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자료유형 : 단행본
서명 / 저자 : Macroeconomic Forecasting in the Era of Big Data : Theory and Practice / Peter Fuleky, editor
개인저자 : Fuleky, Peter |
발행사항 : Cham : Springer, 2019
형태사항 : xiii, 719p. : illustrations (black and white, and colour) ; 25cm.
총서사항 : Advanced studies in theoretical and applied econometrics ; 52
서지주기 : Includes bibliographical references.
주제명 : Economic forecasting.
Big data.
ISBN : 9783030311490
청구기호 : HB3730 M225
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소장자료

부가정보

Part Ⅰ. Introduction
1. Sources and Types of Big Data for Macroeconomic Forecasting

Part Ⅱ. Capturing Dynamic Relationships
2. Dynamic Factor Models
3. Factor Augmented Vector Autoregressions, Panel VARs, and Global VARs
4. Large Bayesian Vector Autoregressions
5. Volatility Forecasting in a Data Rich Environment
6. Neural Networks

Part Ⅲ. Seeking Parsimony: Penalized Time Series Regression
7. Principal Component and Static Factor Analysis
8. Subspace Methods
9. Variable Selection and Feature Screening

Part Ⅳ.Dealing with Model Uncertainty
11. Frequentist Averaging
12. Bayesian Model Averaging
13. Bootstrap Aggregating and Random Forest
14. Boosting
15. Density Forecasting
16. Forecast Evaluation

Part Ⅴ. Further Issues
17. Unit Roots and Cointegration
18. Turning Points and Classification
19. Robust Methods for High-dimensional Regression and Covariance Matrix Estimation
20. Frequency Domain
21. Hierarchical Forecasting

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