Big Time Series Analytics for Complex Economic Decisions

Informacje na temat projektu

BigTime

Identyfikator umowy o grant: 832671

DOI

10.3030/832671

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 11 Kwietnia 2019

Data rozpoczęcia 1 Maja 2019

Data zakończenia 30 Kwietnia 2021

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Koszt całkowity

€ 175 572,48

Wkład UE

€ 175 572,48

Koordynowany przez

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Netherlands

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Other (4)

bootUR: An R Package for Bootstrap Unit Root Tests

Autorzy: Smeekes, Stephan; Wilms, Ines
Opublikowane w: 2020
Wydawca: arXiv

Hierarchical regularizers for mixed-frequency vector autoregressions

Autorzy: Alain Hecq, Marie Ternes, Ines Wilms
Opublikowane w: arXiv, 2021
Wydawca: arXiv

Lasso Inference for High-Dimensional Time Series

Autorzy: Adamek, Robert; Smeekes, Stephan; Wilms, Ines
Opublikowane w: 2020
Wydawca: arXiv

Sparse identification and estimation of high-dimensional vector autoregressive moving averages

Autorzy: Ines Wilms, Sumanta Basu, Jacob Bien, David S. Matteson
Opublikowane w: arXiv, 2019
Wydawca: arXiv

Peer reviewed articles (3)

High-dimensional forecasting via interpretable vector autoregression

Autorzy: William B. Nicholson, Ines Wilms, Jacob Bien, David S. Matteson
Opublikowane w: Journal of Machine Learning Research, 2020, ISSN 1532-4435
Wydawca: MIT Press

Volatility spillovers in commodity markets: A large t-vector autoregressive approach

Autorzy: Luca Barbaglia, Christophe Croux, Ines Wilms
Opublikowane w: Energy Economics, Numer 85, 2020, Strona(/y) 104555, ISSN 0140-9883
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.eneco.2019.104555

Multivariate volatility forecasts for stock market indices

Autorzy: Ines Wilms, Jeroen Rombouts, Christophe Croux
Opublikowane w: International Journal of Forecasting, Numer 37(2), 2021, Strona(/y) 484-499, ISSN 0169-2070
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ijforecast.2020.06.012