Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Yousuf, Kashif"'
Autor:
Yousuf, Kashif, Ng, Serena
High dimensional predictive regressions are useful in wide range of applications. However, the theory is mainly developed assuming that the model is stationary with time invariant parameters. This is at odds with the prevalent evidence for parameter
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.03109
Autor:
Yousuf, Kashif, Feng, Yang
High dimensional time series datasets are becoming increasingly common in various fields such as economics, finance, meteorology, and neuroscience. Given this ubiquity of time series data, it is surprising that very few works on variable screening di
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1802.09116
Autor:
Yousuf, Kashif
Publikováno v:
Electronic Journal of Statistics, Volume 12, Number 1 (2018), 667-702
Variable selection is a widely studied problem in high dimensional statistics, primarily since estimating the precise relationship between the covariates and the response is of great importance in many scientific disciplines. However, most of theory
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.07950
Autor:
Yousuf, Kashif, Ng, Serena
Publikováno v:
In Journal of Econometrics September 2021 224(1):60-87
Autor:
Yousuf, Kashif1 (AUTHOR), Feng, Yang2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Business & Economic Statistics. Jul2022, Vol. 40 Issue 3, p1007-1019. 13p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yousuf, Kashif
Due to the rapid improvements in the information technology, high dimensional time series datasets are frequently encountered in a variety of fields such as macroeconomics, finance, neuroscience, and meteorology. Some examples in economics and financ
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.