| 2. |
Christiano L., Rostagno M., and Motto R. Financial factors in economic fluctuations // ECB Working Paper Series. 2010. No. 1192. |
|
| 3. |
Edge R., Kiley M., and Laforte J.-P. A Comparison of Forecast Performance Between Federal Reserve Staff Forecasts, Simple Reduced-Form Models, and a DSGE Model // Journal of Applied Econometrics. 2010. Vol. 25. P. 720-754. |
|
| 4. |
Chung H. T., Kiley M. T., and Laforte J.-P. Documentation of the Estimated, Dynamic, Optimization-based (EDO) Model of the U.S. Economy: 2010 Version // Finance and Economics Discussion Series Working Paper. 2010. No. 19. |
|
| 5. |
Fenton P., Murchison S. C. ToTEM: The Bank of Canada’s New Projection and Policy-Analysis Model // Bank of Canada Review. 2006. Vol. 2006. P. 5-18. |
|
| 6. |
Dorich J., Johnston M., Mendes R., Murchison S., and Zhang Y. ToTEM II: An Updated Version of the Bank of Canada’s Quarterly Projection Model // Canadian Economic Analysis Department. Technical Report 100. Bank of Canada. 2013. No. 100. |
|
| 7. |
Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsay G., Scott A. Thomas R. The Bank of England Quarterly Model // Bank of England Publications, 2005. |
|
| 8. |
Burgess S., Fernandez-Corugedo E., Groth C., Harrison R., Monti F., Theodoridis K., and Waldron M. The Bank of England’s Forecasting Platform: COMPASS, MAPS, EASE and the Suite of Models // Bank of England working Paper. 2013. No. 471. |
|
| 9. |
Brubakk L., Anders T., Maih J., Olsen K., Ostnor M. Finding NEMO: Documentation of the Norwegian economy model // Norwegian Central Bank, Staff Memo. 2006. No. 2006-6. 85 p. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/210178/1/nb-staff-memo2006-06.pdf. |
|
| 10. |
Pesenti P. The Global Economy Model: Theoretical Framework // IMF Staff Papers. 2008. Vol. 55. No. 2. P. 243 - 284. |
|
| 11. |
Крепцев Д. А., Селезнев С. М., DSGE-модель российской экономики с банковским сектором // Серия докладов об экономических исследованиях ЦБ РФ. 2017. № 27. С. 1 - 82. |
|
| 12. |
Крепцев Д. А., Селезнев С. М., DSGE-модели российской экономики с малым количеством уравнений // Серия докладов об экономических исследованиях ЦБ РФ. 2016. № 12. С. 1 - 53. |
|
| 13. |
Sargent T. J. Bounded Rationality in Macroeconomics. Oxford; N.Y.: Oxford University Press, Clarendon Press, 1993. |
|
| 14. |
Evans G. W., Honkapohja S. Learning and Expectations in Macroeconomics // Princeton, NJ.: Princeton University Press. 2001. |
|
| 15. |
Колюжнов Д.В., Ляхнова М.В. Малая DSGE-модель экономики России с неоднородным адаптивным обучением // Мир экономики и управления. - 2022. - Т. 22 (3).- С. 66-87. EDN: ZQQHWO |
![]() |
| 16. |
Богомолова А. С., Колюжнов Д. В. Экономическая динамика при неоднородном адаптивном обучении: условия стабильности в терминах агрегированной экономики // Мир экономики и управления. 2020. Т. 20, № 1. С. 128-153. EDN: RXYHFW |
![]() |
| 17. |
Giannitsarou Ch. Heterogeneous learning // Review of Economic Dynamics. 2003. Vol. 6. pp. 885-906. |
|
| 18. |
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning // MIT Press, 2016. |
|
| 19. |
Porter M.F. An algorithm for suffix stripping // Program: Electronic Library and Information Systems. 1980. Vol. 14 (3), pp. 130-137. |
|
| 20. |
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. Distributed representations of words and phrases and their compositionality // Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2013. pp. 3111-3119. |
|
| 21. |
Hochreiter, S., Schmidhuber, J. Long Short-Term Memory // Neural computation. 1997. Vol 9 (8), pp. 1735-1780. |
|
| 22. |
Kim Y. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification // Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2014. pp. 1746-1751. |
|
| 23. |
Колюжнов Д.В., Ляхнова М.В. DSGE-модели для краткосрочного прогнозирования экономики России // Модели и методы прогнозирования: Азиатская Россия в экономике страны / под ред. А.О. Баранова, В.И. Суслова; Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения РАН. - Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. - Гл. 2.1. - С. 16-87. EDN: LUOLZP |
![]() |
|
|
|