Bank of Cleveland working paper series ; no. 23, 30 (November 2023)
    Schlagworte: Forecast density combination; Bayesian nonparametrics; Bayesian predictive synthesis
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 60 Seiten), Illustrationen
  5. Bayesian inference in high-dimensional time-varying parameter models using integrated rotated Gaussian approximations
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    ZSS 88
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 4
    Schlagworte: Time-varying parameter regression; Bayesian; Gaussian approximation; macroe- conomic forecasting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 21 Seiten), Illustrationen
  6. Dynamic shrinkage priors for large time-varying parameter regressions using scalable Markov Chain Monte Carlo Methods
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 5
    Schlagworte: Time-varying parameter regression; dynamic shrinkage prior; global-local shrinkage prior; Bayesian variable selection; scalable Markov Chain Monte Carlo
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 37 Seiten), Illustrationen
  7. Investigating economic uncertainty using stochastic volatility in mean VARs
    the importance of model size, order-invariance and classification
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    ZSS 88
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 6
    Schlagworte: Large VAR; Uncertainty; Stochastic Volatility; Order Invariance
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 40 Seiten), Illustrationen
  8. Investigating growth at risk using a multi-country non-parametric quantile factor model
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    ZSS 88
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 7
    Schlagworte: non-parametric regression; regression trees; forecasting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 28 Seiten), Illustrationen
  9. Bayesian modelling of TVP-VARs using regression trees
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 8
    Schlagworte: Bayesian vector autoregression; Time-varying parameters; Nonparametric modeling; Machine learning; Regression trees; Phillips curve; Business cycle shocks
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 45 Seiten), Illustrationen
  10. Fast and order-invariant inference in Bayesian VARs with non-parametric shocks
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 9
    Schlagworte: Bayesian VARs; infinite mixtures; fast estimation; Markov chain Monte Carlo
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 37 Seiten), Illustrationen
  11. Fast, order-invariant Bayesian inference in VARs using the eigendecomposition of the error covariance matrix
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 10
    Schlagworte: Eigendecomposition; order invariance; large vector autoregression
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 38 Seiten)
  12. Incorporating short data into large mixed- frequency VARs for regional nowcasting
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  Department of Economics, University of Strathclyde, Glasgow

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    ZSS 88
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Strathclyde discussion papers in economics ; no. 23, 11
    Schlagworte: Regional data; Mixed-frequency data; Missing data; Nowcasting; Factors; Bayesian methods; Real-time data; Vector autoregressions
    Umfang: 1 Online-Ressource
  13. Forecasting US inflation using bayesian nonparametric models
    Erschienen: 25 June 2023
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)
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    LZ 161
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    Universitätsbibliothek Mannheim
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP18244
    Schlagworte: nonparametric regression; Gaussian process; Dirichlet processmixture; inflation forecasting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 56 Seiten), Illustrationen
  14. Bayesian forecasting in the 21st century
    a modern review
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  [Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics], [Victoria, Australia]

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 796
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    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working paper / Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics ; no. 23, 01 (January 2023)
    Schlagworte: Bayesian prediction; macroeconomics; finance; marketing; electricity demand; Bayesian computational methods; loss-based Bayesian prediction
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 58 Seiten)
    Bemerkung(en):

    Als weitere Autorin ist auf Seite 1 des PDFs Worapree Maneesoonthorn genannt

  15. Investigating growth-at-risk using a multicountry non-parametric quantile factor model
    Erschienen: 24 October 2023
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    LZ 161
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP18549
    Schlagworte: macroeconomic forecasting; non-parametric regression; regression trees; spillovers
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 63 Seiten), Illustrationen