Ich führe Ökonometrie mit KI-Tools durch

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66 Aufträge abgeschlossen

Muster in den Daten finden

Doktor der Statistik, Ökonometriker und Data Scientist mit umfangreicher Erfahrung in prädiktivem Modellieren, Datenanalyse, Zeitreihen, Paneldaten, Finanzrisiko und maschinellem Lernen/tiefem Lernen....
Über diesen Service

Hallo,

Ich helfe Analysten und Entscheidungsträgern im wirtschaftlichen Bereich dabei, Daten in zuverlässige und genaue Prognosen mit kausaler Interpretierbarkeit umzuwandeln. Meine Arbeit basiert auf moderner Data Science (XGBoost/LightGBM, LSTM, GRU, Transformer, SHAP) und Ökonometrie (ARIMA/SARIMAX, VAR/SVAR, GARCH, DiD/Synthetic Control, IV/GMM, Panel FE/RE) sowie solider Feature-Engineering-Arbeit (fehlende Daten, Ausreißer, Reproduzierbarkeit).


Typische Projekte:

  • Makro-/Sektor-Nowcasts und Prognosen
  • Nowcast von BIP/Inflation anhand offizieller + alternativer Daten (Google Trends, Energie, Mobilität)
  • Politik-/Programm-Evaluierung (DiD/SCM/Event-Studie) für Zuschüsse, Steuern, Subventionen
  • Einzelhandel-/Sektornachfrageprognosen mit Aktionen/Veranstaltungen/Ferien
  • Preis- und Volatilitätsmodelle für Rohstoffe/Devisen/Aktien (GARCH/MGARCH)
  • KPI-Dashboards
  • Text-als-Daten: Sentiment- & Topic-Trends aus Berichten/News


Was du bekommst:

  • Reproduzierbarer Code (Python oder R) mit klaren Kommentaren
  • Datensätze & Schema, sauber und dokumentiert
  • Abbildungen & Tabellen (Prognoseverläufe, IRFs, Gegenfaktische, Volatilitätsdiagramme, SHAP)
  • Metriken (MAPE/RMSE/AUC) oder kausale Effekte mit Konfidenzintervallen
  • Kurzbericht (PDF/Markdown/Notebook) + Übergabevermerke

Expertise:

Feature-Lernen

•

Klassifizierung

•

Clustering

Programmiersprache:

Python

•

R

•

MATLAB

•

SQL

•

Colab

Frameworks:

scikit-learn

•

DeepPy

•

keras

•

PyTorch

•

Panda

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

•

Google Cloud Vision API

Tools:

Jupyter-Notizbuch

•

OpenNN

•

tensorflow

•

Excel

•

Stata

•

Colab

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