„Daniel McFadden“ – Versionsunterschied

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== Werdegang ==
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McFadden erhielt einen [[Bachelor|B.S.]] in [[Physik]] und einen [[Doktor]] in [[Verhaltenswissenschaften]] von der [[University of Minnesota]], wo [[Leonid Hurwicz]] einer seiner Lehrer war. Ab 1964 arbeitete McFadden an der [[University of California, Berkeley]], an der er von 1969 bis 1979 eine [[Professur]] für [[Wirtschaftswissenschaften]] innehatte. Von 1977 bis 1991 war er Professor am [[Massachusetts Institute of Technology]] in [[Cambridge (Massachusetts)]]. Seit 1991 ist er wieder Professor in Berkeley mit Schwerpunkt auf computational statistics und Direktor des ''Econometrics Laboratory'', seit 2011 zudem Professor an der [[University of Southern California]]
McFadden erhielt einen [[Bachelor|B.S.]] in [[Physik]] und einen [[Doktor]] in Verhaltenswissenschaften von der [[University of Minnesota]], wo [[Leonid Hurwicz]] einer seiner Lehrer war. Ab 1964 arbeitete McFadden an der [[University of California, Berkeley]], an der er von 1969 bis 1979 eine [[Professur]] für [[Wirtschaftswissenschaften]] innehatte. Von 1977 bis 1991 war er Professor am [[Massachusetts Institute of Technology]] in [[Cambridge (Massachusetts)]]. Seit 1991 ist er wieder Professor in Berkeley mit Schwerpunkt auf computational statistics und Direktor des ''Econometrics Laboratory'', seit 2011 zudem Professor an der [[University of Southern California]]


Im Jahr 2005 stand McFadden der [[American Economic Association]] als gewählter Präsident vor.<ref name="AEA">{{Internetquelle|url=https://www.aeaweb.org/honors_awards/officerspast.php|sprache=en|zugriff=2015-10-21|titel=Past and Present Officers|hrsg=aeaweb.org ([[American Economic Association]])}}</ref>
Im Jahr 2005 stand McFadden der [[American Economic Association]] als gewählter Präsident vor.<ref name="AEA">{{Internetquelle|url=https://www.aeaweb.org/honors_awards/officerspast.php|sprache=en|zugriff=2015-10-21|titel=Past and Present Officers|hrsg=aeaweb.org ([[American Economic Association]])}}</ref>
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McFadden forschte zu ökonometrischen Methoden für diskrete Entscheidungen. Ein Beispiel ist das [[Logistische Regression|Logit-Regressionsmodell]]. Diskrete Entscheidungen zeichnen sich durch eine beschränkte Anzahl von Möglichkeiten aus, die sich [[Dualsystem|binär]] modellieren lassen. Eine 1 stünde etwa für „Ereignis trat ein“ und eine 0 für „Ereignis trat nicht ein“. Beispielsweise ließe sich untersuchen, ''ob'' ein Individuum arbeitet, und nicht wie zuvor, ''wie viele'' Stunden es arbeitet.
McFadden forschte zu ökonometrischen Methoden für diskrete Entscheidungen. Ein Beispiel ist das [[Logistische Regression|Logit-Regressionsmodell]]. Diskrete Entscheidungen zeichnen sich durch eine beschränkte Anzahl von Möglichkeiten aus, die sich [[Dualsystem|binär]] modellieren lassen. Eine 1 stünde etwa für „Ereignis trat ein“ und eine 0 für „Ereignis trat nicht ein“. Beispielsweise ließe sich untersuchen, ''ob'' ein Individuum arbeitet, und nicht wie zuvor, ''wie viele'' Stunden es arbeitet.


Mit Logit-Modellen lassen sich jedoch auch Wahrscheinlichkeiten bzw. relative Häufigkeiten modellieren, weil diese numerisch zwischen 0 (=0% relative Häufigkeit) und 1 (=100% relative Häufigkeit) schwanken. Beispiele dafür sind Wahlergebnisse oder die Eintrittswahrscheinlichkeit von Naturkatastrophen. Eine der ersten großen empirischen Anwendungen des Logit-Modells war daher McFaddens Studie zur Gründung der Nahverkehrsgesellschaft [[Bay Area Rapid Transit]] in [[San Francisco]] Mitte der 1970er Jahre.<ref>[http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html Siehe Abschnitt 3.1 aus Kenneth Trains Buch ''Discrete Choice Methods with Simulation''.]</ref>
Mit Logit-Modellen lassen sich jedoch auch Wahrscheinlichkeiten bzw. relative Häufigkeiten modellieren, weil diese numerisch zwischen 0 (=0 % relative Häufigkeit) und 1 (=100 % relative Häufigkeit) schwanken. Eine der ersten großen empirischen Anwendungen des Logit-Modells war daher McFaddens Studie zur Gründung der Nahverkehrsgesellschaft [[Bay Area Rapid Transit]] in [[San Francisco]] Mitte der 1970er Jahre.<ref>[http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html Siehe Abschnitt 3.1 aus Kenneth Trains Buch ''Discrete Choice Methods with Simulation''.]</ref>


== Ehrungen ==
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* 2000: [[Preis für Wirtschaftswissenschaften der schwedischen Reichsbank im Gedenken an Alfred Nobel]], zusammen mit [[James Heckman]]
* 2000: [[Preis für Wirtschaftswissenschaften der schwedischen Reichsbank im Gedenken an Alfred Nobel]], zusammen mit [[James Heckman]]
* 2002: [[Richard-Stone-Preis]] (zusammen mit [[Kenneth Train]])<ref name="Richard-Stone-Preis">{{Internetquelle|url=http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291099-1255/homepage/richard_stone_prize.htm|zugriff=2015-12-29|titel=Journal of Applied Econometrics - Richard Stone Prize|sprache=en}}</ref>
* 2002: [[Richard-Stone-Preis]] (zusammen mit [[Kenneth Train]])<ref name="Richard-Stone-Preis">{{Internetquelle|url=http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291099-1255/homepage/richard_stone_prize.htm|zugriff=2015-12-29|titel=Journal of Applied Econometrics - Richard Stone Prize|sprache=en}}</ref>
* 2006: Mitglied der [[American Philosophical Society]]<ref>{{Internetquelle| url=https://search.amphilsoc.org/memhist/search?creator=Daniel+L.+McFadden&title=&subject=&subdiv=&mem=&year=&year-max=&dead=&keyword=&smode=advanced| titel=Member History: Daniel L. McFadden| hrsg=American Philosophical Society| zugriff=2018-12-17}}</ref>


== Siehe auch ==
== Siehe auch ==
* [[Pseudo-Bestimmtheitsmaß#McFadden|Pseudo-Bestimmtheitsmaß nach McFadden]]<ref>D. McFadden: ''Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour.'' In: P. Zarembka (Hrsg.): ''Frontiers in Econometrics.'' Academic Press, New York 1974, S. 105–142.</ref>
* [[Pseudo-Bestimmtheitsmaß#Likelihood-basierte Maße|Pseudo-Bestimmtheitsmaß nach McFadden]]<ref>D. McFadden: ''Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour.'' In: P. Zarembka (Hrsg.): ''Frontiers in Econometrics.'' Academic Press, New York 1974, S. 105–142.</ref>


== Einzelnachweise ==
== Einzelnachweise ==
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* [http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html Kenneth Trains Buch ''Discrete Choice Methods with Simulation'' (kostenlos zum Download verfügbar). Train war Schüler McFaddens.]
* [http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html Kenneth Trains Buch ''Discrete Choice Methods with Simulation'' (kostenlos zum Download verfügbar). Train war Schüler McFaddens.]


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Aktuelle Version vom 17. November 2021, 14:22 Uhr

Daniel McFadden im Jahr 2014

Daniel Little McFadden (* 29. Juli 1937 in Raleigh, North Carolina) ist ein amerikanischer Ökonometriker.

McFadden erhielt im Jahre 2000 zusammen mit James Heckman den Preis für Wirtschaftswissenschaften der schwedischen Reichsbank im Gedenken an Alfred Nobel für die Entwicklung von Theorien und Methoden zur Analyse diskreter Entscheidungen.

Werdegang

McFadden erhielt einen B.S. in Physik und einen Doktor in Verhaltenswissenschaften von der University of Minnesota, wo Leonid Hurwicz einer seiner Lehrer war. Ab 1964 arbeitete McFadden an der University of California, Berkeley, an der er von 1969 bis 1979 eine Professur für Wirtschaftswissenschaften innehatte. Von 1977 bis 1991 war er Professor am Massachusetts Institute of Technology in Cambridge (Massachusetts). Seit 1991 ist er wieder Professor in Berkeley mit Schwerpunkt auf computational statistics und Direktor des Econometrics Laboratory, seit 2011 zudem Professor an der University of Southern California

Im Jahr 2005 stand McFadden der American Economic Association als gewählter Präsident vor.[1]

Forschung

McFadden forschte zu ökonometrischen Methoden für diskrete Entscheidungen. Ein Beispiel ist das Logit-Regressionsmodell. Diskrete Entscheidungen zeichnen sich durch eine beschränkte Anzahl von Möglichkeiten aus, die sich binär modellieren lassen. Eine 1 stünde etwa für „Ereignis trat ein“ und eine 0 für „Ereignis trat nicht ein“. Beispielsweise ließe sich untersuchen, ob ein Individuum arbeitet, und nicht wie zuvor, wie viele Stunden es arbeitet.

Mit Logit-Modellen lassen sich jedoch auch Wahrscheinlichkeiten bzw. relative Häufigkeiten modellieren, weil diese numerisch zwischen 0 (=0 % relative Häufigkeit) und 1 (=100 % relative Häufigkeit) schwanken. Eine der ersten großen empirischen Anwendungen des Logit-Modells war daher McFaddens Studie zur Gründung der Nahverkehrsgesellschaft Bay Area Rapid Transit in San Francisco Mitte der 1970er Jahre.[2]

Ehrungen

Siehe auch

Einzelnachweise

  1. Past and Present Officers. aeaweb.org (American Economic Association), abgerufen am 21. Oktober 2015 (englisch).
  2. Siehe Abschnitt 3.1 aus Kenneth Trains Buch Discrete Choice Methods with Simulation.
  3. Awards. econometricsociety.org, abgerufen am 16. August 2015 (englisch).
  4. Journal of Applied Econometrics - Richard Stone Prize. Abgerufen am 29. Dezember 2015 (englisch).
  5. Member History: Daniel L. McFadden. American Philosophical Society, abgerufen am 17. Dezember 2018.
  6. D. McFadden: Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour. In: P. Zarembka (Hrsg.): Frontiers in Econometrics. Academic Press, New York 1974, S. 105–142.
Commons: Daniel McFadden – Sammlung von Bildern, Videos und Audiodateien