Aufsatz in Zeitschrift
Maschinelles Lernen in der ökonomischen Forschung
Matthias Huber, Simone Schüller, Marc Stöckli, Klaus Wohlrabe
ifo Institut, München, 2018
ifo Schnelldienst, 2018, 71, Nr. 07, 50-53
ifo Institut, München, 2018
ifo Schnelldienst, 2018, 71, Nr. 07, 50-53
In der empirischen Wirtschaftsforschung steigt die Anzahl der Publikationen, die mit Methoden des maschinellen Lernens arbeiten. Dennoch scheint eine gewisse Skepsis zu bestehen. Ein Kritikpunkt ist, dass sich maschinelles Lernen zwar für Vorhersagen eignet, aber keine kausalen Zusammenhänge identifizieren kann. In den vergangenen Jahren hat sich die Forschung jedoch verstärkt mit diesem Problem auseinandergesetzt, und es wurden zahlreiche Fortschritte erzielt. Maschinelles Lernen hat daher das Potenzial, in Zukunft in der Wirtschaftsforschung an Bedeutung zu gewinnen.
Schlagwörter: Wirtschaftsinformatik, Prognoseverfahren, Algorithmus
JEL Klassifikation: C100
Enthalten in Zeitschrift bzw. Sammelwerk
Zeitschrift (Einzelheft)
ifo Schnelldienst 07/2018: Ausbau der digitalen Infrastruktur bis 2025
ifo Institut, München, 2018