每年的科研成果
每年的科研成果
科研成果
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2022
Dealing with Markov-switching parameters in quantile regression models
Kim, Y., Huo, L. & Kim, T. H., 2022, 在: Communications in Statistics Part B: Simulation and Computation. 51, 11, 页码 6773-6791 19 页码科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
1 引用 （Scopus） -
2021
Testing for the sandwich-form covariance matrix of the quasi-maximum likelihood estimator
Huo, L. & Cho, J. S., 6月 2021, 在: Test. 30, 2, 页码 293-317 25 页码科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
1 引用 （Scopus） -
2020
Sequentially estimating the approximate conditional mean using extreme learning machines
Huo, L. & Cho, J. S., 11月 2020, 在: Entropy. 22, 11, 页码 1-21 21 页码, 1294.科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
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2017
A residual-based test for autocorrelation in quantile regression models
Huo, L., Kim, T. H., Kim, Y. & Lee, D. J., 3 5月 2017, 在: Journal of Statistical Computation and Simulation. 87, 7, 页码 1305-1322 18 页码科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
3 引用 （Scopus） -
2015
Revisiting growth empirics based on IV panel quantile regression
Huo, L., Kim, T. H. & Kim, Y., 2 8月 2015, 在: Applied Economics. 47, 36, 页码 3859-3873 15 页码科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
1 引用 （Scopus） -
2012
Robust estimation of covariance and its application to portfolio optimization
Huo, L., Kim, T. H. & Kim, Y., 9月 2012, 在: Finance Research Letters. 9, 3, 页码 121-134 14 页码科研成果: 期刊稿件 › 文章 › 同行评审
15 引用 （Scopus）