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.
A KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet teljesítményéről A KRTK KTI a RePEc/IDEAS rangsorában, amely a világ közgazdaság-tudományi tanszékeit és intézeteit rangsorolja publikációs teljesítményük alapján, a legjobb ... Read More »
Tisztelt Kollégák! Tudományos kutatóként, intézeti vezetőként egész életünkben a kutatói szabadság és felelősség elve vezetett bennünket. Meggyőződésünk, hogy a tudomány csak akkor érhet el ... Read More »
Nyilvánosan elérhető ragsoroknak, minősítéseknek köszönhetően nem tartjuk elképzelhetetlennek, hogy teljesen idegen személyekkel kössünk kockázatos üzleteket, amelyek máskülönben csak magas bizalom mellett jöhetnének létre. Döntéselméleti ... Read More »
Elon Musk és az újabb tőzsdei buborék veszélye – J. Cassidy Elon Musk and the Dangers of Another Stock Bubble By John Cassidy ... Read More »
Survival strategies of producers involved in short food supply chains following the outbreak of COVID-19 pandemic: A Hungarian case study The outbreak of COVID-19 ... Read More »
