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Maschinelles Lernen in der ökonomischen Forschung

Matthias Huber, Simone Schüller (), Marc Stöckli and Klaus Wohlrabe ()

ifo Schnelldienst, 2018, vol. 71, issue 07, 50-53

Abstract: 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.

Keywords: Wirtschaftsinformatik; Prognoseverfahren; Algorithmus (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C10 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2018
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