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Einleitung

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Ökonometrie und maschinelles Lernen

Part of the book series: essentials ((ESSENT))

  • 869 Accesses

Zusammenfassung

Die Methoden und Verfahren der Ökonometrie gehören heute zum Rüstzeug jedes Wirtschaftswissenschaftlers. Die traditionellen statistischen Techniken erscheinen oft zu rudimentär, um komplexe Zusammenhänge zwischen Variablen zu modellieren. Algorithmen des maschinellen Lernens können hier ein Lösungsansatz sein. Ziel ist es, Basiswissen zum maschinellen Lernen zu vermitteln und zu zeigen, wie die Techniken ökonometrische Analysen ergänzen können.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. López de Prado (2019).

  2. 2.

    Vgl. Davidson und MacKinnon (2004), Greene (2012) oder Wooldridge (2010).

  3. 3.

    Vgl. McDonald und Shalizi (2022).

  4. 4.

    Vgl. Charpentier et al. (2018).

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Andrae, S. (2023). Einleitung. In: Ökonometrie und maschinelles Lernen. essentials. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_1

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_1

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-41361-3

  • Online ISBN: 978-3-658-41362-0

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