MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4290725785 · doi:10.32614/rj-2022-002

tvReg: Time-varying Coefficients in Multi-Equation Regression in R

2022· article· en· W4290725785 sur OpenAlexaff
Isabel Casas, Rubén Fernández‐Casal

Notice bibliographique

RevueThe R Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueForecasting Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundXunta de GaliciaMinisterio de Ciencia e InnovaciónMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean Commission
Mots-clésAutoregressive modelComputer scienceNonparametric statisticsNonparametric regressionEconometricsCovariance matrixImpulse responseCovarianceStatisticsMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explains the usage of R package [tvReg](https://CRAN.R-project.org/package=tvReg), publicly available for download from the Comprehensive R Archive Network, via its application to economic and finance problems. The six basic functions in this package cover the kernel estimation of semiparametric panel data, seemingly unrelated equations, vector autoregressive, impulse response, and linear regression models whose coefficients may vary with time or any random variable. Moreover, this package provides methods for the graphical display of results, forecast, prediction, extraction of the residuals and fitted values, bandwidth selection and nonparametric estimation of the time-varying variance-covariance matrix of the error term. Applications to risk management, portfolio management, asset management and monetary policy are used as examples of these functions usage.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,059

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,183 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe R JournalMême sujetForecasting Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207