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 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics) / Bartolucci, Francesco (EDT)/ Li Donni, Paolo (EDT)/ Pennoni, Fulvia (EDT)

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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 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)

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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 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)

Bartolucci, Francesco (EDT)/ Li Donni, Paolo (EDT)/ Pennoni, Fulvia (EDT)

ウェブストア価格 ¥14,379（本体¥13,072）
Springer, Berlin; University of Perugia; Springer（2026/07発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版
商品コード 9783032241405

Full Description

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.

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.