Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/210699 
Erscheinungsjahr: 
2018
Schriftenreihe/Nr.: 
Staff Report No. 847
Verlag: 
Federal Reserve Bank of New York, New York, NY
Zusammenfassung: 
We compare sparse and dense representations of predictive models in macroeconomics, microeconomics, and finance. To deal with a large number of possible predictors, we specify a prior that allows for both variable selection and shrinkage. The posterior distribution does not typically concentrate on a single sparse or dense model, but on a wide set of models. A clearer pattern of sparsity can only emerge when models of very low dimension are strongly favored a priori.
Schlagwörter: 
model selection
shrinkage
high dimensional data
JEL: 
C11
C53
C55
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
1.71 MB





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