A Machine Learning Approach to Rural Entrepreneurship.

Autor/in	Celbis, Mehmet Güney
Titel	A Machine Learning Approach to Rural Entrepreneurship. Gefälligkeitsübersetzung: Ein Ansatz des maschinellen Lernens für Unternehmertum im ländlichen Raum.
Quelle	In: Papers in regional science, 100 (2021) 4, S. 1079-1104 PDF als Volltext kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1435-5957
DOI	10.1111/pirs.12595
Schlagwörter	Empirische Forschung; Risikobereitschaft; Vertrauen; Künstliche Intelligenz; Lernen; Ländlicher Raum; Determinante; Kapital; Sozialkapital; Unternehmensgründung; Wirtschaftsforschung; Qualifikation; Unternehmer; Altersabhängigkeit; Internationaler Vergleich; Institution; Bulgarien; Estland; Europa; Griechenland; Italien; Kroatien; Lettland; Litauen; Polen; Rumänien; Slowakei; Slowenien; Tschechische Republik; Ungarn; Zypern
Abstract	"This study offers a novel approach to understand the mechanisms of rural entrepreneurship by applying five alternative machine learning techniques on data obtained from the Life in Transition Survey III. Results highlight how capital constraints, age, factors related to trust and over-trust, awareness of current trends, the use of various media tools, a competitive character, institutional factors, and education are associated with the success and failure of potential entrepreneurs in rural areas who attempt to set up a business. The final predictions are achieved with accuracies ranging from seventy-two to ninety-two percent." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons).
Erfasst von	Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update	2021/3