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  1. Fulton, Chad [VerfasserIn]; Hubrich, Kirstin [VerfasserIn]

    Forecasting US inflation in real time

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    Washington, D.C.: Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs, Federal Reserve Board, December 9, 2020

    Erschienen in: Finance and economics discussion series ; 2021,14

  2. Grant, Angelia L. [VerfasserIn]; Pan, Liyi [VerfasserIn]; Pidhirnyj, Tim [VerfasserIn]; Ruberl, Heather [VerfasserIn]; Willard, Luke [VerfasserIn]

    Forecasting household consumption components: A forecast combination approach

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    Canberra: The Australian Government, The Treasury, 2017

  3. Brinkop, Eike-Christian [VerfasserIn]; Lazar, Emese [VerfasserIn]; Prokopczuk, Marcel [VerfasserIn]

    Predicting Equity Returns with Forecast Combinations of Deep Learning and Ensemble Methods

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    [S.l.]: SSRN, [2023]

  4. Giacomini, Raffaella [VerfasserIn]; Lee, Sokbae [VerfasserIn]; Sarpietro, Silvia [VerfasserIn]

    A Robust Method for Microforecasting and Estimation of Random Effects

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    [S.l.]: SSRN, [2023]

    Erschienen in: FRB of Chicago Working Paper ; No. 2023-26

  5. Ben Taieb, Souhaib [VerfasserIn]; Taylor, James W. [VerfasserIn]; Hyndman, Rob J. [VerfasserIn]

    Coherent probabilistic forecasts for hierarchical time series

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    Victoria: Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics, April 2017

    Erschienen in: Monash University: Working paper ; 2017,03

  6. Rhee, Tae-hwan [VerfasserIn]; Ryu, Keunkwan [VerfasserIn]

    Crowdsourcing of economic forecast : combination of combinations of individual forecasts using Bayesian model averaging

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    2021

    Erschienen in: Seoul journal of economics ; 34(2021), 1, Seite 99-125

  7. Wei, Mingzhe [VerfasserIn]; Sermpinis, Georgios [VerfasserIn]; Stasinakis, Charalampos [VerfasserIn]

    Forecasting and trading Bitcoin with machine learning techniques and a hybrid volatility/sentiment leverage

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    2023

    Erschienen in: Journal of forecasting ; 42(2023), 4 vom: Juli, Seite 852-871