Buchumschlag

Aggregation Trees

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Di Francesco, Riccardo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Econometrics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Ordered Correlation Forest
von: Di Francesco, Riccardo
Veröffentlicht: (2023)

Causal Inference for Qualitative Outcomes
von: Di Francesco, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Inference for Aggregated Treatment
von: Caetano, Carolina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Elasticities, Aggregation, and Retransformation Bias
von: Munroe, Ellen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Using Aggregate Relational Data to Infer Social Networks
von: Tian, Xunkang
Veröffentlicht: (2025)

Debiased Machine Learning of Aggregated Intersection Bounds and Other Causal Parameters
von: Semenova, Vira
Veröffentlicht: (2023)

Temporal Aggregation for the Synthetic Control Method
von: Sun, Liyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Regression Discontinuity: An Event-Study Approach
von: Ruggieri, Francesco
Veröffentlicht: (2023)

Identification and Semiparametric Estimation of Conditional Means from Aggregate Data
von: McCartan, Cory, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evidence Aggregation for Treatment Choice
von: Ishihara, Takuya, et al.
Veröffentlicht: (2021)

The Mixed Aggregate Preference Logit Model: A Machine Learning Approach to Modeling Unobserved Heterogeneity in Discrete Choice Analysis
von: Forsythe, Connor R., et al.
Veröffentlicht: (2024)

The effects of data preprocessing on probability of default model fairness
von: Wu, Di
Veröffentlicht: (2024)

Risk-Adjusted Policy Learning and the Social Cost of Uncertainty: Theory and Evidence from CAP evaluation
von: Cerulli, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structural Extrapolation in Regression Discontinuity Designs with an Application to School Expenditure Referenda
von: Feng, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Partial Identification of Individual-Level Parameters Using Aggregate Data in a Nonparametric Model
von: Moon, Sarah
Veröffentlicht: (2024)

Specification testing with grouped fixed effects
von: Pigini, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Environmental Policy and Firm Performance in Europe: A Difference-in-Differences Approach with Spillovers
von: Ciaccio, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential Monte Carlo for Noncausal Processes
von: Cubadda, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Grouped fixed effects regularization for binary choice models
von: Pigini, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling European Electricity Market Integration during turbulent times
von: Ravazzolo, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The inclusive Synthetic Control Method
von: Di Stefano, Roberta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forecasting Oil Consumption: The Statistical Review of World Energy Meets Machine Learning
von: Ditzen, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimization of the Generalized Covariance Estimator in Noncausal Processes
von: Cubadda, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Double Machine Learning for Causal Inference
von: DiTraglia, Francis J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model selection confidence sets for time series models with applications to electricity load data
von: De Bortoli, Piersilvio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regularized Generalized Covariance (RGCov) Estimator
von: Giancaterini, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shrinkage Regularization for (Non)Linear Serial Dependence Test
von: Giancaterini, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bubble Detection with Application to Green Bubbles: A Noncausal Approach
von: Giancaterini, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reproducible Aggregation of Sample-Split Statistics
von: Ritzwoller, David M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Econometric Evidence for Satiation of Subjective Well‐Being With Income at the Aggregate Level in Europe
von: Simon Röck, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Policy Evaluation with Aggregate Time-Series Shocks
von: Arkhangelsky, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Using Invalid Instruments on Purpose: Focused Moment Selection and Averaging for GMM
von: DiTraglia, Francis J.
Veröffentlicht: (2014)

Bayesian Multivariate Quantile Regression with alternative Time-varying Volatility Specifications
von: Iacopini, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Fast Learning of Optimal Policy Trees
von: Cussens, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Hybrid Framework Combining Autoregression and Common Factors for Matrix Time Series
von: Fan, Zhiyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recovering Unobserved Network Links from Aggregated Relational Data: Discussions on Bayesian Latent Surface Modeling and Penalized Regression
von: Tseng, Yen-hsuan
Veröffentlicht: (2025)

Methodology for Calculating CO2 Absorption by Tree Planting for Greening Projects
von: Ichii, Kento, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Let the Tree Decide: FABART A Non-Parametric Factor Model
von: Velasco, Sofia
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Responses to Continuous Treatments: A Cluster-Based Causal Framework
von: Cerqua, Augusto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enabling Decision-Making with the Modified Causal Forest: Policy Trees for Treatment Assignment
von: Bodory, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)