| 来源类型 | Working Paper |
| 规范类型 | 报告 |
| DOI | 10.3386/w19567 |
| 来源ID | Working Paper 19567 |
| Bayesian Variable Selection for Nowcasting Economic Time Series | |
| Steven L. Scott; Hal R. Varian | |
| 发表日期 | 2013-10-24 |
| 出版年 | 2013 |
| 语种 | 英语 |
| 摘要 | We consider the problem of short-term time series forecasting (nowcasting) when there are more possible predictors than observations. Our approach combines three Bayesian techniques: Kalman filtering, spike-and-slab regression, and model averaging. We illustrate this approach using search engine query data as predictors for consumer sentiment and gun sales. |
| 主题 | Econometrics ; Estimation Methods |
| URL | https://www.nber.org/papers/w19567 |
| 来源智库 | National Bureau of Economic Research (United States) |
| 引用统计 | |
| 资源类型 | 智库出版物 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/577242 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | Steven L. Scott,Hal R. Varian. Bayesian Variable Selection for Nowcasting Economic Time Series. 2013. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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