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Dr. Johannes Stübinger

Dr. Johannes Stübinger

Telefon: +49 (0) 911 – 5302 – 290
E-Mail: johannes.stuebinger@fau.de
Information: Lebenslauf
Forschung


Lebenslauf

 

Beruflicher Werdegang
seit  08/2018 Data Scientist, Siemens AG
04/2018 Promotion zum Dr. rer. pol., Thema: Essays on Quantitative Finance in the context of Statistical Arbitrage
10/2015 – 07/2018 Mitarbeiter am Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
10/2010 – 09/2015 Studium der Wirtschaftsmathematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
09/2014 – 09/2015 Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
12/2012 – 03/2013 Studentische Hilfskraft am Lehrstuhl Wirtschaftsmathematik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

 


Forschungsschwerpunkte

  • Machine learning (boosting, random forests, generalized linear models, etc.)
  • High-performance computing (GPUs, Amazon Web Services)
  • Big Data Analytics
  • Capital market anamolies
  • Daily and high-frequency data

Lehre

  • WS 18/19: Extremwertstatistik mit Anwendungen in Finanz- und Versicherungsmärkten
  • SS 18: Nichtparametrische statistische Verfahren
  • SS 18: Statistik
  • WS 17/18: Rechnergestützte Fallstudienübung Statistik
  • WS 17/18: Angewandte Analyse von Zeitreihen- und Finanzmarktdaten
  • SS 17: Nichtparametrische statistische Verfahren
  • SS 17: Statistik
  • WS 16/17: Angewandte Analyse von Zeitreihen- und Finanzmarktdaten
  • WS 16/17: Rechnergestützte Fallstudienübung Statistik
  • SS 16: Statistik
  • WS 15/16: Statistik

Veröffentlichungen

Diskussionspapiere

  • Endres, S., Stübinger, J., 2018. A flexible regime switching model with pairs trading application to the S&P 500 high-frequency stock returns. FAU Discussion Papers in Economics 07/2018, Institute for Economics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg.
    [pdf-Dokument]
  • Endres, S., Stübinger, J., 2017. Optimal trading strategies for Levy-driven Ornstein-Uhlenbeck processes. FAU Discussion Papers in Economics 17/2017, Institute for Economics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg.
    [pdf-Dokument]
  • Mangold, B., Pleier, T., Brug, C., Nolzen, J., Stübinger, J., 2014. Verbesserung des Lernverhaltens durch Online-Tests – ein Jahr später. Diskussionspapier 91/2014, Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Nürnberg.
    [pdf-Dokument]

Konferenzen

  • Beat the bookmaker – Winning football bets with machine learning. Thirty-eighth SGAI International Conference on Artificial Intelligence, Cambridge, December 2018.
  • Using higher-order factorization machines for enterprise value prediction. Research Series of GfK, Nürnberg, October 2017.
  • Financial market predictions with Factorization Machines: Trading the opening hour based on overnight social media data. CEQURA Conference 2017 on Advances in Financial and Insurance Risk Management, München, September 2017.