In seiner Begrüßung dankte Dekan Prof. Dr. Stefan Süß der Kreissparkasse Düsseldorf für ihr nachhaltiges Engagement für den exzellenten wissenschaftlichen Nachwuchs an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät: „Ich freue mich, dass wir heute eine Spitzenleistung in der aktuellen, internationalen ökometrischen Forschung und Methodik würdigen. Und damit einen Beitrag zu einem Forschungsfeld beisteuern, das in den letzten Jahren stetig an Bedeutung auch in der Unternehmenspraxis gewonnen hat.“
Prof. Dr. Svend Reuse gratulierte Maximilian Osterhaus: „Die Kreissparkasse Düsseldorf unterstützt Projekte, die mit viel Herzblut entstanden sind. Sie haben mit Ihrer herausragenden Dissertation bewiesen, dass darin neben wissenschaftlicher Leidenschaft viel Können und vielleicht noch mehr Einsatz steckt. Dieser Aufwand soll sich lohnen. Es ist mir eine große Freude, Ihnen den diesjährigen Preis für die beste Dissertation zu überreichen.“
Nach den Grußworten hielt Doktorvater Prof. Dr. Florian Heiß, Lehrstuhl für Statistics and Econometrics, die Laudatio: „Alle Kapitel bewegen sich methodisch an der international vordersten Forschungsfront. Dabei werden Ansätze aus der Statistik und Ökonometrie auf geschickte Art kombiniert mit Ansätzen aus dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz. Auf diese Weise entstehen echte Mehrwerte und nützliche Werkzeuge für die empirische Forschung. Die vorliegende Forschungsarbeit zeichnet sich durch hohe wissenschaftliche Sorgfalt aus und geht weit über das hinaus, was im Rahmen einer Dissertation zu erwarten wäre."
Im Anschluss stellte der Preisträger seine Arbeit 'Three Essays on Estimating Heterogeneity in Discrete Choice Models' vor:
Die Dissertation besteht aus drei jeweils abgeschlossenen Forschungspapieren und befasst sich mit der Entwicklung und Untersuchung von Methoden für die flexible und einfache Schätzung heterogener Parameter in ökonomischen Modellen. Dabei deckt sie substantielle Schwachstellen bestehender Schätzer auf und stellt neue Schätzer und Lösungen zur Behebung dieser Schwachstellen vor.
Eine große Herausforderung empirischer ökonomischer Studien ist die möglichst realistische Modellierung der betrachteten Märkte und Wirtschaftsakteure. Ein zentraler Bestandteil dessen ist die Berücksichtigung der Heterogenität der Akteure. Um das Verhalten von Wirtschaftsakteuren präzise vorherzusagen, ist es somit unabdingbar, dass die Heterogenität flexibel modelliert und die entsprechenden Parameter in ökonomischen Modellen akkurat geschätzt werden. Nur so können das Verhalten der betrachteten Märkte und Akteure verstanden und evidenzbasierte politische Empfehlungen ausgesprochen und effektive Regulierungsmaßnahmen getroffen werden.
Aufgrund bisher fehlender methodischer Innovationen und der in der Vergangenheit limitierten Verfügbarkeit großer Datenmengen greifen noch viele empirische Studien bei der Schätzung der heterogenen Parameter auf sogenannte parametrische Methoden zurück. Diese Schätzmethoden sind problematisch, weil sie die Spezifikation der funktionalen Form der Heterogenität durch den Forscher a priori erfordern – ohne dass diesem in der Regel hinreichend Informationen über die Form vorliegen. Somit limitieren zahlreiche ökonomische Studien die Heterogenität der betrachteten Akteure a priori auf die vorab festgelegte Form.
Die zunehmende Digitalisierung und die daraus resultierenden großen Datenmengen eröffnen die Möglichkeit, die Heterogenität der betrachteten Akteure auf einer ganz neuen Detailebene zu untersuchen und somit die einschränkenden Annahmen der bestehenden Methoden schrittweise zu überwinden. Damit die gängige Forschungspraxis jedoch überwunden werden kann, müssen innovative Schätzmethoden entwickelt werden, die ausreichend flexibel sind, um komplexe Formen der Heterogenität aus großen Datenmengen schätzen zu können, ohne dabei zu rechenintensiv zu sein.
Dr. Maximilian Osterhaus studierte zunächst Wirtschaftswissenschaften an der Julius-Maximilians-Universität in Würzburg. Ende 2013 legte er ein Erasmus-Semester an der Universität von Alicante ein, bevor er 2014 das VWL-Masterstudium in Würzburg aufnahm. Nach dem Examen (2016) wechselte er als Doktorand nach Düsseldorf an das DICE und promovierte sich Ende 2021 am DICE unter der Betreuung von Prof. Dr. Florian Heiß. Seit Februar 2022 ist er Assistenzprofessor für Ökonometrie (TT) an der Reichsuniversität Groningen (NL). Sein Forschungsinteresse liegt an der Schnittstelle von Statistik und Wirtschaft / quantitativem Marketing. Aktuell befasst er sich mit der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning für die Analyse heterogener Verbraucherpräferenzen.