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  1. Koo, Bonsoo [Verfasser:in] ; Seo, Myung Hwan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Structural-Break Models under Mis-specification : Implications for Forecasting

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    [S.l.]: SSRN, [2015]

  4. Shin, Youngki [Verfasser:in] ; Lee, Sokbae [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Liao, Yuan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Seo, Myung Hwan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Desperate Times Call for Desperate Measures : Government Spending Multipliers in Hard Times

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    [S.l.]: SSRN, [2019]

  5. Otsu, Taisuke [Verfasser:in] ; Seo, Myung Hwan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Whang, Yoon-Jae [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Testing for Non-Nested Conditional Moment Restrictions Using Unconditional Empirical Likelihood

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    [S.l.]: SSRN, [2008]

    Erschienen in: Cowles Foundation Discussion Paper ; No. 1660

  7. Arai, Yoichi [Verfasser:in]; Otsu, Taisuke [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]

    Regression discontinuity design with potentially many covariates

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    [Seoul]: [Institute of Economic Research], [2021]

    Erschienen in: SIER working paper series ; 142

  8. Arai, Yoici [Verfasser:in]; Otsu, Taisuke [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]

    Causal inference on regression discontinuity designs by high-dimensional methods

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    London: LSE, STICERD, [2019]

    Erschienen in: Econometrics papers ; 2019,601

  9. Koo, Bonsoo [Verfasser:in]; Lee, Seojeong [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]

    What Impulse Response Do Instrumental Variables Identify?

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    [S.l.]: SSRN, 2022

  12. Koo, Bonsoo [Verfasser:in] ; Anderson, Heather M. [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Seo, Myung Hwan [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]; Yao, Wenying [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    High-Dimensional Predictive Regression in the Presence of Cointegration

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    [S.l.]: SSRN, [2019]

  13. Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Koo, Bonsoo [Verfasser:in]; Yang, Yangzhuoran Fin [Verfasser:in]

    Nonlinear dynamics of Kimchi premium

    Aufsätze
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    2024

    Erschienen in: Economic modelling ; 135(2024) vom: Juni, Artikel-ID 106726, Seite 1-11

  14. Lee, Sokbae [Verfasser:in]; Liao, Yuan [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Shin, Youngki [Verfasser:in]

    Fast Inference for Quantile Regression with Tens of Millions of Observations

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    [S.l.]: SSRN, 2022

  15. Hidalgo, Javier [Verfasser:in]; Lee, Heejun [Verfasser:in]; Lee, Jungyoon [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]

    Minimax risk in estimating kink threshold and testing

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    London: LSE, STICERD, September 27, 2021

    Erschienen in: Econometrics papers ; 622

  16. Lee, Sokbae [Verfasser:in]; Liao, Yuan [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Shin, Youngki [Verfasser:in]

    Desperate times call for desperate measures : government spending multipliers in hard times

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    [London]: Cemmap, Centre for Microdata Methods and Practice, The Institute for Fiscal Studies, Department of Economics, UCL, [2020]

    Erschienen in: Centre for Microdata Methods and Practice: CEMMAP working papers ; 2020,29

  18. Lee, Sokbae [Verfasser:in]; Liao, Yuan [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Shin, Youngki [Verfasser:in]

    Sparse HP filter : finding kinks in the COVID-19 contact rate

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    Hamilton, Ontario: Department of Economics, McMaster University, [2020]

    Erschienen in: McMaster University: Department of Economics working paper series ; 2020,6

  19. Lee, Sokbae [Verfasser:in]; Liao, Yuan [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Shin, Youngki [Verfasser:in]

    Sparse HP filter : finding kinks in the COVID-19 contact rate

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    [London]: Cemmap, Centre for Microdata Methods and Practice, The Institute for Fiscal Studies, Department of Economics, UCL, [2020]

    Erschienen in: Centre for Microdata Methods and Practice: CEMMAP working papers ; 2020,32

  20. Lee, Sokbae [Verfasser:in]; Liao, Yuan [Verfasser:in]; Seo, Myung Hwan [Verfasser:in]; Shin, Youngki [Verfasser:in]

    Sparse HP Filter : Finding Kinks in the COVID-19 Contact Rate

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    [S.l.]: SSRN, 2020