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Verkauf durch Sack Fachmedien

Bartolucci / Li Donni / Pennoni

Models for Longitudinal Data with Applications to Early Warning Systems

Workshops of the PRIN Project, Perugia, Italy, 19 September 2024, 11 September 2025 and 23 January 2026

Medium: Buch
ISBN: 978-3-032-24140-5
Verlag: Springer Nature Switzerland AG
Erscheinungstermin: 05.09.2026
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This open access book addresses key methodological and applied issues in rare event forecasting, with a particular focus on early warning systems based on hidden Markov models. It brings together recent advances developed by a cohesive and multidisciplinary group of researchers. A distinctive feature of the volume is its strong emphasis on real-world problems in economics, finance and health, illustrated using empirical datasets.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783032241405
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-032-24140-5
  • Verlag: Springer Nature Switzerland AG
  • Erscheinungstermin: 05.09.2026
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Erscheinungsjahr 2026
  • Serie: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics
  • Produktform: Gebunden
  • Seiten: 198
  • Format (B x H): 155 x 235 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Chapter 1 Sampling-based and cost-sensitive classification in early warning systems for financial crises.- Chapter 2 Auto Machine Learning for Early Warning Crisis Detection.- Chapter 3 Exploring Binary Regression and Hidden Markov Models for Early Warning Systems.- Chapter 4 A regularized EWS for banking crises: a grouped fixed effects approach.- Chapter 5 A Bayesian Student’s t-Hidden Markov Model Approach for Cryptocurrencies Time Series.- Chapter 6 Link prediction in temporal networks: A dynamic stochastic block model approach.- Chapter 7 The substitution between primary and emergency care in individuals with chronic conditions: evidence from a structural model.- Chapter 8 The demand of primary and secondary care: a Bayesian hierarchical approach.