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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Anwendungsbereiche

verfasst von : Silvio Andrae

Erschienen in: Ökonometrie und maschinelles Lernen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Maschinelles Lernen kommt in den Wirtschaftswissenschaften für unterschiedliche Zwecke zum Einsatz. Der Abschnitt zeigt vier zentrale Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens auf: Informationsextraktion, Vorhersagen, Kausalität, Simulationen. Die Ergebnisse werden in Relation zu ökonometrischen Analysen gesetzt.

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Fußnoten
1
Vgl. Hellwig (2021) und Chen et al. (2023).
 
2
Vgl. Athey (2019) sowie Athey und Imbens (2019).
 
3
Vgl. Akay (2022) sowie Hoang und Wiegratz (2022).
 
4
Vgl. Miric et al. (2023).
 
5
Vgl. Hüllermeier und Waegerman (2021).
 
6
Vgl. Makridakis et al. (2018).
 
7
Vgl. Liu und Xie (2019).
 
8
Vgl. Hellwig (2021).
 
9
Vgl. Jung et al. (2018).
 
10
Vgl. Bolhuis und Rayner (2020).
 
11
Vgl. Coulombe et al. (2022).
 
12
Vgl. Kabran und Ünlü (2021).
 
13
Vgl. Sofianos et al. (2022) sowie Tuan et al. (2023).
 
14
Vgl. Barbaglia et al. (2021). Ähnlich auch Hacibedel und Qu (2022).
 
15
Vgl. Athey und Imbens (2017) sowie Athey und Wager (2020).
 
16
Vgl. Tiffin (2019) sowie Athey und Imbens (2017).
 
17
Vgl. Powell (2017).
 
18
Vgl. Charpentier et al. (2021).
 
Metadaten
Titel
Anwendungsbereiche
verfasst von
Silvio Andrae
Copyright-Jahr
2023
Buch
Ökonometrie und maschinelles Lernen

Print ISBN: 978-3-658-41361-3

Electronic ISBN: 978-3-658-41362-0

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_4

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