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Leute - 01.08.2021 - 00:00 

Berufung: David Preinerstorfer

Prof. David Preinerstorfer ist seit 1. August 2021 Assoziierter Professor für Ökonometrie an der Universität St.Gallen.

1. August 2021. Im Jahr 2010 absolvierte Prof. Dr. David Preinerstorfer sein Studium zum Magister der Naturwissenschaften in Psychologie an der Universität Wien. Zusätzlich schloss er 2011 seinen Master in Statistik an der Universität Wien ab und begann daraufhin seine Promotionsarbeit in Statistik und Operations Research. Seine Dissertation mit dem Titel «Autocorrelation robust testing in time series regression models» verteidigte er im Jahre 2015. Es folgten Post-Doc Tätigkeiten an der Universität Wien und der Universität Aarhus, bevor er 2017 auf die Assistenzprofessur in Ökonometrie an der Freien Universität Brüssel (Université libre de Bruxelles) berufen wurde.

Forschung im Bereich Machine Learning und Big Data

Die Forschung von Prof. Dr. David Preinerstorfer beschäftigt sich mit verschiedenen methodischen Aspekten des kausalen maschinellen Lernens (und Big Data), einem neuen Bereich der Ökonometrie, der sich in den letzten Jahren sprunghaft weiterentwickelt hat. In dem spezifischen Bereich, in dem Prof. Dr. David Preinerstorfer forscht, geht es vor allem um optimale Entscheidungsfindung bei diskreten Entscheidungsmöglichkeiten und heterogenen Wirkungen. Derartige statistische Methoden sind sowohl in der Privatwirtschaft (z.B. Investitionsentscheidungen) als auch für Regierungen (z.B. für die optimale Politikauswahl) relevant. Er publizierte sowohl in den besten statistischen Fachzeitschriften wie dem Journal of the American Statistical Society, den Annals of Statistics, als auch einer der Top-Zeitschriften der VWL, Econometrica.

Vorlesungen im Bereich Data Analytics

Prof. Dr. David Preinerstorfer wird im Bereich der empirischen Datenanalyse (Data Analytics) seine Vorlesungen halten – sowohl in methodischen als auch in anwendungsorientierten Lehrveranstaltungen. Er verfügt in diesen Bereichen auf allen Stufen über umfangreiche Lehrerfahrungen.

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