Factor Network Autoregressions
请查看 Barigozzi、Cavaliere 和 Moramarco 撰写的文章：http://d.repec.org/n?u=RePEc:arx:papers:2208.02925&r=非常酷的动态“多层网络”方法。在标准的 N 维网络中，有一个 NxN 邻接矩阵。但更丰富的网络可能有许多种连接，每种连接都由自己的邻接矩阵控制。（多么伟大的见解——一旦你听到它，就会觉得如此自然和明显。一个美好的“顿悟时刻”！）所以也许有 K 个可操作的 NxN 邻接矩阵。然后实际上有一个宏大的 3 维邻接矩阵 (NxNxK) 可操作——一个立方矩阵而不是方阵。简约建模变得绝对关键，在这方面，BCM 有效地
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.
