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A maximum likelihood based model selection of discrete Bayesian networks is considered. The model selection is performed through scoring function S, which, for a given network G and n-sample Dn, is ...
We present a self-consistent model for explosive financial bubbles, which combines a mean-reverting volatility process and a stochastic conditional return which reflects nonlinear positive feedbacks...
In this paper we propose a nonparametric kernel-based model specification test that can be used when the regression model contains both discrete and continuous regressors. We employ discrete variable ...

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