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Une nouvelle méthode améliore l'identification des variables de contrôle dans les études causales.

Un cadre pour analyser les relations causales dans des scénarios extrêmes.

Une nouvelle méthode estime les effets causaux en utilisant peu d'interventions, même avec des facteurs cachés.

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Un regard sur la fiscalité des revenus, l'équité et les implications sociales.

Un aperçu de l'optimisation polynomiale et son importance dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour détecter les récessions avec les données sur l'emploi.

Cet article examine l'équité dans la conception des enchères et son impact sur l'allocation des ressources.

Un aperçu de comment les cartes fractionnelles aident à analyser des systèmes complexes influencés par la mémoire.

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Un aperçu de comment la méthode GDID améliore l'analyse causale dans la recherche.

Apprends à gérer les problèmes de contrôle à prix réduit affectés par des délais de temps.

Découvre comment la régression quantile et les algos MM améliorent l'analyse de données dans différents domaines.

Un aperçu du transport optimal et de ses applications dans divers domaines.

Cette étude explore les krachs de marché comme des transitions de phase, offrant des nouvelles perspectives pour les investisseurs.

Cet article examine les résultats de comparaison des équations de Hamilton-Jacobi et leur importance.

NIRVAR analyse des séries temporelles complexes en tant que réseaux, améliorant la précision des prévisions dans différents domaines.

Une nouvelle approche utilise les attentes des entreprises pour améliorer les estimations de la fonction de production.

Une étude sur les modèles d'estimation de la richesse à travers l'Afrique subsaharienne.

Enquêter sur les martingales additives pour révéler les dynamiques de population au fil du temps.

Cet article parle d'un nouveau modèle pour analyser des données spatio-temporelles.

Une plongée profonde dans comment les joueurs prennent des décisions dans les jeux.

Un aperçu des idées mathématiques clés et de leurs applications pratiques.

Apprends comment la découverte causale révèle des relations entre les variables en sciences sociales.

Examiner les tendances et les impacts de la concentration du marché dans le secteur agricole en Europe.

Un modèle qui met en avant la loi de Zipf dans les interactions entre agents dans différents systèmes.

Cet article examine les modèles MIDAS et Lag-Llama pour prédire l'inflation en zone euro.

Les réseaux de somme-produit interventionnels caractéristiques améliorent l'inférence causale dans les données mixtes.

Apprends comment les atlas de visualisation rendent des sujets complexes accessibles et intéressants.

De nouvelles méthodes améliorent la sélection de variables dans l'analyse de données à haute dimension.

Des recherches montrent des liens entre le transport optimal et la diffusion dans des milieux poreux.

Le trading d'énergie entre pairs offre de nouvelles opportunités pour les consommateurs et les producteurs.

Apprends comment l'analyse des séries temporelles aide à prédire les tendances futures.

Un aperçu clair des modèles de facteurs et de leurs applications dans différents domaines.

Une nouvelle façon de modéliser comment les clusters échangent et grandissent.

Un moyen d'identifier des changements importants dans les données au fil du temps.

Améliorer les prévisions de rendement des actifs grâce à la sélection de caractéristiques causales dans des marchés instables.

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Deep-MacroFin utilise l'apprentissage profond pour résoudre efficacement des équations économiques complexes.