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01 奥尔良 bricy lfoj - dircam
鸟类和鹿科动物聚集在平台附近。尤其是位于西北停机坪区域（靠近 RWY 07 入口）的 ACFT 残骸内和附近，以及 BUCY SAINT LIPHARD 垃圾场和 SAINT PERAVY LA COLOMBE 堆肥厂及其周围
来自美国印第安国家第一家银行的证据
∗ 我们感谢 A 国、A 国部落学院和 B 国的利益相关者和当地合作伙伴（根据 A 国的主权选择，为保护隐私进行了删节）。我们感谢德克萨斯大学奥斯汀分校和平与发展创新专业的学生提供的出色研究协助。我们还感谢明尼阿波利斯联邦储备银行印第安人国家发展中心（特别感谢 James Colombe 和 Dick Todd）以及理事会的支持。除非另有说明，否则此处表达的观点均不代表明尼阿波利斯联邦储备银行或理事会的观点。我们收到了 Ryan Brutger、Han-Eun Choi、Matt Gregg、Alexandra Zeitz、Nikhar Gaikwad 以及以下机构观众的出色反馈：密歇根州立大学、Wilfred Laurier、哥伦比亚大学、佛罗里达州立大学、美国政治学协会、美国经济学会、国际政治经济学会、IPE 全球研究系列和南方经济协会。
使用ONS评估经济速度更快
除了对公共卫生的损害和人类生命的巨大损害外，Covid-19的大流行还震惊了几乎每个国家的经济结构。影响（而且在许多情况下）大于2007/2008经济危机。但是，由于政策制定者的反应，对财务状况的影响持续了很长时间。然而，学术研究人员和行业从业人员目前正在辩论大流行期间如何进行经济预测以及从这种外源经济冲击中学到的教训。特别是Foroni等。（2020）使用美国数据利用金融危机和大流行期间经济衰退之间的相似性。采用混合频率模型（MIDAS和UMIDAS）表明，在流行期间调整与现金危机期间和预测错误的数量相似的量和预测似乎会产生改善的结果。Huber等。 （2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。 他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。 最近，Goulet Colombe等人。 （2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。 但是，这只是方法和建模的问题吗？Huber等。（2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。最近，Goulet Colombe等人。（2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。但是，这只是方法和建模的问题吗？上述研究将焦点放在了方法论方面，并讨论了获取模型的新方法，这些模型可以部分改善给定的基准模型，并在经济不确定性增加时帮助研究人员。我们是否应该将所有研究力量投资于大流行期间应该（或可以）使用的方法论？上述问题激发了我们与文献中持续的辩论保持距离，从复杂的方法论中退后一步，并重新考虑任何建模中最重要的成分，即数据。如果适当的数据集
切萨皮克遗产
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