This paper investigates forecast aggregation via the random subspace regressions method (RSM) and explores the potential link between RSM and the Shapley value decomposition (SVD) using the US GDP growth rates. This technique combination enables handling high-dimensional data and reveals the relative importance of each individual forecast. First, it is possible to enhance forecasting performance in certain practical instances by randomly selecting smaller subsets of individual forecasts and obtaining a new set of predictions based on a regression-based weighting scheme. The optimal value of selected individual forecasts is also empirically studied. Then, a connection between RSM and SVD is proposed, enabling the examination of each individual forecast’s contribution to the final prediction, even when there is a large number of forecasts. This approach is model-agnostic (can be applied to any set of predictions) and facilitates understanding of how the aggregated prediction is obtained based on individual forecasts, which is crucial for decision-makers.

Dieser Bericht beschreibt den neuen Schlüssel zwischen Betriebs- und Unternehmensidentifikatoren. Er ermöglicht die Verknüpfung von administrativen Beschäftigungsdaten des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) mit externen Betriebsdaten, die über einen Creditreform- oder Moody’s (ehemals Bureau van Dijk)-Identifikator verfügen. Die Zuordnung zwischen den beiden Datenquellen basiert auf einem Record-Linkage zwischen den Adressdaten des IAB und den Adressdaten des Mannheimer Unternehmenspanels (MUP) des Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW). Dieser Methodenbericht fasst den Prozess der Datenverknüpfung zusammen, beschreibt ausführlich die Bereinigung der Daten und Qualitäts- und Repräsentativitätsprüfungen sowie Einschränkungen der Daten. Der Schlüssel wird die Grundlage für Standarddatenprodukte bilden, die über das Forschungsdatenzentrum des IAB (FDZ) verfügbar sein werden. Darüber hinaus ermöglicht der vorgestellte Schlüssel die Erstellung individueller Datensätze.