55 papers
Dit artikel ontwikkelt een niet-lineair theoretisch kader om de dynamiek van overheidsuitgavenhervormingen in Uruguay te analyseren en toont aan dat structurele hervormingen, door institutionele rigiditeiten en aanpassingskosten, leiden tot een J-vormig uitgavenpad waarbij de totale uitgaven eerst stijgen voordat ze op de lange termijn convergeren naar een efficiëntere toewijzing.
Dit artikel presenteert een methode voor de identificatie en schatting van een semiparametrisch logit-model met endogene netwerkgrenzen, waarbij de eindige steekproefprestaties en de toepassing op microfinanciering aantonen dat het rekening houden met de vorming van sociale netwerken essentieel is voor het verkrijgen van betrouwbare schattingen van covariaateffecten.
Dit artikel introduceert een nieuwe familie van cluster-jackknife variantie-schattingen voor tweeweg-geclusterde data die asymptotisch geldige inferentie garanderen en samen met een nieuwe methode voor positief-definite variantiematrices in simulaties tot opvallend nauwkeurige resultaten leiden.
Dit artikel introduceert nieuwe asymptotische resultaten en praktische betrouwbaarheidsintervallen voor de adaptieve LASSO-schatter in cointegratieregressies met regressoren die dicht bij een eenheidswortel liggen, waarmee de beperkingen van de traditionele orakel-eigenschap worden overwonnen en betrouwbare onzekerheidskwantificering mogelijk wordt gemaakt zonder kennis van lastige parameters.
Dit artikel introduceert een dubbel robuuste schatter met kruisfitting en een jackknife-gebaseerde ruimtelijke HAC-variatiecorrectie om geldige statistische inferentie mogelijk te maken in scenario's met voorspelde, gemiste labels en ruimtelijke afhankelijkheid, waarbij het een oplossing biedt voor de vervorming van variantieschattingen die door kruisfitting wordt veroorzaakt.
Dit artikel toont aan dat standaard design-based simulaties bij shift-share ontwerpen inferentieproblemen kunnen overschatten door verwarrende effecten van behandelingsresultaten en foutafhankelijkheid, en stelt alternatieve simulatieontwerpen voor die beter aansluiten bij het werkelijke data-generatieproces.
Deze paper introduceert een nieuwe Bayesiaanse semi-modulaire inferentiemethode voor copula-modellen die, door het toekennen van afzonderlijke invloedparameters aan elke marginaal via Bayesiaanse optimalisatie, robuustere schattingen mogelijk maakt in het geval van potentiële misspecificatie van de randverdelingen.
Dit artikel introduceert een conservatieve variantie-schatter die robuust is voor heterogene gemiddelden en tweeweg-clusterafhankelijkheid, waardoor de onderverdeling van variantie en de daaruit voortvloeiende oversized tests worden verholpen.
Deze paper bewijst een centrale limietstelling voor netwerkvormingsmodellen met strategische interacties en homofiele agenten door stabilisatievoorwaarden te gebruiken om zwakke afhankelijkheid te karakteriseren, waardoor betrouwbare inferentie op grote netwerken mogelijk wordt.
Deze paper weerlegt de onvoldoende identificatievoorwaarde van Rubio-Ramírez et al. (2010) voor structurele VAR's door een tegenvoorbeeld te geven waarin redundante restricties de voorwaarde ongeldig maken, en stelt een gewijzigde, noodzakelijke en voldoende voorwaarde voor globale identificatie voor.
Dit artikel onderzoekt de identificatie van heteroskedastische SVAR-modellen bij het optreden van meervoudige eigenwaarden door gedeeltelijke identificatie te combineren met nul- of tekenrestricties, wat leidt tot berekenbare geïdentificeerde sets voor impulsresponsen en robuuste Bayesiaanse inferentie, geïllustreerd aan de hand van de wereldwijde ruwe-olijmarkt.
Dit artikel introduceert een klasse van structurele vectorautoregressies met structurele breuken (SVAR-WB), waarbij het identificeert dat beperkingen over regimes leiden tot lokale maar niet globale identificatie, en stelt daarvoor robuuste frequentistische en Bayesiaanse inferentie-methoden voor om alle observationeel equivalente structurele parameters te omvatten.
Dit artikel introduceert DisSim-FinBERT, een innovatief raamwerk dat tekstvereenvoudiging combineert met aspectgebaseerde sentimentanalyse om de precisie van sentimentvoorspelling in complexe financiële documenten, zoals FOMC-verslagen, te verbeteren.
Dit artikel presenteert nieuwe schatting- en inferentieprocedures voor structurele VAR-modellen die lokaal maar niet globaal geïdentificeerd zijn, waarmee de uitdagingen van meervoudige modale likelihoods en prior-gevoeligheid worden overwonnen door alle observationeel equivalente parametersystemen te berekenen en te gebruiken voor robuuste impulsresponsanalyse.
Dit artikel biedt een commentaar op het gebruik van statistische significantie in keuzemodelleer, waarbij het de oorzaken van onzekerheid bespreekt, kritiek levert op de overmatige afhankelijkheid van 95%-betrouwbaarheidsintervallen en p-waarden, en benadrukt dat naast statistische ook gedrags- en beleidsrelevantie moeten worden overwogen, met name bij afgeleide maatstaven zoals betalingsbereidheid.
Dit artikel betoogt dat de verwachte gemiddelde uitkomst, die zowel over eenheden als behandeltoewijzingen middelt, de enige schatting is die zowel interpreteerbaar is als unit-level effecten vat als voldoende voor het nemen van optimale beleidskeuzes in netwerken met kruisende effecten.
De auteurs ontwikkelen schattings- en inferentiemethoden voor een macroeconomisch model met meerdere evenwichten onder constante-gain learning, waarbij ze consistentie en asymptotische normaliteit van de schatter aantonen en rekening houden met niet-standaard limietverdelingen bij herhaalde evenwichtslösungen.
Dit artikel ontwikkelt algemene convergentietarieven voor geïnduceerde ordestatistieken onder zwakkere aannames dan eerder mogelijk was, waardoor de methode ook toepasbaar is op randpunten zoals bij regressie-onderbrekingsontwerpen, en analyseert de afweging tussen gladheid en convergentiesnelheid in Hellinger- en totale variatie-afstanden.
Dit paper introduceert ForeComp, een R-pakket dat de vergelijkende voorspellende nauwkeurigheid analyseert met behulp van Diebold-Mariano-tests en vaste-kwelling-asymptotiek, inclusief visuele hulpmiddelen voor bandbreedtegevoeligheid en toepassing op professionele voorspellingen.
Dit artikel ontwikkelt een verenigd raamwerk voor identificatie en contrafactuele analyse in incomplete modellen met steun- en momentrestricties, waarbij wordt aangetoond dat het uitbreiden van de steunfunctie-methode naar momentsluitingen een scherp en statistisch onderscheidbaar resultaat biedt zonder de noodzaak van traditionele schatting-volgt-simulatie-workflows.