Bisherige Themen

Die folgenden Masterarbeiten wurden von uns seit 2019 betreut

Raj Sinha: Machine Learning Approach for Hiring Demand Forecasting in Large Scale Organizations

Hendrik Kirchmann: State-Dependent International Spillover Effects of U.S. Fiscal Policy Shocks

Christoph Drechsel: Using regularization strategies to predict industry specific realized volatility with neural networks

Irtiza Waheed: Forecasting Macroeconomic Panel data for the EU using LSTM Neural Networks

  • Daniel Haupt: How Socioeconomic Factors Affect Macroeconomic Density Forecasts – a Compositional Data Approach
  • Marco Braun: Nowcasting in the US economy with Neural Networks using Google Trends data

  • Benita Heid: Process Mining – die Zukunft der digitalen Prozessoptimierung
  • Vinzent Herdegen: Forecasting Foreign Trade Volumes Using Methods for Hierarchical Time Series
  • Gohar Grigoryan: The Effect of Oil Market Shocks on BRIC Stock Market Volatility over Time
  • Christoph Schuster: The socio-economic determinants of COVID-19: A spatial analysis of German county level data
  • Marlon Skawran: Identifizierung von Kfz-Schadenmustern mittels Clusteranalyse von Reparaturgutachten
  • Kathrin Engelhardt: Long-term predictability: Movements in volatility components

  • Johannes Frank: Forecasting Volatility of the S&P 500 during the COVID-19 Pandemic Using Neural Networks and Random Forests
  • Dominik Walter: Using multi-dimensional dynamic time warping to identify time-varying lead-lag relationships
  • Simone Merkle: Marktsegmentierung im B2B-Markt zur Ableitung strategischer Potenziale am Beispiel des Unternehmensmarktes der DATEV eG

  • Simon Rauch: Forecasting the Duration of Transshipment Processes Using Bayesian Networks
  • Philip Oberfichtner: Explainable Artifical Intelligence in der Versicherungsbranche. Die Identifikation von Risikomerkmalen am Beispiel von Zahntarifen

  • Fabian Waldow: Financial Machine Learning in Future Markets
  • Steffen Zierold: Robuste Portfolio-Optimierung für rangtransformierte Handelssignale
  • Denis Baev: Identification of Oil Price Shocks using the Narrative Sign Restruction Approach and Their Impact on Oil-Producing Economies

Die folgenden Masterarbeiten wurden von Prof. Dr. Klein vor 2019 betreut

2019
Braun, Christian Statistical Methods for the Determination of the Aggregate Loss Distribution – with Applications for Oerational Risk Data
2018
Do, Anh Xuan Maschinelles Lernen zur Identifikation von Kapitalmarktanomalien – eine empirische Studie
Stelzer, Lisa Anwendung von Spliced-Modellen zur Quantifizierung operationeller Risiken
Dreyer, Thea Trendtypen im FMCG-Bereich – Bildung und Charakterisierung anhand von GfK Consumer Panel Daten
Atsobolo, Ninon Hortense Nichtparametrische Schätzung des Leverage Effekts
Albig, Marie-Theres Multi-Perioden-Kreditportfoliomodellierung unter Berücksichtigung von Abhängigkeiten: Vom Faktormodell zum Faktorcopulamodell
Le, Duc Tiep Right-Tail Information in Financial Markets
Ndengang Kiajie, Romaric Dief Sattelpunktapproximation für Students t-Statistik ohne Momentenbedingungen
Fallah, Mohsen Right-Tail Information in Financial Markets
2017
Möstel, Linda Schätzung von zeitdiskret beobachteten Markovprozessen, mit Anwendung im Kreditrisiko
Sauter, Michael Konstruktion parametrischer Probability-of-Default Profile unter Berücksichtigung von Konjunkturvariablen
Ossberger, Johannes Extremwerttheoretische Ansätze zur Quantifizierung operationeller Risiken
Dehler, Kristina Bayesianische Methoden im operationellen Risiko
Rau, Anna Adaptive nichtparametrische Tests für das Zwei-Stichproben-Skalenproblem
Grzyb, Barbara Anpassungstests für multivariate Copula-basierte Zeitreihenmodelle
 Hu, Yuqi Mathematische Modelle zur Vorhersage des Nutzerverhaltens auf einem Immobilienportal
2016
Hui, Alexander Konstruktion flexibler Verteilungsmodelle auf Basis des T-X-Y-Modells mit Anwendungen auf Finanzmarktdaten
Rende, Jonas Pairs trading – a comparison study of the most common approaches
Moser, Thorsten Jenseits von Value-at-Risk und Expected Shortfall: Alternativen und neuere Ansätze mit Anwendungen auf Kreditrisiken
Kurtz, Alexander Statistische Arbitrage: Entwicklung und empirische Überprüfung von Strategien für den Hochfrequenzhandel
Pfälzner, Fabian Einsatz von Tukey-type Verteilungen bei der Quantifizierung von operationellen Risiken
Fick, Hubert Die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Betrugserkennung – eine Anwendung neuronaler Netze
Brug, Christoph Macroeconomic Forecasting with an Application to Credit Risk Management
Endres, Sylvia Statistical arbitrage pairs trading – an approach based on stochastic differential equations with application to high frequency data
2015
Stübinger, Johannes Statistical Arbitrage Pairs Trading with the Copula Approach
Fechter, Johanna Diverse Abstände zwischen Nicht-Wahrscheinlichkeitsmaßen und Anwendungen in den Aktuarwissenschaften
2014
Wächter, Johanna Kreditporfoliomodellierung unter Berücksichtigung von Abhängigkeiten zwischen den Risikoparametern PD, LGD und EAD
Nehls, Simon Henning Modellierung der Heterogenität von Markov-Ketten angewandt auf das Konsumentenverhalten im Internet
2013
Boltovska, Mariana Rangbasierte Schätzung von GARCH-Modellen
Schulz, Roland Credit-value adjustment und Wrong-way risk
Lerzer, Tobias Nichtparametrische Tests auf Tailunabhängigkeit mit Hilfe von empirischen Copulas
2012
Klos, Jessica Clusterung von Zeitverläufen der Mimikanalyse im Rahmen der Werbewirkungsforschung