Forecasting seasonal time series data: a Bayesian model averaging approach
Artikel
Vosseler, Alexander und Weber, Enzo (2018) Forecasting seasonal time series data: a Bayesian model averaging approach. Computational Statistics 33 (4), S. 1733-1765.Alternative Links zum Volltext
Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Computational Statistics | ||||
| Verlag | SPRINGER HEIDELBERG | ||||
| Ort der Veröffentlichung | HEIDELBERG | ||||
| Band | 33 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels | 4 | ||||
| Seitenbereich | S. 1733-1765 | ||||
| Datum | 2018 | ||||
| Veröffentlichungsdatum | 28 Jul 2021 16:54 | ||||
| Institutionen | Wirtschaftswissenschaften > Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie > Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung, insbesondere Makroökonomie und Arbeitsmarkt (Prof. Dr. Enzo Weber) | ||||
| Identifikationsnummer |
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| Stichwörter / Keywords | UNIT ROOTS; AUTOREGRESSIVE MODELS; SUBSET-SELECTION; APPROXIMATIONS; UNCERTAINTY; PERFORMANCE; CONSUMPTION; INTEGRATION; PREDICTION; LIKELIHOOD; Bayesian methods; Markov Chain Monte Carlo; Structural breaks; Periodic processes; Prediction | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 46536 |
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