Multiplex Network Econometrics

Informations projet

MultiNetMetrics

N° de convention de subvention: 796902

DOI

10.3030/796902

Projet clôturé

Date de signature de la CE 3 Avril 2018

Date de début 1 Novembre 2018

Date de fin 31 Octobre 2020

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 177 598,80

Contribution de l’UE

€ 177 598,80

Coordonné par

STICHTING VU
Netherlands

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (7)

On a flexible construction of a negative binomial model

Auteurs: Fabrizio Leisen, Ramsés H. Mena, Freddy Palma, Luca Rossini
Publié dans: Statistics & Probability Letters, Numéro 152, 2019, Page(s) 1-8, ISSN 0167-7152
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spl.2019.04.004

Are low frequency macroeconomic variables important for high frequency electricity prices?

Auteurs: Foroni, Claudia; Ravazzolo, Francesco; Rossini, Luca
Publié dans: ECB Working Paper Series, Numéro 1, 2019, ISSN 1725-2806
Éditeur: ECB
DOI: 10.2866/341253

Hierarchical Species Sampling Models

Auteurs: Federico Bassetti, Roberto Casarin, Luca Rossini
Publié dans: Bayesian Analysis, Numéro 15/3, 2020, Page(s) 809-838, ISSN 1936-0975
Éditeur: Carnegie Mellon University
DOI: 10.1214/19-ba1168

Comparing the forecasting performances of linear models for electricity prices with high RES penetration

Auteurs: Angelica Gianfreda, Francesco Ravazzolo, Luca Rossini
Publié dans: International Journal of Forecasting, Numéro 36/3, 2020, Page(s) 974-986, ISSN 0169-2070
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.11.002

Loss-based approach to two-piece location-scale distributions with applications to dependent data

Auteurs: Fabrizio Leisen, Luca Rossini, Cristiano Villa
Publié dans: Statistical Methods & Applications, Numéro 29/2, 2020, Page(s) 309-333, ISSN 1618-2510
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s10260-019-00481-x

Comparing the Forecasting of Cryptocurrencies by Bayesian Time-Varying Volatility Models

Auteurs: Rick Bohte, Luca Rossini
Publié dans: Journal of Risk and Financial Management, Numéro 12/3, 2019, Page(s) 150, ISSN 1911-8074
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/jrfm12030150

Bayesian analysis of immigration in Europe with generalized logistic regression

Auteurs: Luciana Dalla Valle, Fabrizio Leisen, Luca Rossini, Weixuan Zhu
Publié dans: Journal of Applied Statistics, Numéro 47/3, 2020, Page(s) 424-438, ISSN 0266-4763
Éditeur: Routledge
DOI: 10.1080/02664763.2019.1642310

Other (2)

A P\'olya-Gamma Sampler for a Generalized Logistic Regression

Auteurs: Valle, Luciana Dalla; Leisen, Fabrizio; Rossini, Luca; Zhu, Weixuan
Publié dans: Numéro 4, 2020
Éditeur: arxiv

Inference in Bayesian Additive Vector Autoregressive Tree Models

Auteurs: Huber, Florian; Rossini, Luca
Publié dans: Numéro 3, 2020
Éditeur: arxiv

Non-peer reviewed articles (2)

Bayesian Nonparametric Graphical Models for Time-Varying Parameters VAR

Auteurs: Matteo Iacopini, Luca Rossini
Publié dans: SSRN Electronic Journal, 2019, ISSN 1556-5068
Éditeur: SSRN
DOI: 10.2139/ssrn.3400078

Proper Scoring Rules for Evaluating Asymmetry in Density Forecasting

Auteurs: Matteo Iacopini, Francesco Ravazzolo, Luca Rossini
Publié dans: SSRN Electronic Journal, 2020, ISSN 1556-5068
Éditeur: SSRN
DOI: 10.2139/ssrn.3632278