COVID ECONOMICS VETTED AND REAL-TIME PAPERS FROM THE GREAT RECESSION TO THE PANDEMIC RECESSION Francis X. Diebold ELECTORAL POLITICS AND SMALL BUSINESS LOANS Ran Duchin and John Hackney GROWTH FORECASTS AT END-2020 Javier G. Gómez-Pineda STOP-AND-GO EPIDEMIC CONTROL Claudius Gros and Daniel Gros CONSUMPTION RESPONSES TO STIMULUS PAYMENTS So Kubota, Koichiro Onishi and Yuta Toyama CHILD CARE CLOSUR
Economics Meets Data Science: The Structural Estimation Series, Part I - Sansan Tech Blog
Hey there! I'm Juan (ファン), a researcher at DSOC's Social Science Team. Since this is probably the first time you read me, I thought of briefly introducing myself. I was born in El Salvador, Central America, which explains why you'll find some Español here and there in my posts. I majored in Economics when studying the undergrad back at home, then came to Japan in 2011, graduated from the PhD in Ec
ARIMA Model - Complete Guide to Time Series Forecasting in Python | ML+
Using ARIMA model, you can forecast a time series using the series past values. In this post, we build an optimal ARIMA model from scratch and extend it to Seasonal ARIMA (SARIMA) and SARIMAX models. You will also see how to build autoarima models in python ARIMA Model – Time Series Forecasting. Photo by Cerquiera Contents Introduction to Time Series Forecasting Introduction to ARIMA Models What d
GitHub - hanjuku-kaso/awesome-offline-rl: An index of algorithms for offline reinforcement learning (offline-rl)
Value-Aided Conditional Supervised Learning for Offline RL Jeonghye Kim, Suyoung Lee, Woojun Kim, and Youngchul Sung. arXiv, 2024. Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning Lanqing Li, Hai Zhang, Xinyu Zhang, Shatong Zhu, Junqiao Zhao, and Pheng-Ann Heng. arXiv, 2024. DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Traj
こんにちは、望月慎（望月夜）＠motidukinoyoruと申します。 （blog「批判的頭脳」、togetter、noteマガジン一覧） （拙著『図解入門ビジネス 最新 MMT[現代貨幣理論]がよくわかる本』（秀和システム）（2020/3/24 発売）） ティモワーニュとレイによるMMT批判への再反論論文が書かれたのは2013年のこと、今から8年も昔の話になる。 Tymoigne, E., & Wray, L. R. (2013). Modern money theory 101: a reply to critics. Levy Economics Institute, Working Papers Series, (778). 基本的にこの論文は、アメリカにおける非主流派/異端派、特にポスト・ケインジアンによるMMT批判に応える内容となっていて、一般のMMT論争とはややテイストが異な
Moirai: A Time Series Foundation Model for Universal Forecasting
TL;DR: Moirai is a cutting-edge time series foundation model, offering universal forecasting capabilities. It stands out as a versatile time series forecasting model capable of addressing diverse forecasting tasks across multiple domains, frequencies, and variables in a zero-shot manner. To achieve this, Moirai tackles four major challenges: (i) construction of a LOTSA, a large-scale and diverse
Pythonでカスタム状態空間モデル - Qiita
はじめに 状態空間モデルの中でもカスタムモデルについて日本語で解説したサイトが少なかった（私は見つけられなかった）ので、自身が色々と調べた結果を投稿します。 statsmodels（特にカスタム状態空間モデル）はモデルの定義が大変なので、その辺りに苦労しました。 間違った記述などあれば、ご指摘いただければ幸いです。 状態空間モデルとは 元々は物理モデルやシステム同定、制御分野などで使用されており、有名なのはロケットの軌道の推定と修正制御に使用されていたこと。また、状態空間モデルの論文を検索していると絶滅危惧種の動物の数の推定や、生存分析などで利用されています。使用例はstasmodelsのGithubのページを参照してください。 時系列解析にベイズ統計の要素を加えたものという解釈もできると思います。 一番の特徴は見えない「状態」を推定できることです。センサなどで観測したデータにはノイズ（主
Making accurate energy consumption predictions with Amazon Forecast | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Making accurate energy consumption predictions with Amazon Forecast Amazon Forecast is a fully managed service that uses machine learning (ML) to generate highly accurate forecasts, without requiring any prior ML experience. Forecast is applicable in a wide variety of use cases, including energy demand forecasting, estimating product demand, workforce planning, and comput
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Macroprudentialism
Tymoigne & Wray 『MMT批判に答える』の抜粋訳と、これを作成した理由｜望月慎（望月夜）