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Enregistrement W2488817718 · doi:10.1007/978-3-642-51182-0

Advances in Markov-Switching Models

2002· book· en· W2488817718 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarkov chainComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is a collection of state-of-the-art papers on the properties of business cycles and financial analysis. The individual contributions cover new advances in Markov-switching models with applications to business cycle research and finance. The introduction surveys the existing methods and new results of the last decade. Individual chapters study features of the U. S. and European business cycles with particular focus on the role of monetary policy, oil shocks and co­ movements among key variables. The short-run versus long-run consequences of an economic recession are also discussed. Another area that is featured is an extensive analysis of currency crises and the possibility of bubbles or fads in stock prices. A concluding chapter offers useful new results on testing for this kind of regime-switching behaviour. Overall, the book provides a state-of-the-art over­ view of new directions in methods and results for estimation and inference based on the use of Markov-switching time-series analysis. A special feature of the book is that it includes an illustration of a wide range of applications based on a common methodology. It is expected that the theme of the book will be of particular interest to the macroeconomics readers as well as econometrics professionals, scholars and graduate students. We wish to express our gratitude to the authors for their strong contributions and the reviewers for their assistance and careful attention to detail in their reports.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations64
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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