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DigitalF: Europan Campus Rottal-Inn

Zeitschriftenartikel

Matthias Huber, S. Schüller, M. Stöckli, K. Wohlrabe

Maschinelles Lernen in der ökonomischen Forschung

ifo Schnelldienst (Institut für Wirtschaftsforschung, München), vol. 71, no. 7, pp. 50-53

2018

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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.