Daniel McFadden
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Daniel L. McFadden (* 29. Juli 1937 in Raleigh, North Carolina) ist ein US-amerikanischer Ökonometriker.
McFadden erhielt im Jahre 2000 zusammen mit James Heckman den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für die Entwicklung von Theorien und Methoden zur Analyse diskreter Entscheidungen. Ein Beispiel ist das Logit-Regressionsmodell. Diskrete Entscheidungen zeichnen sich durch eine beschränkte Anzahlung von Möglichkeiten aus. Während klassische Ökonometrie beispielsweise untersuchen kann, wie viele Stunden ein Individuum arbeitet, lässt sich mit Probit-Regressionen abschätzen, ob es arbeitet oder nicht. Mit seinen Theorien lassen sich Wahlentscheidungen und das Verhalten im Straßenverkehr plausibel erklären.
Eine der ersten großen empirischen Anwendungen des Probit-Modells war McFaddens Studie zur Einführung des BART in San Francisco Mitte der 1970er Jahre. [1]
McFadden erhielt einen B.S. in Physik 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.
[Bearbeiten] Siehe auch
- Pseudo-Bestimmtheitsmaß nach McFadden
[Bearbeiten] Einzelnachweise
[Bearbeiten] Weblinks
- Homepage McFaddens, Uni Berkeley
- Rede (Text und Video) zur Nobelpreisverleihung (englisch)
- Informationen der Nobelstiftung zur Preisverleihung 2000 an Daniel McFadden (englisch)
- Kenneth Trains Buch Discrete Choice Methods with Simulation (kostenlos zum Download verfügbar). Train war Schüler McFaddens.
| Personendaten | |
|---|---|
| NAME | McFadden, Daniel L. |
| KURZBESCHREIBUNG | Nobelpreisträger, Ökonom |
| GEBURTSDATUM | 29. Juli 1937 |
| GEBURTSORT | Raleigh, North Carolina |
