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An election forecasting model for subnational elections
Stoetzer, Lukas F.
;
Erfort, Cornelius
;
Rajski, Hannah
;
Gschwend, Thomas
;
Munzert, Simon
;
Koch, Elias
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1-s2.0-S0261379425000459-main.pdf
- Veröffentlichte Version
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DOI:
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https://doi.org/10.1016/j.electstud.2025.102939
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URL:
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/392296272...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-699445
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2025
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Electoral Studies
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Band/Volume:
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95
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Heft/Issue:
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Article 102939
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Seitenbereich:
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1-10
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Ort der Veröffentlichung:
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Amsterdam [u.a.]
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Verlag:
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Elsevier Science
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ISSN:
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0261-3794 , 1873-6890
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich B
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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320 Politik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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election forecasting , subnational elections , German state elections
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Abstract:
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While election forecasts predominantly focus on national contests, many democratic elections take place at the subnational level. Subnational elections pose unique challenges for traditional fundamentals forecasting models due to less available polling data and idiosyncratic subnational politics. In this article, we present and evaluate the performance of Bayesian forecasting models for German state elections from 1990 to 2024. Our forecasts demonstrate high accuracy at lead times of two days, two weeks, and two months, and offer valuable ex-ante predictions for three state elections held in September 2024. These findings underscore the potential for applying election forecasting models effectively to subnational elections.
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Stoetzer, Lukas F.
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Stoetzer, Lukas F. ; Erfort, Cornelius ; Rajski, Hannah  ORCID: 0000-0002-3231-7016 ; Gschwend, Thomas ORCID: 0000-0002-8656-9622 ; Munzert, Simon ; Koch, Elias
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