At-Risk Transformation for U.S. Recession Prediction
この論文は、米国の景気後退予測において、連続変数の代わりに閾値に基づいて「リスクあり」の指標に変換する単純な二値化手法を採用することで、線形モデルの予測精度を向上させ、機械学習手法と同等以上の性能を達成できることを示しています。
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55 件の論文
Event-Study Designs for Discrete Outcomes under Transition Independence
本論文は、離散変数を持つパネルデータにおける平均処置効果（ATT）を推定するための新たな識別戦略として、平行トレンド仮定の代わりに「遷移独立性」を仮定し、潜在タイプのマルコフ構造を用いて未観測の異質性を考慮した推定法を提案し、その有効性を 3 つの実証分析で示しています。
Online Learning in Semiparametric Econometric Models
本論文は、大規模なストリーミングデータ環境において既存のバッチ処理では困難だった半パラメトリック単調指数モデルに対し、安定した初期化と直交化スコアを用いたオンライン学習フレームワークを提案し、未知のリンク関数を含むパラメータの推定と推論をリアルタイムかつ計算効率的に実現する手法を開発したものである。
Tractable Identification of Strategic Network Formation Models with Unobserved Heterogeneity
この論文は、戦略的リンク相互依存性と個体非観測異質性（固定効果）を併せ持つ戦略的ネットワーク形成モデルにおいて、均衡ネットワーク構造の非扱いやすさを回避し、単調性制約と「 による境界付け」手法を用いて、部分ネットワーク構成（テトラッド、トライアド、一般の重み付きサイクル）に基づく識別可能条件を導出する tractable な識別アプローチを提案している。
Verifying the existence of maximum likelihood estimates for generalized linear models
この論文は、高次元パラメータを含む一般化線形モデルにおいて、最尤推定量の存在条件を特定し、その条件が満たされない場合でも一部の線形パラメータの一貫性推定が可能であることを示すと同時に、これらの条件を実証的に検証する方法を提案しています。
Linear Multidimensional Regression with Interactive Fixed-Effects
本論文は、3 次元以上の多次元パネルデータにおける非観測的交互固定効果を扱う線形回帰モデルを提案し、Bai (2009) の因子モデルに基づく推定と重み付き変換を組み合わせた Neyman 直交アプローチにより、パラメトリックな収束率と漸近正規性を持つ推定量を構築し、ビール需要の弾力性推定に応用している。
Stealing Accuracy: Predicting Day-ahead Electricity Prices with Temporal Hierarchy Forecasting (THieF)
この論文は、ドイツとスペインの電力市場における翌日電力価格予測において、時間的階層予測（THieF）を用いて時間単位とブロック単位の予測を調整することで、あらゆるモデルアーキテクチャにおいて最大 13% の精度向上を実現し、その計算コストが低いため実務への導入を推奨することを示しています。
Testing Most Influential Sets
この論文は、線形最小二乗法において最大影響力を持つデータ部分集合の分布を厳密に導出・分析することで、その影響力が自然な変動を超えているかを統計的に検定する新たな枠組みを提案し、経済学や生物学などの分野における争点となっている知見の解決に貢献しています。
Comparative e-backtests for general risk measures
この論文は、e 値と e プロセスを用いたノンパラメトリック逐次フレームワークを提案し、依存性やモデル誤指定に頑健な任意の時点で有効な推論を可能にすることで、一般的なリスク測度（VaR や ES など）の相対的バックテストを強化する手法を開発したものである。
Bayesian Indicator-Saturated Regression for Climate Policy Evaluation
この論文は、スパイク・アンド・スラブ事前分布と逆モーメント密度を組み合わせたベイズ推定に基づく新しい指標飽和回帰モデルを提案し、その有効性をシミュレーションと欧州道路輸送部門の気候政策評価を通じて実証しています。
Expected Kullback-Leibler-based characterizations of score-driven updates
本論文は、期待カルバック・ライブラー発散の減少という情報理論的観点からスコア駆動モデルの更新を特徴づけ、その正当性を確立し、学習率の明示的な境界を導出するものである。
Multi-Agent Influence Diagrams to Hybrid Threat Modeling
この論文は、ハイブリッド脅威に対する対抗措置の効果を評価するために、複数のエージェント間の戦略的相互作用をモデル化するマルチエージェント影響力図（Multi-Agent Influence Diagram）フレームワークを提案し、サイバー攻撃シナリオにおける対抗措置の一般化された有効性と政策への示唆を分析しています。
A Neural Topic Method Using a Large-Language-Model-in-the-Loop for Business Research
本論文は、ビジネス研究における解釈性と測定精度を両立させるため、大規模言語モデルをループ内に組み込んでトピックの語彙レベルを洗練させ、文書レベルのトピック分布を維持する新たな神経トピック手法「LX Topic」を提案し、その有効性を大規模レビューデータで実証したものである。
Causality Elicitation from Large Language Models
この論文は、大規模言語モデルから生成された文書群を分析し、イベントの抽出と集約、そして因果発見アルゴリズムを適用することで、モデルが想定しうる因果仮説の集合を可視化するパイプラインを提案するものである。
Algorithmic Compliance and Regulatory Loss in Digital Assets
本論文は、暗号資産のマネーロンダリング対策における機械学習ベースの執行システムが、静的な分類指標では過大評価されるものの、市場の時間的非定常性により決定ルールの較正不備が生じ、動的に最適化された基準と比較して大きな規制損失をもたらすことを実証し、固定された執行方針の脆弱性と損失ベースの評価枠組みの必要性を指摘しています。