- in englischer Sprache - Schriftenreihe innovative betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis, Band 578 360 pages. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- REZENSION in: � sterreichische Zeitschrift für Kartellrecht, � ZK 2024 / Heft 5, S. 201-203: "[.] Die Verfügbarkeit unfassbar umfassender und vielfältiger Datensätze (big data) kann sich als Segen und Fluch zugleich erweisen, wie die vorliegende Dissertation eines international agierenden Managers zeigt, der selbst an der Schnittstelle von Naturwissenschaft, Finanzen und prädiktiven Technologien sitzt. [.] Wasserbacher warnt [.] vor [.] einer kritiklosen Anwendung derartiger Techniken und Werkzeuge. Denn ansonst kann es zu fragwürdigen Schlussfolgerungen kommen, sofern dem datengetriebenen Management keine Werkzeuge zur Erstellung passender Kausalfragen und zur � berprüfung von deren Anwendung zugrunde liegen, um die entsprechende Anwendungspraxis begleiten und bei Bedarf lenken zu k� nnen. [.] Werden die einschlägigen Werkzeuge quasi "von der Stange" - also ohne sie den konkreten Umständen und Erfordernissen anzupassen - angewandt, so k� nnen die auf ihnen basierenden unternehmerischen Entscheidungen scheitern. [.] Während Wasserbacher die Entstehung der drei Forschungsarbeiten aus dem "Innenleben eines Unternehmens" unterstreicht, sieht er zum Thema KI-Regulierung gro� e Relevanz für die Leser(innnen) der � ZK, zumal mit dem bereits oben erwähnten EU AI Act "die weltweit erste 'horizontale' KI-Regulierung und Aufsichtspflicht eingeführt" werde, was aber Hintergrundwissen über KI als Technologie erforderlich mache. [.] Die hier vermittelten Einsichten aus der vordersten Front eines Managers k� nnen dabei wertvolle Dienste leisten." -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- The availability of large amounts of data, coupled with artificial intelligence and machine learning as suitable techniques to exploit them, has led to increasing interest in data-driven management. Data are turned into insights, and insights into management decisions. In the midst of this passion for artificial intelligence, practitioners must remain aware that most machine learning methods maximize predictive performance. This is not the same as identifying causal patterns. Outside a valid causal framework, machine learning will lead to flawed conclusions about causal effects, and thus to incorrect decisions. Data-driven management requires appropriate tools for causal questions. This book discusses in-depth three concrete examples in the areas of corporate finance and marketing. In financial forecasting, planning and analysis (FP&A), machine learning appears well suited for the highly automated extraction of information from large amounts of data. However, FP&A practitioners need to distinguish between forecasting tasks and tasks related to planning and resource allocation. Off-the-shelf machine learning typically fails for causal inference and is not suited for planning and resource allocation. In pharma marketing, the field force traditionally plays an important role. However, does a traditional field force still add value in an otherwise digital and virtual marketing mix? To answer this question, the impact of a field force within an omnichannel strategy is evaluated in a business experiment. The third use case applies double machine learning to the capital structure puzzle and credit ratings. Double machine learning performs data-driven variable selection out of a large set of individual company characteristics and models their relationship with leverage and credit ratings without any strong assumption about the underlying functional form. This allows to quantify the causal effect of credit ratings, along the rating scale, on the leverage.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Causal Inference and Causal Machine Learning for Data-Driven Management, Applications in Corporate Finance and Marketing
Editor: Verlag Dr. Kovac, Hamburg
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3339139466
ISBN 13: 9783339139467
Encuadernaci�n: Softcover
Edici�n: 1. Auflage.
Estado: neu

Acerca de

Sinopsis

The availability of large amounts of data, coupled with artificial intelligence and machine learning as suitable techniques to exploit them, has led to increasing interest in data-driven management. Data are turned into insights, and insights into management decisions. In the midst of this passion for artificial intelligence, practitioners must remain aware that most machine learning methods maximize predictive performance. This is not the same as identifying causal patterns. Outside a valid causal framework, machine learning will lead to flawed conclusions about causal effects, and thus to incorrect decisions. Data-driven management requires appropriate tools for causal questions. This book discusses in-depth three concrete examples in the areas of corporate finance and marketing. In financial forecasting, planning and analysis (FP&A), machine learning appears well suited for the highly automated extraction of information form large amounts of data. However, FP&A practitioners need to distinguish between forecasting tasks and tasks related to planning and resource allocation. Off-the-shelf machine learning typically fails for causal inference and is not suited for planning and resource allocation. In pharma marketing, the field force traditionally plays an important role. However, does a traditional field force still add value in an otherwise digital and virtual marketing mix? To answer this question, the impact of a field force within an omnichannel strategy is evaluated in a business experiment. The third use case applies double machine learning to the capital structure puzzle and credit ratings. Double machine learning performs data-driven variable selection out of a large set of individual company characteristics and models their relationship with leverage and credit ratings without any strong assumption about the underlying functional form. This allows to quantify the causal effect of credit ratings, along the rating scale, on the leverage ratio.

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M�s informaci�n

Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a Verlag Dr. Kovac GmbH, Hamburg, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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