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In den Artikeln wird eine wirksamere Kartellaufdeckung mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen als Möglichkeit aufgezeigt. An Fallbeispielen, die von der Wettbewerbskommission (WEKO) untersucht wurden oder anhand nachgewiesener Kartelle in Japan zeigen die Autoren, dass Algorithmen verdächtige Muster effizienter aufdecken können.
Artikel:
- 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
La Diligentia Foundation soutient un projet de recherche d’UniDistance Suisse sur les obstacles administratifs dans le système fiscal
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«UniDistance Suisse est une institution attrayante dans le domaine de la recherche scientifique de haut niveau»
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