Sind Ökonomen schon Egoisten bevor sie beginnen zu studieren Oder studieren Egoisten am liebsten Ökonomie Drei Wissenschaftler haben versucht... - hier klicken
Kaum ein Ökonom wusste mehr über die Krise bevor sie da war als Robert Shiller Er hat frühzeitig gewarnt Im Interview spricht der Yale... - hier klicken
Die Festnahme eines ehemaligen Programmierers von Goldman Sachs, der Teile eines Programms für den Millisekunden-Handel gestohlen haben soll, illustriert erneut die Bedeutung der Software für Börsenhandel - auch in und nach der Krise.
Wie gut funktioniert die Qualitätssicherung in der Wirtschaftswissenschaft? Kritiker werfen den Fachzeitschriften bei der Auswahl ihrer Beiträge Willkür vor. Ein Blick auf die Geschichte zeigt, dass viele heute berühmte Arbeiten nur unter Widrigkeiten das Licht der Öffentlichkeit erblickt haben. -
Die Produktpalette von SPSS umfasst Softwarelösungen von der Datenerhebung über statistische Auswertungen bis hin zur Modellbildung und die Integration analytischer Ergebnisse in die Geschäftstätigkeit von Unternehmen oder Behörden.
A. Golan, G. Judge, und J. Perloff. Journal of the American Statistical Association, 91 (434):
841--853(Juni 1996)The classical maximum entropy (ME) approach to estimating the unknown parameters of a multinomial discrete choice problem, which is equivalent to the maximum likelihood multinomial logit (ML) estimator, is generalized. The generalized maximum entropy (GME) model includes noise terms in the multinomial information constraints. Each noise term is modeled as the mean of a finite set of a priori known points in the interval -1, 1 with unknown probabilities where no parametric assumptions about the error distribution are made. A GME model for the multinomial probabilities and for the distributions associated with the noise terms is derived by maximizing the joint entropy of multinomial and noise distributions, under the assumption of independence. The GME formulation reduces to the ME in the limit as the sample grows large or when no noise is included in the entropy maximization. Further, even though the GME and the logit estimators are conceptually different, the dual GME model is related to a generalized class of logit models. In finite samples, modeling the noise terms along with the multinomial probabilities results in a gain of efficiency of the GME over the ME and ML. In addition to analytical results, some extensions, sampling experiments, and an example based on real-world data are presented..