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  1. Literaturwissenschaft und Informatik: Transdisziplinäre Perspektiven, digitale Methoden und selbstlernende Algorithmen
    Erschienen: 2024
    Verlag:  transcript Verlag ; DEU ; Bielefeld

    Die transdisziplinäre Zusammenarbeit stellt die Fächer Literaturwissenschaft und Informatik vor die Herausforderung, ihre Theoriebildungen und Modelle neu zu perspektivieren. Die Beiträger*innen dokumentieren exemplarisch die spannungsreiche... mehr

     

    Die transdisziplinäre Zusammenarbeit stellt die Fächer Literaturwissenschaft und Informatik vor die Herausforderung, ihre Theoriebildungen und Modelle neu zu perspektivieren. Die Beiträger*innen dokumentieren exemplarisch die spannungsreiche Verschränkung von digitalen und klassischen Methoden, fachlichen Standards sowie unterschiedlichen Forschungsgegenständen der beiden höchst differenten Wissenschaftskulturen. Aus der Sicht beider Disziplinen eruieren sie die epistemologischen Mehrwerte digitaler Modellierung oder evaluieren Tools für die Analyse literarischer Texte - und stoßen so durch die wechselseitigen methodologischen Perspektiven eine Revision facheigener Fragestellungen an.

     

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  2. Digitale Formatentwicklung
    nutzerorientierte Medien für die vernetzte Welt
    Erschienen: [2018]; © 2018
    Verlag:  Herbert von Halem Verlag, Köln

    „Digitale Formatentwicklung: Nutzerorientierte Medien für die vernetzte Welt“ präsentiert eine bahnbrechende Methode für die Entwicklung innovativer Medien im digitalen Zeitalter. Anhand aktueller Praxisbeispiele vermittelt das Buch Ansätze und... mehr

    Zugang:
    Verlag (lizenzpflichtig)
    Universität Potsdam, Universitätsbibliothek
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

     

    „Digitale Formatentwicklung: Nutzerorientierte Medien für die vernetzte Welt“ präsentiert eine bahnbrechende Methode für die Entwicklung innovativer Medien im digitalen Zeitalter. Anhand aktueller Praxisbeispiele vermittelt das Buch Ansätze und Werkzeuge für die Konzeption, Gestaltung und Verbreitung von neuartigen Medienangeboten. Aspekte wie Interaktion, Gamifizierung und Nutzerbeteiligung kommen dabei genauso zur Sprache wie Impact-Strategien, Reichweite und Social Media Marketing. Mithilfe von Design Thinking, agilen Methoden und Prototyping werden die Mediennutzer konsequent in den Mittelpunkt gerückt. Die branchenübergreifende Herangehensweise des Buches erschließt dem Leser immer wieder unerwartete, zukunftsweisende Perspektiven – ganz besonders in Bezug auf emergente Technologien wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Big Data, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und das Internet der Dinge. „Digitale Formatentwicklung“ ist ein Must-read für alle Erzähler und Medienschaffende, die die vielfältigen Chancen und Möglichkeiten des Digitalen nutzen wollen, um ihr Publikum zu erreichen und zu begeistern.

     

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  3. Digital science 2019
    Beteiligt: Antipova, Tatiana (Hrsg.); Rocha, Álvaro (Hrsg.)
    Erschienen: [2020]
    Verlag:  Springer, Cham ; ProQuest Ebook Central, [Ann Arbor]

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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Antipova, Tatiana (Hrsg.); Rocha, Álvaro (Hrsg.)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783030377373
    Schriftenreihe: Advances in intelligent systems and computing ; volume 1114
    Schlagworte: Engineering—Data processing; Computational intelligence; Machine learning; Data Engineering; Computational Intelligence; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (xiii, 556 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Enthält Literaturangaben

  4. Asset pricing with realistic crises dynamics
    Erschienen: 2020
    Verlag:  Swiss Finance Institute, Geneva

    What causes deep recessions and slow recovery? I revisit this question and develop a macro-finance model that quantitatively matches the salient empirical features of financial crises such as a large drop in the output, a high risk premium, reduced... mehr

    Zugang:
    Resolving-System (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 544
    keine Fernleihe

     

    What causes deep recessions and slow recovery? I revisit this question and develop a macro-finance model that quantitatively matches the salient empirical features of financial crises such as a large drop in the output, a high risk premium, reduced financial intermediation, and a long duration of economic distress. The model has leveraged intermediaries featuring stochastic productivity and a regime-dependent exit rate that governs the transition in and out of crises. A model without these two features suffers from a trade-off between the amplification and persistence of crises. I show that my model resolves this tension and generates realistic crisis dynamics

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Research paper series / Swiss Finance Institute ; no 20, 96
    Schlagworte: Financial Intermediation; Intermediary Asset Pricing; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 71 Seiten), Illustrationen
  5. Gender distribution across topics in top 5 economics journals
    a machine learning approach
    Erschienen: February 2021
    Verlag:  GSE, Graduate School of Economics, Barcelona

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 541
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Barcelona GSE working paper series ; no 1241
    Schlagworte: Machine Learning; Structural Topic Model; Gender; Research fields
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 49 Seiten), Illustrationen
  6. Predicting macroeconomic and macrofinancial stress in low-income countries

    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
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    Universitätsbibliothek Erfurt / Forschungsbibliothek Gotha, Universitätsbibliothek Erfurt
    keine Fernleihe
    Bibliothek der Pädagogischen Hochschule Freiburg/Breisgau
    keine Fernleihe
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    keine Fernleihe
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    keine Fernleihe
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
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    Duale Hochschule Baden-Württemberg Heidenheim, Bibliothek
    e-Book Nationallizenz
    keine Fernleihe
    Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek
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    Fachhochschule Kiel, Zentralbibliothek
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 301
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    Universitätsbibliothek Leipzig
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    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
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    Duale Hochschule Baden-Württemberg Mosbach, Bibliothek
    E-Book Nationallizenz IMF
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    Hochschule Offenburg, University of Applied Sciences, Bibliothek Campus Offenburg
    E-Book International Monetary Fund
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt
    Hochschulbibliothek Pforzheim, Bereichsbibliothek Technik und Wirtschaft
    e-Book International Monetary Fund eLibrary
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg, Bibliothek
    E-Book IMF
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    Hochschule Albstadt-Sigmaringen, Bibliothek Sigmaringen
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    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by adding several macroeconomic and macrofinancial vulnerability concepts. The associated early warning systems draw on advances in predictive modeling

     

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    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Beteiligt: Weisfeld, Hans (HerausgeberIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781513564609
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/20, 289
    Schlagworte: Early warning systems; crisis prediction; machine learning; low-income countries; Crisis Prediction; Early Warning Systems; Inflation Crisis; Low-Income Countries; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 64 Seiten), Illustrationen
  7. Nowcasting South African GDP using a suite of statistical models
    Erschienen: 1 February 2021
    Verlag:  Economic Research and Statistics Department, South African Reserve Bank, Pretoria

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 655
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: South African Reserve Bank working paper series ; WP, 21, 01
    Schlagworte: Nowcasting; Machine Learning; Forecast evaluation
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 39 Seiten), Illustrationen
  8. Scaling up SME's credit scoring scope with LightGBM
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  EconomiX - UMR7235, Université Paris Nanterre, Nanterre

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 334
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working paper / EconomiX ; 2021, 25
    Schlagworte: Credit scoring; SMEs; Machine Learning; Gradient Boosting; Interpretability
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 36 Seiten), Illustrationen
  9. Identifying politically connected firms
    a machine learning approach
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  U.S.E. Research Institute, Utrecht, The Netherlands

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: U.S.E. working paper series ; nr: 21, 10
    Schlagworte: Political Connections; Corruption; Prediction; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 27 Seiten), Illustrationen
  10. Market timing, machine learning methods and their interpretability in real estate
    Autor*in: Lorenz, Felix
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Universitätsbibliothek Regensburg, Regensburg

    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek Clausthal
    keine Fernleihe
    Fachhochschule Erfurt, Hochschulbibliothek
    keine Fernleihe
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    keine Fernleihe
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    keine Fernleihe
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Bibliothek der Hochschule Hannover
    keine Fernleihe
    Bibliothek im Kurt-Schwitters-Forum
    keine Fernleihe
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    keine Fernleihe
    Zentrale Hochschulbibliothek Lübeck
    keine Fernleihe
    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Hochschule Magdeburg-Stendal, Hochschulbibliothek
    keine Fernleihe
    Hochschule Osnabrück, Bibliothek Campus Westerberg
    keine Fernleihe
    Hochschule Magdeburg-Stendal, Standort Stendal, Bibliothek
    keine Fernleihe
    UB Weimar
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Schäfers, Wolfgang (AkademischeR BetreuerIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schlagworte: Real Estate Markets; Machine Learning; Expainable Artificial Intelligence; Hedonic Modelling; Market Timing
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 124 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Dissertation, Regensburg, Universität Regensburg, 2021

  11. PEAD.txt
    post-earnings-announcement drift using text
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia, Philadelphia, PA

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 438
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Working papers / Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia ; 21, 07 (February 2021)
    Schlagworte: PEAD; Machine Learning; NLP; Text Analysis
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 90 Seiten), Illustrationen
  12. Human-algorithm ensembles
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  INSEAD, [Fontainebleau]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; 2021, 48
    Schlagworte: Managerial Decision making; Machine Learning; Human-AI Ensembling
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 31 Seiten)
  13. Machine learning in labor economics
    clustering, prediction, and variable selection in the analysis of female employment
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Universität Duisburg-Essen, Duisburg

    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    keine Fernleihe
    Universitätsbibliothek Clausthal
    keine Fernleihe
    Fachhochschule Erfurt, Hochschulbibliothek
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    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    keine Fernleihe
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    keine Fernleihe
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Bibliothek der Hochschule Hannover
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    Bibliothek im Kurt-Schwitters-Forum
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    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Zentrale Hochschulbibliothek Lübeck
    keine Fernleihe
    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
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    Hochschule Magdeburg-Stendal, Hochschulbibliothek
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    Hochschule Osnabrück, Bibliothek Campus Westerberg
    keine Fernleihe
    Hochschule Magdeburg-Stendal, Standort Stendal, Bibliothek
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    UB Weimar
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    Beteiligt: Paul, Marie (AkademischeR BetreuerIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schlagworte: Machine Learning; Female Employment
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 192 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2021

  14. Inteligencia artificial para detectar corrupción en la administración pública municipal de Colombia
    Erschienen: julio de 2021
    Verlag:  CEDE, Centro de Estudios sobre Desarrollo Económico, Bogotá, D.C., Colombia

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 708
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    Sprache: Spanisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; 2021, 31 (julio de 2021)
    Schlagworte: Corruption; Machine Learning; Public Administration
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 70 Seiten), Illustrationen
  15. Artificial intelligence in the field of economics
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  CREMA, Zürich

    The history of AI in economics is long and winding, much the same as the evolving field of AI itself. Economists have engaged with AI since its beginnings, albeit in varying degrees and with changing focus across time and places. In this study, we... mehr

    Zugang:
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    DS 695
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    The history of AI in economics is long and winding, much the same as the evolving field of AI itself. Economists have engaged with AI since its beginnings, albeit in varying degrees and with changing focus across time and places. In this study, we have explored the diffusion of AI and different AI methods (e.g., machine learning, deep learning, neural networks, expert systems, knowledgebased systems) through and within economic subfields, taking a scientometrics approach. In particular, we centre our accompanying discussion of AI in economics around the problems of economic calculation and social planning as proposed by Hayek. To map the history of AI within and between economic subfields, we construct two datasets containing bibliometrics information of economics papers based on search query results from the Scopus database and the EconPapers (and IDEAs/RePEc) repository. We present descriptive results that map the use and discussion of AI in economics over time, place, and subfield. In doing so, we also characterise the authors and affiliations of those engaging with AI in economics. Additionally, we find positive correlations between quality of institutional affiliation and engagement with or focus on AI in economics and negative correlations between the Human Development Index and share of learning-based AI papers.

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/246011
    Schriftenreihe: Working paper / CREMA, Center for Research in Economics, Management and the Arts ; no. 2021, 28
    Schlagworte: Artificial Intelligence; Machine Learning; Economics; Scientometrics; Scienceof Science; Bibliometrics
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 29 Seiten), Illustrationen
  16. Empirical asset pricing and ensemble machine learning
    Autor*in: Zhang, Hongwei
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  Tilburg University, Tilburg

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    VS 181
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: [Dissertation series] / [Center for Economic Research, Tilburg University] ; [nr. 667(2021)]
    Schlagworte: Machine Learning; Costs; Big Data; Economics; Uncertainty
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 207 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Dissertation, Tilburg University, 2021

  17. Contracting, pricing, and data collection under the AI flywheel effect
    Erschienen: August 17, 2021
    Verlag:  ESMT Berlin, Berlin, Germany

    This paper explores how firms that lack expertise in machine learning (ML) can leverage the so-called AI Flywheel effect. This effect designates a virtuous cycle by which, as an ML product is adopted and new user data are fed back to the algorithm,... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    DS 450
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    This paper explores how firms that lack expertise in machine learning (ML) can leverage the so-called AI Flywheel effect. This effect designates a virtuous cycle by which, as an ML product is adopted and new user data are fed back to the algorithm, the product improves, enabling further adoptions. However, managing this feedback loop is difficult, especially when the algorithm is contracted out. Indeed, the additional data that the AI Flywheel effect generates may change the provider's incentives to improve the algorithm overtime. We formalize this problem in a simple two-period moral hazard framework that captures the main dynamics among ML, data acquisition, pricing, and contracting. We find that the firm's decisions crucially depend on how the amount of data on which the machine is trained interacts with the provider's effort. If this effort has a more (less) significant impact on accuracy for larger volumes of data, the firm underprices (overprices) the product. Interestingly, these distortions sometimes improve social welfare, which accounts for the customer surplus and profits of both the firm and provider. Further, the interaction between incentive issues and the positive externalities of the AI Flywheel effect has important implications for the firm's data collection strategy. In particular, the firm can boost its profit by increasing the product's capacity to acquire usage data only up to a certain level. If the product collects too much data per user, the firm's profit may actually decrease, i.e., more data is not necessarily better.

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/238266
    Auflage/Ausgabe: Revised version
    Schriftenreihe: ESMT working paper ; 20, 01 (R3)
    Schlagworte: Data; Machine Learning; Data Product; Pricing; Incentives; Contracting
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 52 Seiten), Illustrationen
  18. Regional climate model emulator based on deep learning
    concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach
    Erschienen: July 2021
    Verlag:  Toulouse School of Economics, [Toulouse]

    Zugang:
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 330
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working papers / Toulouse School of Economics ; no 1233
    Schlagworte: Emulator; Hybrid downscaling; Regional Climate Modeling; Statistical Downscaling; Deep Neural Network; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 44 Seiten), Illustrationen
  19. Exploring cause-effect relationships in process analytics
    design, development and evaluation of comprehensible, explainable and context-aware techniques
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Erlangen

    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
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    Universitätsbibliothek Clausthal
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    Fachhochschule Erfurt, Hochschulbibliothek
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    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
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    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
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    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Bibliothek der Hochschule Hannover
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    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
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    Hochschule Osnabrück, Bibliothek Campus Westerberg
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    Hochschule Magdeburg-Stendal, Standort Stendal, Bibliothek
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Matzner, Martin (AkademischeR BetreuerIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schlagworte: Business Process Management; Machine Learning; Process Analytics; Process Mining
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 261 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Dissertation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), 2021

  20. Climate change impacts on crop yield
    development and evaluation of fundamental models as a basis for economic assessment
    Autor*in: Peichl, Michael
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  Helmholtz Centre for Enviromental Research - UFZ, Leipzig

    Physical climate changes due to greenhouse gas emissions are well understood. However, quantifying the economic consequences remains a major challenge. Nevertheless, such quantification is crucial for the development of effective climate protection... mehr

    Zugang:
    Array (kostenfrei)
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    eBook
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    keine Fernleihe
    Hochschule Osnabrück, Bibliothek Campus Westerberg
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    Physical climate changes due to greenhouse gas emissions are well understood. However, quantifying the economic consequences remains a major challenge. Nevertheless, such quantification is crucial for the development of effective climate protection and adaptation strategies. Especially at local and regional levels, there is insufficient knowledge about the multiple impacts of climate change on economic sectors and regions. This is particularly true for the agricultural sector, which is considered to be vulnerable to the effects of global climate change. Since climate change not only changes temperature but also precipitation patterns in space and time, a higher variability of individual weather and the resulting extreme events (e.g. storms, flooding or droughts) is expected. Accurate models that depict the weather and crop yields are important not only for projecting the effects of agriculture, but also for projecting the impact of climate change on the associated economic and ecological consequences and thus for mitigation and adaptation policies. There are various methodological approaches to modelling climate impacts on agriculture. On the one hand, there are holistic approaches such as integrated assessment models. On the other hand, there are process-based or mechanistic models that capture the relevant biophysical relationships. Finally, there are empirical or statistical models that explain the relationship between meteorological variables and agricultural yields. These modelling approaches are rooted in very different disciplines and involve different emphases and assumptions, often resulting in a lack of consistency. Based on this scientific discussion, the thesis aims at the design of statistical approaches in order to allow a convergence of the results of the different methods. The aim is to identify missing aspects in current statistical approaches, such as the absence of important variables (e.g. soil moisture) and addressing the timing of the occurrence of extreme events that affect plant growth. In addition, new statistical approaches from the field of machine learning will be introduced to complement the existing methods, which are mainly based on econometrics. Furthermore, the approach presented here enables a Germany-wide impact assessment for the main crops. Finally, the development of such statistical damage functions promotes the management of the effects of extreme events on the agricultural sector on several time scales and can be used for climate change impact assessment. The work is cumulative and consists of three scientific articles.

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: PHD Dissertation / Helmholtz Centre for Environmental Research ; 2021,2
    Schlagworte: Machine Learning; Agriculture; Crop Yield; Soil Moisture; Econometrics; Climate Change
    Umfang: 1 Online-Ressource (XIX, 106 Seiten, 2,14 MB), Illustrationen, Diagramme
    Bemerkung(en):

    Tag der Verteidigung: 07.12.2020

    Literaturverzeichnis: Seite 101-105

    Dissertation, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, 2020

  21. Novel perspectives on uplift modeling in marketing
    Erschienen: [2021]

    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    a bwl 419/536
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    Universitätsbibliothek Clausthal
    Db 115300
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Technische Universität Bergakademie Freiberg, Bibliothek 'Georgius Agricola'
    22.1745 4.
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    2022 B 25791
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Bucerius Law School, Hochschule für Rechtswissenschaft, "Hengeler Mueller"-Bibliothek
    W 570 h Gubel 2021
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    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
    B/205324
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    B22-1169
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Universitätsbibliothek Leipzig
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    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
    Diss 5345
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    Universitätsbibliothek Mannheim
    2022 L 0101
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    Universität Ulm, Kommunikations- und Informationszentrum, Bibliotheksservices
    H 223.917
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    UB Weimar
    Mag Wg 2100
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Hinweise zum Inhalt
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Druck
    RVK Klassifikation: QP 620
    Schlagworte: Hochschulschrift; Uplift Model; Machine Learning; Treatment Effect; Marketing Campaign
    Umfang: xx, 260 Seiten, 3 ungezählte Seiten, Illustrationen, Diagramme
    Bemerkung(en):

    Bibliography: Seite 257-260

    Date of Colloquium: September 29, 2021

    Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, 2021

  22. Bayesian machine learning for financial modeling
    Erschienen: 2021
    Verlag:  Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg, Frankfurt am Main

    Universitätsbibliothek Braunschweig
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    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
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    Universitätsbibliothek Clausthal
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    Fachhochschule Erfurt, Hochschulbibliothek
    keine Fernleihe
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    keine Fernleihe
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    keine Fernleihe
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    keine Fernleihe
    Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
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    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
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    Bibliothek der Hochschule Hannover
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    Bibliothek im Kurt-Schwitters-Forum
    keine Fernleihe
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Zentrale Hochschulbibliothek Lübeck
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    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
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    Hochschule Magdeburg-Stendal, Hochschulbibliothek
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    Hochschule Osnabrück, Bibliothek Campus Westerberg
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    Hochschule Magdeburg-Stendal, Standort Stendal, Bibliothek
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    UB Weimar
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Bertschinger, Nils (AkademischeR BetreuerIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Dissertation
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schlagworte: Bayesian Statistics; Finance; Gaussian Processes; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 127 Seiten), Illustrationen
    Bemerkung(en):

    Dissertation, Frankfurt am Main, Johann Wolfgang Goethe-Universität, 2021

  23. Corporate disclosure
    facts or opinions?
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia, Philadelphia, PA

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 438
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Working papers / Research Department, Federal Reserve Bank of Philadelphia ; 21, 40 (November 2021)
    Schlagworte: Subjectivity; Machine Learning; NLP; Text Analysis
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 51 Seiten), Illustrationen
  24. Gender distribution across topics in top 5 economics journals
    a machine learning approach
    Erschienen: marzo 2021
    Verlag:  FEDEA, [Madrid]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    VS 497
    keine Fernleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Documento de trabajo / FEDEA ; 2021, 07
    Schlagworte: Machine Learning; Structural Topic Model; Gender; Research fields
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 49 Seiten), Illustrationen
  25. Optimal monetary policy using reinforcement learning
    Erschienen: [2021]
    Verlag:  Deutsche Bundesbank, Frankfurt am Main

    This paper introduces a reinforcement learning based approach to compute optimal interest rate reaction functions in terms of fulfilling inflation and output gap targets. The method is generally flexible enough to incorporate restrictions like the... mehr

    Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle, Bibliothek
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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    DS 12
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    This paper introduces a reinforcement learning based approach to compute optimal interest rate reaction functions in terms of fulfilling inflation and output gap targets. The method is generally flexible enough to incorporate restrictions like the zero lower bound, nonlinear economy structures or asymmetric preferences. We use quarterly U.S. data from1987:Q3-2007:Q2 to estimate (nonlinear) model transition equations, train optimal policies and perform counterfactual analyses to evaluate them, assuming that the transition equations remain unchanged. All of our resulting policy rules outperform other common rules as well as the actual federal funds rate. Given a neural network representation of the economy, our optimized nonlinear policy rules reduce the central bank’s loss by over43 %. A DSGE model comparison exercise further indicates robustness of the optimized rules.

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783957298614
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/248736
    Schriftenreihe: Discussion paper / Deutsche Bundesbank ; no 2021, 51
    Schlagworte: Optimal Monetary Policy; Reinforcement Learning; Artificial Neural Network; Machine Learning; Reaction Function
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 62 Seiten), Illustrationen