Bayesian Model Averaging (BMA)

正解が既知の合成パネルデータを用いて、ベイズモデル平均化（BMA）とDouble-Selection LASSOを環境クズネッツ曲線に適用し、両手法がCO2排出量の真の予測因子をどのように回復するかを示します。

Bayesian Dynamic Systems Modeling（BDSM）のRパッケージを用いた動的パネルBayesian Model Averagingを、国別の経済成長要因に適用します——ラグ付き従属変数、固定効果、弱外生性を通じて逆の因果関係に対処します。

変数選択に対する3つの体系的なアプローチ——BMA、LASSO、WALS——を、真の値が既知の合成的な国別CO2排出量データに適用し、頑健な推論のための方法論的トライアンギュレーションを示します。