Améliorer la détection de cartels grâce au machine learning

• 29.09.2022
• Faculté d'économie · UniDistance Suisse
• David Imhof

Les articles proposent de rendre la détection de cartel plus efficace grâce à des algorithmes de machine learning. En prenant pour exemple des cas examinés par la Commission de la concurrence (COMCO) ou des cas de cartels avérés au Japon, les auteurs montrent que les algorithmes permettent de détecter des schémas suspects plus efficacement.

David Imhof enseigne le module « Statistiques descriptives et probabilités » du Bachelor en économie et management.

Les articles :

• A Machine Learning Approach for Flagging Incomplete Bid-Rigging Cartels – Wallimann, Imhof & Huber | SpringerLink
• Cartel Screening and Machine Learning – Harrington & Imhof | Stanford Computational Antitrust
• Transnational machine learning with screens for flagging bid‐rigging cartels - Huber - 2022 - Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) - Wiley Online Library