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Black-box variational inference (BBVI) is a technique to approximate the posterior of Bayesian models by optimization. Similar to MCMC, the user only needs to specify the model; then, the inference procedure is done automatically. In contrast to MCMC, BBVI scales to many observations, is faster for some applications, and can take advantage of highly optimized deep learning frameworks since it can be formulated as a minimization task. In the case of complex posteriors, however, other state-of-the-art BBVI approaches often yield unsatisfactory posterior approximations. This paper presents Bernstein flow variational inference (BF-VI), a robust and easy-to-use method flexible enough to approximate complex multivariate posteriors. BF-VI combines ideas from normalizing flows and Bernstein polynomial-based transformation models. In benchmark experiments, we compare BF-VI solutions with exact posteriors, MCMC solutions, and state-of-the-art BBVI methods, including normalizing flow-based BBVI. We show for low-dimensional models that BF-VI accurately approximates the true posterior; in higher-dimensional models, BF-VI compares favorably against other BBVI methods. Further, using BF-VI, we develop a Bayesian model for the semi-structured melanoma challenge data, combining a CNN model part for image data with an interpretable model part for tabular data, and demonstrate, for the first time, the use of BBVI in semi-structured models.
AbstractSanctions encompass a wide set of policy instruments restricting cross‐border economic activities. In this paper, we study how different types of sanctions affect the export behavior of firms to the targeted countries. We combine Danish register data, including information on firm‐destination‐specific exports, with information on sanctions imposed by Denmark from the Global Sanctions Database. Our data allow us to study firms' export behavior in 62 sanctioned countries, amounting to a total of 453 country‐years with sanctions over the period 2000–2015. Methodologically, we apply a two‐stage estimation strategy to properly account for multilateral resistance terms. We find that, on average, sanctions lead to a significant reduction in firms' destination‐specific exports and a significant increase in firms' probability to exit the destination. Next, we study heterogeneity in the effects of sanctions across (i) sanction types and sanction packages, (ii) the objectives of sanctions, and (iii) countries subject to sanctions. Results confirm that the effects of sanctions on firms' export behavior vary considerably across these three dimensions.
IT-Kosten machen heute einen immer größeren Anteil an den Gesamtkosten von Unternehmen aus. Die Verantwortlichen sind aufgefordert die IT-Kosten zu senken oder zumindest ein effizientes Management sicherzustellen. Oftmals fehlt es dafür an Transparenz und Verständnis für diese Ausgaben. Die Analyse der IT-Kostentreiber ermöglicht ein tieferes Verständnis der Ursachen und Auswirkungen strategischer Entscheidungen. Dieser Beitrag zielt darauf ab, die strategischen IT-Kostentreiber bezüglich des Wirkungshorizonts und des Entscheidungsortes zu analysieren. Die durchgeführte Delphi-Studie zeigt, dass Entscheidungen über diese Kostentreiber größtenteils mittel- bis langfristige Auswirkungen haben. Zudem wird deutlich, dass die IT-Abteilung zwar in den Entscheidungsprozess eingebunden ist, während die finalen Entscheidungen häufig stärker im Fachbereich liegen. Zusammenarbeit und effektive Kommunikation sind deshalb entscheidend und die Verantwortung für IT-Kosten sollte von allen EntscheidungsträgerInnen getragen werden. Dieser Beitrag erweitert die Forschung im IT-Kostenmanagement und sensibilisiert PraktikerInnen für Kostenbeeinflussungshebel und die strategische Diskussion über IT-Kosten und das Wertversprechen der IT.