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Estelle Bee Dagum公司

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名字：埃斯特尔
中名：蜜蜂
姓氏：达格姆
后缀：
RePEc短ID：pda523型
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附属

（50%）统计科学研究生“保罗·福图纳蒂”
博洛尼亚大学硕士研究生院

意大利博洛尼亚
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RePEc:edi:dsbolit公司(EDIRC提供更多详细信息)

（50%）加拿大统计局
加拿大政府

加拿大渥太华
http://www.statcan.gc.ca网站/
RePEc:edi:stagvca公司(EDIRC提供更多详细信息)

研究成果

作为
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工作文件

  1. JS Armstrong&Estella Bee Dagum&Robert Fildes&Spyros Makridakis，2005年。"预测研究出版标准（编辑版）,"普通经济学与教学0502054，德国慕尼黑大学图书馆。
  2. Estela Bee Dagum和Alessandra Luati，2002年。"线性变换及其在时间序列滤波中的特殊应用,"Quaderni di Dipartitmento公司博洛尼亚大学统计系。
  3. Antonella Capitanio和Estela Bee Dagum，2000年。"短期趋势估计和转折点预测,"Quaderni di Dipartitmento公司博洛尼亚大学统计系。

文章

  1. Simone Giannerini&Esfandiar Maasoumi&Estela Bee Dagum，2015年。"时间序列中非线性序列相关性的熵检验,"生物特征《Biometrika信托》，第102卷（3），第661-675页。
  2. Estela Bee Dagum和Silvia Bianconcini，2013年。"基于再生核Hilbert空间的非参数趋势周期预报器的统一视图,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第32卷（7），第848-867页，10月。
  3. 西奥多·亚历山德罗夫（Theodore Alexandrov）、西尔维娅·比安科尼尼（Silvia Bianconcini）、埃斯特拉·比·达贡（Estela Bee Dagum）、彼得·马斯（Peter Maass）和塔克·S·麦克尔罗伊（。"趋势提取问题的一些现代方法综述,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第31卷（6），第593-624页，11月。
  4. Estela Bee Dagum，2010年。"时间序列建模和分解,"统计博洛尼亚大学统计系，第70卷（4），第433-457页。
  5. Estela Bee Dagum和Alessandra Luati，2009年。"减少实时趋势周期估计修正和假转折点的级联线性滤波器,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第40-59页。
  6. Elena Rusticelli&Richard Ashley&Estela Bee Dagum&Douglas Patterson，2009年。"非线性序列相关性的一种新的双谱检验,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第279-293页。
  7. Estela Bee Dagum和Silvano Bordignon，2009年。"社论：关于时间序列随机和确定性动力学的统计推断特刊,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第1-3页。
  8. Olivier Darne&Estelle Bee Dagum，2009年。"当前经济分析中短期趋势预测指标的表现,"经济学公告《AccessEcon》，第29卷（1），第79-89页。
  9. Dagum，Estela Bee&Bianconini，Silvia，2008年。"再生核Hilbert空间中的Henderson Smooter,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第26卷，第536-545页。
  10. Dagum，Estela Bee和Giannerini，Simone，2006年。"非线性过程去趋势过程的批判性研究,"宏观经济学杂志爱思唯尔，第28卷（1），第175-191页，3月。
  11. Estela Bee Dagum和Camilo Dagum，2006年。"随机和确定性趋势模型,"统计，博洛尼亚大学统计系，第66卷（3），第269-280页。
  12. Dagum Estela Bee&Proietti Tommaso，2004年。"介绍,"非线性动力学与计量经济学研究De Gruyter，第8卷（2），第1-5页，5月。
  13. Dagum Estela Bee&Luati Alessandra，2004年。"局部和全局非参数估计量之间的关系拟合与平滑,"非线性动力学与计量经济学研究De Gruyter，第8卷（2），第1-18页，5月。
  14. 达贡，埃斯特拉·比伊和昆纳维尔，贝诺特，1993年。"时间序列分量的动态线性模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第55卷（1-2），第333-351页。
  15. Dagum，Estela Bee，1989年。"预测行业的未来,"国际预测杂志爱思唯尔，第5卷（2），第155-157页。
  16. Dagum，Estela Bee&Laniel，诺曼德，1987年。"移动平均季节调整方法趋势周期估计的修正,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第5卷（2），第177-189页，4月。
  17. Dagum，Estela Bee&Laniel，Norman J D，1984年。"经济时间序列季节性调整的相关问题评述,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第2卷（4），第328-332页，10月。
  18. Dagum，Estela Bee&Morry，Marietta，1984年。"加拿大消费者价格指数季节性调整的基本问题,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第2卷（3），第250-259页，7月。
  19. 埃斯特拉·玛丽亚·比·德·达贡（Estela Maria Bee de Dagum），1965年。"拉丁美洲的通货膨胀结构：阿根廷的通货膨胀,"《世界分层评论》《国家人物计划》，第6卷（21），第3-40页。
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引文

以下许多引文是在一个实验项目中收集的，CitEc公司，其中更详细的引文分析可以找到。这些是下列作品的引文经济学研究论文这可以进行机械分析。到目前为止，只有少数可以对作品进行分析。请参阅“更正”下的“如何帮助改进引文分析”。

工作文件

  1. Estela Bee Dagum和Alessandra Luati，2002年。"线性变换及其在时间序列滤波中的特殊应用,"Quaderni di Dipartitmento公司博洛尼亚大学统计系。

    引用人：

    1. Luati，Alessandra&Proietti，Tommaso，2008年。"与趋势滤波器相关的矩阵的谱特性,"MPRA纸11502，德国慕尼黑大学图书馆。

文章

  1. Simone Giannerini&Esfandiar Maasoumi&Estela Bee Dagum，2015年。"时间序列中非线性序列相关性的熵检验,"生物特征《Biometrika信托》，第102卷（3），第661-675页。

    引用人：

    1. Omane-Adjepong，Maurice&Alagidede，Imhotep Paul，2020年。"领先加密货币和新兴资产的时间和频率市场回报的高水平和低水平混乱,"混沌、孤子和分形爱思唯尔，第132（C）卷。
    2. Zacharias Psaradakis和Marién Vévra，2015年。"平稳时间序列线性的Portmanteau检验,"经济和金融领域的伯克贝克工作文件1514年，伯克贝克，经济、数学和统计系。
    3. 西蒙·贾内里尼和格雷塔·戈拉奇，2023年。"基于R包序列熵的经济金融时间序列复杂相关性的熵检验,"数学，MDPI，第11卷（3），第1-27页，2月。
    4. Lei Jiang&Esfandiar Maasoumi&Jiening Pan&Ke Wu，2018年。"一般非对称依赖的检验,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第33卷（7），第1026-1043页，11月。
    5. Kung-Sik Chan、Simone Giannerini、Greta Goracci和Howell Tong，2020年。"在存在测量误差的情况下测试阈值调节，并应用于购买力平价假设,"文件2002.09968，arXiv.org，2021年11月修订。
    6. Reneée Fry-Makibbin&Cody Yu-Ling Xiao&Vance L.Martin，2018年。"应用于欧元区股票来衡量资产回报中的金融相互依赖性,"CAMA工作文件2018-05年，澳大利亚国立大学克劳福德公共政策学院应用宏观经济分析中心。
    7. 玛丽安·瓦夫拉（Marian Vavra），2016年。"趋势周期分解的UC-ARIMA模型假设的有效性检验,"工作和讨论文件WP 4/2016，斯洛伐克国家银行研究部。
    8. Greta Goracci&Simone Giannerini&Kung-Sik Chan&Howell Tong，2021年。"TARMA框架中的阈值效应测试,"文件2103.13977，arXiv.org。

  2. Estela Bee Dagum和Silvia Bianconcini，2013年。"基于再生核Hilbert空间的非参数趋势周期预报器的统一视图,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第32卷（7），第848-867页，10月。

    引用人：

    1. 阿努莎，“未注明日期”。"一些对称和非对称单变量滤波器的可靠性评估,"英迪拉·甘地发展研究所，孟买工作文件2015年03月30日，印度孟买英迪拉·甘地发展研究所。

  3. 西奥多·亚历山德罗夫（Theodore Alexandrov）、西尔维娅·比安科尼尼（Silvia Bianconcini）、埃斯特拉·比·达贡（Estela Bee Dagum）、彼得·马斯（Peter Maass）和塔克·S·麦克尔罗伊（。"趋势提取问题的一些现代方法综述,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第31卷（6），第593-624页，11月。

    引用人：

    1. 瓦西利奥斯·普拉坎达拉斯（Vasilios Plakandaras）、提奥菲洛斯·帕帕迪米特里奥（Theophilos Papadimitriou）和佩里克利斯·戈加斯（Periklis Gogas），2015年。"利用机器学习技术预测日汇率和月汇率,"预测杂志John Wiley&Sons，Ltd.，第34卷（7），第560-573页，11月。
    2. Xu Huang&Hossein Hassani&Mansi Ghodsi&Zinnia Mukherjee&Rangan Gupta，2016年。"趋势提取方法是否影响气候变化研究中的因果关系检测？,"工作文件201660年，比勒陀利亚大学经济系。
    3. Linh Nguyen&Vilém Novák&Soheyla Mirshahi，2020年。"基于模糊变换的趋势周期估计及其在识别市场牛市和熊市阶段中的应用,"会计、财务和管理智能系统，John Wiley&Sons，Ltd.，第27卷（3），第111-124页，7月。
    4. Jonathan Olusegun Famoroti和Omolade Adeleke，2023年。"基于马尔可夫转换方法的瓦姆兹经济增长与货币政策分析,"国际社会科学研究与创新杂志《国际社会科学研究与创新杂志》（IJRISS），第7卷（4），第142-156页，4月。
    5. Michel Grun-Rehomme和OLGA VASYECHKO，2013年。"Temporelle系列比赛的方法：极端问题,"布鲁塞尔经济评论，ULB——布鲁塞尔自由大学，第56卷（2），第163-174页。
    6. 黄，轩&安，海忠&高，祥云&郝，小青&刘，彭鹏，2015。"基于复网络理论的二元时间序列相关模式的多分辨率传输,"物理学A：统计力学及其应用，爱思唯尔，第428卷（C），第493-506页。
    7. 东兰岛，2014年。"带L1滤波器的动量策略,"文件1403.4069，arXiv.org。
    8. Herman O.Stekler和Yongchen Zhao，2016年。"基于大数据集的实时扩散指数预测美国商业周期转折点,"工作文件2016-006，乔治华盛顿大学经济系，H.O.Stekler预测研究项目。
    9. Feliu Serra-Burriel&Pedro Delicado&Fernando M.Cucchietti，2021年。"通过卫星遥感和功能数据分析恢复野火植被,"数学，MDPI，第9卷（11），第1-22页，6月。
    10. Elena Barton&Basad Al Sarray&Stéphane Chrétien&Kavya Jagan，2018年。"将动态信号分解为跳跃、振荡模式和可能的异常值,"数学，MDPI，第6卷（7），第1-13页，7月。
    11. 阿努莎，“未注明日期”。"一些对称和非对称单变量滤波器的可靠性评估,"英迪拉·甘地发展研究所，孟买工作文件2015年03月30日，印度孟买英迪拉·甘地发展研究所。
    12. 利雅得Nazar Ali Algburi和Hongli Gao，2019年。"基于旋转编码器信号的工业机器人健康评估与故障检测系统,"能源，MDPI，第12卷（14），第1-25页，7月。
    13. 克雷马斯基尼（Cremaschini）、亚历山德罗（Alessandro）和马鲁蒂（Maruotti），安东内洛（Antonello），2023年。"七国集团国内生产总值序列结构突变的有限混合分析,"经济学研究爱思唯尔，第77（1）卷，第76-90页。
    14. Bhaskar Jyoti Neog和Bimal Kishore Sahoo，2020年。"印度的工作重新分配动态：来自大型制造厂的证据,"牛津经济统计公报牛津大学经济系，第82卷（4），第934-959页，8月。
    15. Yoon，Gawon，2015年。"确定霍德里克的变化点——普雷斯科特趋势及其在美国实际GDP中的应用：一种广义的未观察成分模型方法,"经济建模爱思唯尔，第45卷（C），第136-141页。
    16. McElroy，Tucker S.&Wildi，Marc，2020年。"多元线性预测问题：基于模型的直接滤波解,"计量经济与统计爱思唯尔，第14卷（C），第112-130页。
    17. 阿格涅斯卡塔克·S·麦克罗伊和贾赫，2023年。"通过检测谱密度中的零点识别非平稳时间序列的差分算子,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第177（C）卷。
    18. Wildi Marc和McElroy Tucker，2016年。"线性预测问题的最优实时滤波器,"时间序列计量经济学杂志De Gruyter，第8卷（2），第155-192页，7月。
    19. 马龙·弗里茨，2019年。"使用数据驱动的局部多项式回归进行稳态调整趋势,"经济建模爱思唯尔，第83卷（C），第312-325页。
    20. 特林伯·托马斯和麦克尔罗伊·塔克，2017年。"具有不同采样规则的非平稳时间序列信号提取,"时间序列计量经济学杂志De Gruyter，第9卷（1），第1-37页，1月。
    21. Vasilios Plakandaras和Periklis Gogas和Theophilos Papadimitriou，2021。"黄金对抗机器,"计算经济学，施普林格；计算经济学学会，第57卷（1），第5-28页，1月。

  4. Estela Bee Dagum，2010年。"时间序列建模和分解,"统计博洛尼亚大学统计系，第70卷（4），第433-457页。

    引用人：

    1. 路易斯·阿里斯蒙迪（Luis Arismendy）、卡洛斯·卡尔德纳斯（Carlos Cárdenas）、迭戈·戈梅斯（Diego Gómez）、艾梅尔·马图拉纳（Aymer Maturana）、里卡多·梅西亚（Ricardo Mejía）和克里斯蒂安·金特罗（Christian G.Quintro M.），2020年。"工业废水处理过程预测分析智能系统,"持续性，MDPI，第12卷（16），第1-19页，8月。

  5. Estela Bee Dagum和Alessandra Luati，2009年。"减少实时趋势周期估计修正和假转折点的级联线性滤波器,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第40-59页。

    引用人：

    1. 路易斯·阿尔瓦雷斯，2017年。"高通和带通局部多项式回归的商业周期估计,"工作文件1702年，西班牙银行。
    2. Tommaso Proietti和Alessandra Luati，2008年。"局部多项式回归的实时估计及其在趋势周期分析中的应用,"CEIS研究论文112，托尔韦加塔大学，CEIS，2008年7月14日修订。

  6. Elena Rusticelli&Richard Ashley&Estela Bee Dagum&Douglas Patterson，2009年。"非线性序列相关性的一种新的双谱检验,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第279-293页。

    引用人：

    1. Simone Giannerini&Esfandiar Maasoumi&Estela Bee Dagum，2015年。"时间序列中非线性序列相关性的熵检验,"生物特征《Biometrika信托》，第102卷（3），第661-675页。
    2. Harvill，Jane L.和Ravishanker，Nalini和Ray，Bonnie K.，2013年。"基于双谱的时间序列聚类方法,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第64卷（C），第113-131页。

  7. Dagum，Estela Bee&Bianconini，Silvia，2008年。"再生核Hilbert空间中的Henderson Smooter,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第26卷，第536-545页。

    引用人：

    1. Michel Grun-Rehomme和OLGA VASYECHKO，2013年。"Temporelle系列比赛的方法：极端问题,"布鲁塞尔经济评论，ULB——布鲁塞尔自由大学，第56卷（2），第163-174页。
    2. 阿努莎，“未注明日期”。"一些对称和非对称单变量滤波器的可靠性评估,"英迪拉·甘地发展研究所，孟买工作文件2015年03月30日，印度孟买英迪拉·甘地发展研究所。
    3. McElroy，Tucker S.&Wildi，Marc，2020年。"多元线性预测问题：基于模型的直接滤波解,"计量经济与统计爱思唯尔，第14卷（C），第112-130页。
    4. 阿格涅斯卡塔克·S·麦克罗伊和贾赫，2023年。"通过检测谱密度中的零点识别非平稳时间序列的差分算子,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第177（C）卷。

  8. Dagum，Estela Bee和Giannerini，Simone，2006年。"非线性过程去趋势过程的批判性研究,"宏观经济学杂志爱思唯尔，第28卷（1），第175-191页，3月。

    引用人：

    1. Kauermann Goeran、Krivobokova Tatyana和Semmler Willi，2011年。"用惩罚样条函数过滤时间序列,"非线性动力学与计量经济学研究De Gruyter，第15卷（2），第1-28页，3月。
    2. 安德烈亚斯·巴勒（Andreas），2014年。"惩罚样条作为频率选择性滤波器-减少边际的过度可变性,"经济学讨论论文20687年，慕尼黑大学经济系。
    3. 阿努莎，“未注明日期”。"一些对称和非对称单变量滤波器的可靠性评估,"英迪拉·甘地发展研究所，孟买工作文件2015年03月30日，印度孟买英迪拉·甘地发展研究所。
    4. Kugiumtzis Dimitris，2008年。"时间序列非线性的替代试验和自举试验评估,"非线性动力学与计量经济学研究De Gruyter，第12卷（1），第1-26页，3月。
    5. Esfandiar Maasoumi和Jeffrey Racine，2009年。"离散和连续过程非对称性的鲁棒熵检验,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第246-261页。
    6. JoséA.Tapia Granados和Edward L.Ionides，2011年。"当代瑞典的死亡率和宏观经济波动,"欧洲人口杂志，施普林格；欧洲人口研究协会，第27卷（2），第157-184页，5月。

  9. Dagum Estela Bee&Luati Alessandra，2004年。"局部和全局非参数估计量之间的关系拟合与平滑,"非线性动力学与计量经济学研究De Gruyter，第8卷（2），第1-18页，5月。

    引用人：

    1. Silvia Bianconcini，2008年。"光滑样条估计的再生核透视,"Quaderni di Dipartitmento公司3，博洛尼亚大学统计系。

  10. 达贡，埃斯特拉·比伊和昆纳维尔，贝诺特，1993年。"时间序列分量的动态线性模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第55卷（1-2），第333-351页。

    引用人：

    1. Stefano Grassi和Tommaso Proietti，2011年。"经济时间序列中的随机趋势和季节性：贝叶斯随机模型规范搜索的新证据,"创建研究论文2011-30，奥胡斯大学经济与商业经济学系。
    2. Proietti Tommaso和Stefano，Grassi，2010年。"季节和日历效应的贝叶斯随机模型规范搜索,"MPRA纸27305，德国慕尼黑大学图书馆。

  11. Dagum，Estela Bee，1989年。"预测行业的未来,"国际预测杂志爱思唯尔，第5卷（2），第155-157页。

    引用人：

    1. Ord，Keith，1995年。"国际预测杂志的未来,"国际预测杂志爱思唯尔，第11卷（2），第197-198页，6月。

  12. Dagum，Estela Bee&Laniel，诺曼德，1987年。"移动平均季节调整方法趋势周期估计的修正,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第5卷（2），第177-189页，4月。

    引用人：

    1. Luiz Koodi Hotta，1988年。"巴西时间序列的季节性调整,"巴西计量经济学评论《巴西经济计量协会-SBE》，第8卷（1），6月。
    2. Sana Souaid Jad，2011年。"使用调查衡量经济中关键部门的情绪和预期行为：来自黎巴嫩中央银行商业调查的证据,"IFC公告章节，in：国际清算银行（ed.），2010年8月25日至26日，巴塞尔，国际金融公司会议记录“解决金融危机所揭示的数据缺口的举措”，第34卷，第248-277页，国际清算银行。
    3. Pfeffermann，Danny&Morry，Marietta&Wong，Paul，1995年。"乘法分解和异方差的X-11 ARIMA季节调整估计量的方差估计,"国际预测杂志爱思唯尔，第11卷（2），第271-283页，6月。

  13. Dagum，Estela Bee&Laniel，Norman J D，1984年。"经济时间序列季节性调整的相关问题评述,"商业与经济统计杂志，美国统计协会，第2卷（4），第328-332页，10月。

    引用人：

    1. William R.Bell、Eric Ghysels和Hahn Shik Lee，1997年。"季节时间序列与自相关函数估计,"CIRANO工作文件97s-35，奇拉诺。

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