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2020年计量经济学国际研讨会(ISE 2020)
会议日期：2020-7-24 至
2020-7-26
会议地点：桂林市
2763
0
0 会议简介
2020年计量经济学国际研讨会(ISE 2020)
International Symposium on Econometrics (ISE 2020)
会议简介
2020 年 7 月 24-26 日 | 中国 桂林
2020年计量经济学国际研讨会(ISE 2020)将于2020年7月24-26日在中国桂林召开。 本次研讨会旨在为来自世界各地的研究人员、工程师、学者、以及行业内的专业人士搭建一个良好的交流平台，展示他们在计量经济学等方面的最新研究成果，为与会代表们提供新的思路和应用经验，建立业务或研究关系，并寻找潜在的全球合作伙伴。 谨代表组委会诚邀相关领域的研究人员、工程师、学生及感兴趣的学者参加ISE2020.
请联系组委会提供正式会议通知及大会指南。
出版：发表在国际开源期刊上（只收英文稿件）
征稿领域
Econometrics
Econometrics: methods and applications
Econometrics, operations research and statistics
Econometrics and statistics
Multidimensional data analysis
Financial engineering
Operational research
Financial mathematics and insurance
Business informatics
Finance: financial crises, risk management, financial markets
Applied mathematics in economy, management, logistics
The classical multiple linear regression model
Least squares
Finite-sample properties of the least squares estimator
Large-sample properties of the least squares and instrumental
Variables estimators
Inference and prediction
Functional form and structural change
Specification analysis and model selection
Nonlinear regression models
Nonspherical disturbances
Heteroscedasticity
Serial correlation
Models for panel data
Systems of regression equations
Simultaneous-equations models
Estimation frameworks in econometrics
Maximum likelihood estimation
The generalized method of moments
Models with lagged variables
Time-series models
Models for discrete choice
Limited dependent variable and duration models
Probability and distribution theory
Large sample distribution theory
Computation and optimization
Data sets used in applications
Econometrics: methods and applications
Econometrics, operations research and statistics
Econometrics and statistics
Multidimensional data analysis
Financial engineering
Operational research
Financial mathematics and insurance
Business informatics
Finance: financial crises, risk management, financial markets
Applied mathematics in economy, management, logistics
The classical multiple linear regression model
Least squares
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Large-sample properties of the least squares and instrumental
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