Im Rahmen der Veranstaltung präsentierten wir zwei Forschungsarbeiten:
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"Ensembling Shrunk Weight Estimations in Forecast Combination": Diese Studie von Veronika Wachslander und Thomas Setzer stellt eine innovative Methode vor, um robustere Kombinationsgewichte zu schätzen, indem Gewichtung, Schrumpfung und Subsampling kombiniert werden.
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"Machine-Learning-based Determination of Steinian Shrinkage Targets and Levels in Forecast Combination": Diese Arbeit von Marco Fuchs und Thomas Setzer entwickelt ein Machine-Learning-gestütztes Verfahren zur Auswahl und Optimierung von Schrumpfungszielen und Schrumpfungsniveaus in Forecast-Combination-Szenarien.
Wir bedanken uns herzlich bei der Deutschen Gesellschaft für Operations Research für die hervorragende Organisation dieser inspirierenden Konferenz!