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5 月阅读清单
以下是本月推荐阅读的精选：Athey, S. & G. W. Imbens，2019 年。经济学家应该了解的机器学习方法。Mimeo。Bhagwat, P. & E. Marchand，2019 年。关于适当的贝叶斯但不可接受的估计量。美国统计学家，在线。Canals, C. & A. Canals，2019 年。什么时候 n 足够大？寻找合适的样本量来估计比例。《统计计算与模拟杂志》，89，1887-1898。Cavaliere, G. & A. Rahbek，2019 年。时间序列模型中假设的引导检验入门：应用于双自回归模型。讨论文件 19-03，哥本哈根大学经济学系。Chudik, A. & G. Geogiardis，2019 年。当冲击的频率高于结果变量时，对脉冲响应函数的估计。全球化研究所工作文件 356，达拉斯联邦储备银行。Reschenhofer，E.，2019 年。自相关的异方差稳健估计。统计通信 - 模拟和计算，48，1251-1263。© 2019，David E. Giles
来源:Dave Giles的博客以下是本月推荐阅读的精选：
- Athey, S. & G. W. Imbens, 2019. 经济学家应该了解的机器学习方法。Mimeo。Bhagwat, P. & E. Marchand, 2019. 关于适当的贝叶斯但不可接受的估计量。美国统计学家，在线。Canals, C. & A. Canals, 2019. 什么时候 n 足够大？寻找合适的样本量来估计比例。统计计算与模拟杂志，89，1887-1898。Cavaliere, G. & A. Rahbek, 2019. 时间序列模型中假设自举检验的入门：应用于双自回归模型。讨论文件 19-03，哥本哈根大学经济学系。Chudik, A. & G. Geogiardis，2019 年。当冲击频率高于结果变量时，对脉冲响应函数的估计。全球化研究所工作文件 356，达拉斯联邦储备银行。Reschenhofer，E.，2019 年。自相关的异方差稳健估计。统计通信 - 模拟和计算，48，1251-1263。