A spatio-temporal approach to estimate patterns of climate change (2019)
- Autor:
- Autor USP: LAURINI, MARCIO POLETTI - FEARP
- Unidade: FEARP
- DOI: 10.1002/env.2542
- Subjects: ECONOMETRIA; CLIMA
- Keywords: Climate econometrics; Laplace approximations; Spatio‐temporal models; Structural time series
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Environmetrics
- ISSN: 1099-095X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 30, p. e2542, 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
LAURINI, Marcio Poletti. A spatio-temporal approach to estimate patterns of climate change. Environmetrics, v. 30, p. e2542, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/env.2542. Acesso em: 14 jan. 2026. -
APA
Laurini, M. P. (2019). A spatio-temporal approach to estimate patterns of climate change. Environmetrics, 30, e2542. doi:10.1002/env.2542 -
NLM
Laurini MP. A spatio-temporal approach to estimate patterns of climate change [Internet]. Environmetrics. 2019 ; 30 e2542.[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1002/env.2542 -
Vancouver
Laurini MP. A spatio-temporal approach to estimate patterns of climate change [Internet]. Environmetrics. 2019 ; 30 e2542.[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1002/env.2542 - Data cloning: maximum likelihood estimation of DSGE models
- A continuous spatio-temporal model for house prices in the USA
- Brazilian stock market bubble in the 2010s
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Informações sobre o DOI: 10.1002/env.2542 (Fonte: oaDOI API)
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