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Parameter estimation of the spatial panel stochastic frontier model with random effects
Parameter estimation of the spatial panel stochastic frontier model with random effects
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Parameter estimation of the spatial panel stochastic frontier model with random effects

Seya, Hajime

Applied economics letters, 2020-02, Vol.27 (3), p.248-253 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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2
Dynamic panel of count data with initial event and correlated heterogeneity
Dynamic panel of count data with initial event and correlated heterogeneity
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Dynamic panel of count data with initial event and correlated heterogeneity

Yoon, Sung-Joo

Applied economics letters, 2020-02, Vol.27 (4), p.302-306 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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3
Local and global spatial effects in hierarchical models
Local and global spatial effects in hierarchical models
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Local and global spatial effects in hierarchical models

Lacombe, Donald J. ; McIntyre, Stuart G.

Applied economics letters, 2016-11, Vol.23 (16), p.1168-1172 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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4
A note on the triple difference in economic models
A note on the triple difference in economic models
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A note on the triple difference in economic models

Berck, Peter ; Villas-Boas, Sofia B.

Applied economics letters, 2016-03, Vol.23 (4), p.239-242 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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5
Estimating local average treatment effects in aggregate data
Estimating local average treatment effects in aggregate data
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Estimating local average treatment effects in aggregate data

Huntington-Klein, Nick

Applied economics letters, 2017-06, Vol.24 (11), p.762-765 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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6
Nonlinear dynamics in crude oil benchmarks: an AMH perspective
Nonlinear dynamics in crude oil benchmarks: an AMH perspective
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Nonlinear dynamics in crude oil benchmarks: an AMH perspective

Varghese, George ; Madhavan, Vinodh

Applied economics letters, 2019-12, Vol.26 (21), p.1798-1801 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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7
Combination forecasts of tourism demand with machine learning models
Combination forecasts of tourism demand with machine learning models
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Combination forecasts of tourism demand with machine learning models

Claveria, Oscar ; Monte, Enric ; Torra, Salvador

Applied economics letters, 2016-04, Vol.23 (6), p.428-431 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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8
Critical values for the Durbin-Watson test in large samples
Critical values for the Durbin-Watson test in large samples
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Critical values for the Durbin-Watson test in large samples

Turner, Paul

Applied economics letters, 2020-10, Vol.27 (18), p.1495-1499 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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The asymmetric evolution of economic institutions: evidence from dynamic panel quantile regression with IV and fixed effects
The asymmetric evolution of economic institutions: evidence from dynamic panel quantile regression with IV and fixed effects
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The asymmetric evolution of economic institutions: evidence from dynamic panel quantile regression with IV and fixed effects

de Souza, Michel Candido ; Ferreira, Mauro Sayar ; de Figueiredo, Lízia

Applied economics letters, 2023-06, Vol.30 (11), p.1531-1539 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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10
On the efficiency of German growth forecasts: an empirical analysis using quantile random forests and density forecasts
On the efficiency of German growth forecasts: an empirical analysis using quantile random forests and density forecasts
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On the efficiency of German growth forecasts: an empirical analysis using quantile random forests and density forecasts

Foltas, Alexander ; Pierdzioch, Christian

Applied economics letters, 2022-10, Vol.29 (17), p.1644-1653 [Periódico revisado por pares]

London: Routledge

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