Using regression tree ensembles to model interaction effects: a graphical approach címmel megjelent Horn Dániel tudományos főmunkatárs, valamint Fritz Schiltz, Chiara Masci és Tommaso Agasisti közös cikke az Apllied Economics című folyóiratban.
Multiplicative interaction terms are widely used in economics to identify heterogeneous effects and to tailor policy recommendations. The execution of these models is often flawed due to specification and interpretation errors. This article introduces regression trees and regression trees ensembles to model and visualize interaction effects. Tree-based methods include interactions by construction and in a nonlinear manner. Visualizing nonlinear interaction effects in a way that can be easily read overcome common interpretation errors. We apply the proposed approach to two different datasets to illustrate its usefulness.
Az MTA KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet teljesítményéről Az MTA KRTK KTI a RePEc/IDEAS rangsorában, amely a világ közgazdaságtudományi tanszékeit és intézeteit rangsorolja publikációs teljesítményük alapján, ... Részletek »
Tisztelt Kollégák! Tudományos kutatóként, intézeti vezetőként egész életünkben a kutatói szabadság és felelősség elve vezetett bennünket. Meggyőződésünk, hogy a tudomány csak akkor érhet el ... Részletek »
Hogyan jött létre alacsony inflációs világunk – M. WolfHow our low inflation world was madeMartin WolfMay 7, 2019 – Financial Times Miért van ... Részletek »
Sass Magdolna tudományos főmunkatárs Poszt-szocialista multinacionális vállalatok címmel tartott előadást a Pécsi Tudományegyetem, a Regionális Innováció- és Vállalkozáskutató Központ (Regional Innovation and Entrepreneurship Research ... Részletek »
A Magyar Tudományos Akadémia Elnöksége 2019. március 21-i ülésén jóváhagyólag tudomásul vette a Fiatal Kutatók Akadémiája polgári jogi társulás létrejöttét. Lengyel Balázs tudományos főmunkatársat ... Részletek »
