Statistische Modelle:Wir analysieren ökonomische Phänomene auf ökonometrischer und deskriptiver Basis sowie mittels Machine Learning

Institut der deutschen Wirtschaft Balkon

Transparenz

Durch statistische Modelle Abhängigkeiten erkennen

Mithilfe statistischer Modelle lassen sich Wirkzusammenhänge und Abhängigkeiten (ökonomischer) Daten identifizieren.
In der einfachsten Form helfen Regressionsanalysen zum Beispiel, Korrelationsmuster zwischen Variablen zu quantifizieren. In Abhängigkeit der zur Verfügung stehenden Datenbasis können Zeitreihen- oder Paneldatenmodelle dazu dienen, zeitliche Dynamiken und Kausalzusammenhänge abzuleiten. Regressions- und Machine-Learning-Modelle nutzen wir als Prognosemodelle.

Chancen

Wir verwandeln Daten in Informationen

Wir identifizieren auch versteckte Informationen in Daten. Dadurch decken wir Zusammenhänge auf und erkennen Abhängigkeiten, die gewinnbringend in unseren Studien und der Kommunikation eingesetzt werden.

Unternehmensgruppen identifizieren

Wie viel Prozent der Unternehmen sind als digital, innovativ oder resilient zu interpretieren? Diese und andere Fragen können wir durch die Anwendung von Clusteranalysen beantworten und zielgruppengerechte Handlungsempfehlungen formulieren.

Zusammenhänge erkennen

Die Analyse von Korrelationen und anderen Abhängigkeiten bildet den ersten Schritt und verspricht spannende Tendenzen.

Abhängigkeiten identifizieren

Durch tiefergehende Berechnungen unterscheiden wir zwischen Korrelation und Kausalität.

Prognosen modellieren

Ist ein Kausalzusammenhang identifiziert, ist der hypothetische Ergebnisrahmen (potential outcome framework) gegeben. Damit beantworten wir Fragen wie: „Wie hoch wäre das BIP in Deutschland, wenn es 10 % mehr Unternehmensgründungen gäbe?“

Projekte, Studien, Rankings

Statistische Modelle heben unsere Projekte auf ein valides Fundament.

Wir identifizieren Korrelationen und Zusammenhänge, wir bilden aussagekräftige Unternehmenscluster oder führen statistische Signifikanztests durch.

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