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Für empirische Wirtschaftswissenschaftler gehören ökonometrische Methoden zum Standardwerkzeug. Die neuen Instrumente des maschinellen Lernens setzen sich langsam auch in der Volks- und Betriebswirtschaftslehre durch. Das Buch vermittelt Basiswissen zu den spezifischen Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens sowie des Verstärkungslernens. Dabei werden die wesentlichen Unterschiede in Bezug auf Ziele, Methoden und Rahmenbedingungen zwischen den Methoden der Ökonometrie und des maschinellen Lernens dargestellt und erörtert.
Mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung (ABM) lassen sich komplexe Systeme wie Finanzmarkte, Gesellschaften, Infrastrukturnetze, Organisationen oder ahnliches detailliert darstellen und anschliessend realitatsnah simulieren. Aufgrund der zentralen Fahigkeit der ABM, das Zusammenspiel einer Vielzahl heterogener Agenten miteinander sowie mit ihrer Umgebung recht einfach zu modellieren, koennen Phanomene auf der Makroebene durch Ereignisse auf der Mikroebene verstandlich erklart, zuverlassig prognostiziert oder auch in experimenteller Weise erkundet werden. Diese computergestutzte Methode bietet zahlreiche Vorteile, weshalb sie heutzutage bereits in vielen Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt wird. So kann beispielsweise, abhangig von der gewahlten Modellierungsumgebung bzw. der verwendeten Software, eine grundlegende Einarbeitung ohne groesseren Zeitaufwand und vor allem auch ohne entsprechende Programmierkenntnisse autodidaktisch geschehen. Diese interdisziplinar angelegte Einfuhrung ermoeglicht einer breiten Zielgruppe einen Einblick in die Grundlagen der ABM.
Die Digitalisierung verandert nachhaltig Wertschoepfungsketten in Unternehmen oder sogar ganze Geschaftsmodelle. Diese Entwicklungen bleiben nicht ohne Auswirkungen auf die Unternehmenssteuerung und damit auch auf das Controlling. Das Buch stellt eine Systematik vor, wie die Digitalisierung das strategische Controlling in Unternehmen verandert und welche Entwicklungspfade hin zu einem "Strategischen Controlling 4.0" fuhren.
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