Finanzstabilität
Finanzsysteme: Die Anatomie der Marktwirtschaft Wie ist das Finanzsystem aufgebaut, wie funktioniert es, wie hält man es fit und wie kann ein bisschen Schokolade Gutes tun?…
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Ludwig (Interview)
Von der CIA und einem Glas Rotwein ... Prof. Dr. Udo Ludwig über die Anfänge und Entwicklungen des IWH Der Kern der IWH-Gründungsmannschaft kam aus dem Institut für Angewandte…
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Loose (Interview)
Als es in Halle noch kaum Wohnungen gab ... Brigitte Loose über die Gründung und Entwicklungen des IWH Frau Loose, wie haben Sie die Anfänge des IWH erlebt? Aus heutiger Sicht war…
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Mitgliedschaft Fünf gute Gründe für eine Mitgliedschaft im Verein des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) Das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle…
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Berufsausbildung
Berufsausbildung am IWH Am Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) werden die staatlich anerkannten Berufe Fachangestellte/-r für Medien- und Informationsdienste in…
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IWH Doctoral Programme in Economics
Warum ein Doktorandenstudium am IWH? Das IWH Doctoral Programme in Economics – one of the Top 20 places to do a PhD ( INOMICS Career Guide 2023 ) Am Leibniz-Institut für…
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Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Doktorand (w/m) (75%)
Stellenausschreibung Pressereferenten/Redakteur Website (w/m) Das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) sucht zum 01.04.2016 zur Mitarbeit im Stabsbereich Interne…
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Wie stark beeinflussen menschliche Entscheidungen im Forschungsprozess die Qualität der empirischen Ergebnisse?
Michael Koetter, Shuo Xia
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 4,
2022
Abstract
Wie bedeutend ist das menschliche Element für die Genauigkeit empirischer Erkenntnisse in den Wirtschaftswissenschaften? Die Unsicherheit empirischer Schätzungen wird üblicherweise als ein statistisches Phänomen betrachtet. Unbekannte Parameter einer Grundgesamtheit werden anhand einer Stichprobe geschätzt, deren Erzeugung zu so genannten Standardfehlern führt. Forschende treffen jedoch viele unbeobachtete Entscheidungen, die nicht per se richtig oder falsch sind, sich aber auf das Ergebnis der Schätzung auswirken. Beispiele hierfür sind die Wahl der Software, die Art der Datenbereinigung oder die Spezifikation der Kontrollvariablen, um nur einige zu nennen. Wir haben an einem großen crowd-basierten Feldexperiment teilgenommen, bei dem sich herausstellte, dass dieser evidenzgenerierende Prozess von Forscher zu Forscher stark variiert, wodurch eine neue Art von Unsicherheit entsteht: so genannte Nicht-Standardfehler (NSE). 164 Teams von Finanzökonominnen und Finanzökonomen testeten sechs Hypothesen an einer identischen Stichprobe von Finanzmarktdaten. Das wichtigste Ergebnis ist, dass die Nicht-Standardfehler beträchtlich sind und die gleiche Größenordnung haben wie die Standardfehler, dass sie aber nach einem anonymen Begutachtungsprozess deutlich abnehmen. Wer sich von Wirtschaftsforschern beraten lässt, sollte sich daher darüber im Klaren sein, dass die Entscheidungen der einzelnen Forschenden die empirische Evidenz mit einer nicht unerheblichen Unsicherheit behaften. Gleichzeitig scheint eine der Veröffentlichung vorausgehende Begutachtung der Ergebnisse durch wissenschaftliche Kollegen (peer-review) die Anfälligkeit für diese Art von Unsicherheit zu verringern.
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