Topics in Identification, Limited Dependent Variables, Partial Observability, Experimentation, and Flexible Modeling
Lingua: inglese
Editore: Emerald Publishing Limited, GB, 2019
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- Nuovo

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Volume 40 in the Advances in Econometrics series features twenty-three chapters that are split thematically into two parts. Part A presents novel contributions to the analysis of time series and panel data with applications in macroeconomics, finance, cognitive science and psychology, neuroscience, and labor economics. Part B examines innovations in stochastic frontier analysis, nonparametric and semiparametric modeling and estimation, A/B experiments, big-data analysis, and quantile regression. Individual chapters, written by both distinguished researchers and promising young scholars, cover many important topics in statistical and econometric theory and practice. Papers primarily, though not exclusively, adopt Bayesian methods for estimation and inference, although researchers of all persuasions should find considerable interest in the chapters contained in this work. The volume was prepared to honor the career and research contributions of Professor Dale J. Poirier. For researchers in econometrics, this volume includes the most up-to-date research across a wide range of topics.…
Codice articolo LU-9781838674205
- Titolo
- Topics in Identification, Limited Dependent Variables, Partial Observability, Experimentation, and Flexible Modeling
- Autore
- Ivan Jeliazkov
- Editore
- Emerald Publishing Limited, GB
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1838674209
- ISBN 13
- 9781838674205
- Peso dell'articolo
- 497 grammi
- Serie
- Libro 12 di 16: Advances in Econometrics
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Informazioni sull’autore
Ivan Jeliazkov is Associate Professor of Economics at the University of California, Irvine. He has served as Series Editor for Advances in Econometrics since 2010 and has also worked on the editorial boards of JASA/TAS Reviews and the International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation. His research encompasses Bayesian modelling and inference, simulation-based estimation, nonparametric modelling, discrete data analysis, and model comparison.Â
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