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Lehre

Module & Veranstaltungen

Eine vollständige Übersicht über alle Module des Fachbereichs Mathematik und Informatik finden Sie in unserem Online-Modulhandbuch. Die im laufenden Semester angebotenen Kurse sind im Vorlesungsverzeichnis angegeben. Auf den Informationsseiten des Fachbereichs für Studierende wird die (vorläufige) Veranstaltungsplanung für die kommenden Semester veröffentlicht. Nachfolgend finden Sie ergänzende Informationen

Abschlussarbeiten

Für eine Bachelorarbeit in Stochastik wird neben den Vorlesungen "Elementare Stochastik" und "Maß - und Integrationstheorie" in der Regel noch mindestens eine weiterführende Veranstaltung vorausgesetzt, also z.B. ein Seminar oder eine der Vorlesungen "Wahrscheinlichkeitstheorie" oder "Statistik". Auch das Praktikum zur Stochastik ist sinnvoll, wenn Sie auch numerisch am Rechner arbeiten wollen. Weitere Hinweise zur Anfertigung einer Bachelorarbeit in Stochastik finden Sie hier.

Für eine Masterarbeit werden i.d.R. Kenntnisse aus weiterführenden Veranstaltung (z.B. Mathematische und nichtparametrische Statistik, Hochdimensionale Statistik und Maschinelles Lernen, Empirische Prozesse, Quantitatives Risikomanagement) vorausgesetzt. Auch der Besuch eines Seminars kann eine sinnvolle Grundlage für die Arbeit sein.

Betreute Abschlussarbeiten

  • Bachelorarbeiten

    Anton Kagan (2024): Transfer Learning mit verschiedenen plug - in Verfahren

    Keira Eulering (2024): Das systemische Risikomaß CoVaR: Auswirkungen von Abhängigkeitsstrukturen und numerische Illustrationen

    Paula Sträter (2024): Der zentrale Grenzwertsatz in Hilberträumen und dessen Anwendung in der funktionalen Datenanalyse

    Julius Günther (2023): Konzentration für sub-Gaußsches Chaos: Varianten der Hanson-Wright Ungleichung

    Jonathan Demming (2023): Stoppsätze für Martingale in stetiger Zeit

    Philipp Sturm (2023): Convergence in distribution and central limit theorems in separable Hilbert spaces

    Fabian Wetzel (2023): Klassifikation mit fehlerbehafteten Labels in den Trainingsdaten

    Jonas Becker (2023): Kontrollierte Variablenselektion mit Knockoffs in der Regressionsanalyse

    Jingwen Cao (2022): Lokale Grenzwertsätze

    Tin Tin Susanto (2022): Zentraler Grenzwertsatz für Martingale und Markov Ketten

    Jaspreet Kang (2022): Centrality Measures in Networks and Random Graphs

    Lina Möller (2022): Der Bayes Klassifizierer für allgemeine Nutzenmaße

    Hicham Babahmed (2022): Convolutional neural networks and the convergence rate of classifiers

    Wenshuang Hu (2022): Effekte der Parameterschätzung im Markowitz Problem und Verallgemeinerungen

    Maximilian Hennig (2021): Konsistenz des Maximum-Likelihood-Schatzers bei Hidden Markov Modellen

    Anna-Katharina Marx (2021): Optional Sampling unter gleichgradiger Integrierbarkeit in diskreter Zeit

    Christoph Koch (2021): Maximum Likelihood Schätzung für hidden Markov Modelle

    Anna Hemer (2021): Analyse von Monte Carlo Verfahren für Hidden Markov Modelle

    Lisa Drescher (2021): Tests auf sphärische Symmetrie und Anwendung auf multivariate GARCH-Modelle

    Senfuma Karlheinz Kanyike (2021): Expektile als Risikomaße: Eigenschaften und Backtesting

    Maximilian Walasiak (2021): Chaining und der funktionale zentrale Grenzwertsatz

    Karolin Frohnapfel (2021): Robuste Verlustfunktionen und Evaluierung von Volatilitätsvorhersagen mit realisierten Volatilitäten [Link]

    Sebastian Wendland (2021): Ein nichtparametrisches Schätzverfahren für bivariate archimedische Copulas

    Johannes Liebig (2020): Approximationseigenschaften tiefer neuronaler Netze und Anwendungen in der nichtparametrischen Regression

    Marc Wagner (2020): Schranken an die Spektralnorm Gausscher Zufallsmatrizen im symmetrischen und nicht symmetrischen Fall

    Philip Wolff (2020): Knockoffs zur kontrollierten Variablenselektion für Hidden Markov Modelle

    David Reifferscheidt (2020): Hochdimensionale nichtparametrische Regression mit tiefen neuronalen Netzen [Link]

    Muhammad Tuha Rizwan (2020): Backtesting für den Expected Shortfall

    Max Löchel (2020): Zur Spektralnorm hochdimensionaler Gaußscher Zufallsmatrizen [Link]

    Naixin Kang (2020): Zentraler Grenzwertsatz für Markov-Ketten über Martingalapproximationen

    Nadine Huber (2019): Backtesting für den Range Value at Risk

    Maximilian Lachmann (2019): Zeitstetige Modellierung von Migrationsmatrizen und Schätzung der Generatormatrix

    Anton Stephan (2019): Copulas und statistische Verfahren

    Max Hamscher (2018): Komparatives Backtesting im Risikomanagement

    Max Berger (2018): Die Gaußsche Korrelationsungleichung

    Simon Blöss (2017): Toeplitz-Matrizen und der Satz von Szegö

    Marcel Diehl (2017): Ensemble Minimax Schätzung

    Michael Sonntag (2017): Nichtparametrische Analyse des linearen Regressionsmo-dells mit zufälligen Koeffizienten

    Maximilian von Knobloch (2016): Der Satz von Cameron-Martin

    Dominik Hecker (2016): Das Binomialmodell: Exakte und asymptotische Optionspreisbewertung

    Leon Roschig (2015): Embedding discrete- into continuous-time Markov chains

    Ann-Kristin Becker (2015): Stabile Verteilungen und verallgemeinerter zentraler Grenzwertsatz

    Jan Christof Weller (2015): Verteilungstheorie von Ordnungsstatistiken

    Eren Ceylan (2014): Pair-Copula Konstruktionen für graphische Modelle

    Philipp Hermann (2014): Die Azuma-Hoeffding-Ungleichung und verwandte Konzentrationsungleichungen

    Lukas Peter (2014): Das Wignersche Halbkreisgesetz

    Yimai Lin (2013): Maximum Likelihood Schätzung für archimedische Copulas

    Wei Deng (2013): Das Einperiodenmodell der Finanzmathematik mit allgemeinen Zustandsraum

    Hana Ibrahimi (2013): Copulas und Risikoaggregation

    Thorsten Winkelsträter (2013): Das Markowitzsche Optimierungsenigma bei Verteilungen mit schweren Tails

    Tobias Zwingmann (2013): Bedingte Unabhängigkeit und Graphische Modelle

    Anastasia Krepakow (2013): Quantilregression: Theoretische Grundlagen und empirische Anwendung

    Heiko Werner (2013): Die schiefe Normalverteilung und ausgewählte Eigenschaften

    Viktor Bengs (2012): Brownsche Distanz Korrelation

    Ana Iurcu (2012): Algorithmen zur Approximierung der Risikomarge in der Schadenversicherung unter Solvency II

    Tim Josek (2012): Die Steinsche Methode und Anwendungen

    Yuriy Pinkhasik (2012): Hierarchische Archimedische Copulas

    Felix Schulze-Velmede (2012): Eine Familie von schiefen Verteilungen basierend auf der Lambertschen W-Funktion

    Daniel Aschenbach (2011): Multivariate archimedische Copulas

    Márton Eifert (2010): Copula-GARCH Modelle

    Sabrina Thorn (2010): Simulationsbasierter Vergleich von Homogenitätstests

  • Masterarbeiten

    Colin Krag (2024): Statistische Paarvergleichsmodelle für Spielstärken im Fußball unter Einbeziehung von Expected Goals: Modellanpassung und Prädiktion

    Kevin Wilk (2024): Transfer Learning in Functional Data Analysis: Estimating Functional Parameters in the Supremum Norm

    Reza Heidari Murchehkhorti (2024): Der Maximum Korrelationskoeffizient: Funktionalanalytischer Rahmen und Schätzung mit dem ACE Algorithmus

    Nils Staub (2024): Backtesting systemischer Risikomaße

    Lisa Drescher (2024): Confidence Bands in Functional Data Analysis based on the Kac-Rice Formula

    Katharina Effertz (2024): Variable Selection with Knockoffs: Power Analysis and Extensions

    Karolin Frohnapfel (2024): Community Detection in Large Static and Dynamic Networks: Spectral Clustering and Scalability

    Artur Sanin (2023): Der Satz von Jain und Marcus: Varianten und Konsistenz des Bootstrap

    Marc Wagner (2023): Gewichteter Klassifikationsfehler und Klassifikation mit Enthaltung bei fehlerhaften Trainingsdaten

    Max Löchel (2023): Klassifikation funktionaler Daten: Vollständige Trennung, Diskretisierung und Asymptotik

    Johannes Liebig (2023): Binäre Klassifikation mit Enthaltung und der optimale Trade-off zwischen Missklassifikations - und Enthaltungsrisiko

    Sebastian Wendland (2023): Projektionsschätzer für die Erwartungswertfunktion und den Kovarianzoperator in der funktionalen Datenanalyse

    Maximilian Born (2023): Expected Shortfall und Range Value at Risk: Asymptotik von Regressionsschätzern

    Sirui Hu (2023): Asymptotics for risk measures: Quantiles, expected shortfall and beyond

    Nicolai Lawrenz (2023): Classification with Abstention: Asymmetric Classification Error, Rates of
    Convergence and Applications

    Fabian Borberg (2022): Analyse und Simulation des gradkorrigierten stochastischen
    Blockmodells unter zeitlicher Abhängigkeit

    Karoline Hartmann (2021): The D-Dimer Value in Laboratory Diagnostics - A Statistical Analysis

    Frederik Rosenberg (2021): Konvergenzraten in der funktionalen Datenanalyse bei asynchronen Design

    Max Berger (2021): Konvergenzraten bei der Schätzung der Erwartungswertfunktion in der funktionalen Datenanalyse

    Fynn Adam (2021): Tiefes Lernen mit der ReLU Aktivierungsfunktion und dünn besetzten Netzwerken in der nichtparametrischen Regression

    Anton Stephan (2020): Schätzung von latenten Faktoren in hochdimensionalen Zeitreihen

    Phuc-Duyen Tran (2020): Community Detection basierend auf Modularitätskriterien

    Felix Augustin (2020): Statistische Inferenz im stochastischen Blockmodell

    Ning Yan (2019): Estimation in high-dimensional factor models

    Alina Brücher (2018): Rekonstruktion des Trägers und Fehlerschranken in hochdimensionalen Schätzproblemen

    Rebecca Kruse (2017): Autoregressive Zeitreihenmodelle mit Markov Regime

    Philipp Hermann (2017): Prozesskonvergenz bezüglich der Supremum Norm in der funktionalen Datenanalyse

    Ann-Kristin Becker (2017): Nonparametric identication and estimation in static and dynamic stochastic networks

    Idris Pavel Tafo Noutseche (2017): Schwache Konvergenz bezüglicher der Hypi-Semimetrik und Anwendungen

    Michael Ullmer (2017): Verlustfunktionen für multivariate Funktionale und Anwendungen im Risikomanagement

    Jiachun Zhang (2016): Anti-concentration inequalities and uniform confidence bands

    Margarita Roth (2016): Schätzung eines Gravitationsmodells für den Güterverkehr (mit DB Mobility Logistics AG)

    Jian Wu (2015): Optimal Nonparametric Deconvolution Density Estimation

    Felix Schulze-Velmede (2015): Likelihood-Quotiententests für die Anzahl von Komponenten in Mischungsmodelle

    Heiko Werner (2015): Nonparametric Identification and Estimation in two-component mixtures and mixtures of regressions

    Viktor Bengs (2014): Nonparametric density estimation using finite mixture sieves and model selection

    Yurij Pinkhasik (2014): Asymptotik für Expektilschätzungen

    Oleksander Voloshyn (2014): Modellierung der Zinskurve für die Risikosteuerung (mit der Bundesbank)

    David Göttlicher (2014): Clustering mit Mischungs - und Klassifikationsverfahren: Ein Vergleich 

    Daniel Aschenbach (2014): Modellierung multivariater Abhängigkeiten mit Pair-Copula Konstruktionen im Kontext von Least Squares Monte Carlo (mit Milliman GmbH)

    Sabrina Thorn (2013): Berücksichtigung von Schätzunsicherheit bei der Portfolio-Optimierung nach Markowitz

    Anna Leister (2013): Schätzung von hochdimensionalen Kovarianzmatrizen in Faktormodellen

    Saskia Beyer (2013): Volatilitäts- und Korrelationsschätzer von Anlageklassen in Abhängigkeit vom Konjunkturzyklus (mit Commerzbank AG)

    Albert Horn (2013): Dynamik und Glättung von impliziten Volatilitätsflächen

    Yirigui Yirigui (2012): Kohärente Risikomaße

  • Diplomarbeiten

    Yury Tabak (2014): Entscheidungstheoretische Ansätze bei der Zustandsschätzung von Hidden Markov Modellen

    Benjamin Streit (2013): Korrelationsmaße und ihre Anwendung in der Nicht-Lebensversicherung

    Martin Reuter (2013): Vergleich und Bewertung von Dichtevorhersagen makroökonomischer Kennzahlen anhand von proper scoring rules

    Johannes Berens (2012): Nichtparametrische Schätzung in Multivariaten Archimedischen Copulas 

    Lan Li (2012): Statistische Schätzmethoden für Kreditmigrationsmodelle

    Grigory Alexandrovich (2010): Analytische Eigenschaften von Mischungen elliptischer Verteilungen und deren Anwendung in der Clusteranalyse

    Ruben Dupont (2010): Modellwahlkriterien für Switching-Regressions-Modelle (angefertigt am Karlsruher Institut für Technologie)

    Tobias Filusch (2010): Value-at-Risk mit multivariaten GARCH-Modellen (mit der DekaBank AG)

    Daniel Hohmann (2010): Identification and Estimation in semiparametric two-component mixtures

    Florian Schwaiger (2010): Likelihood-basierte Methoden für das Testen einer endlichen Anzahl von Zuständen in unabhängigen und Markov abhängigen Mischungsmodellen

    Christoph Langohr (2009): Bestimmung von Risikomaßen und -beiträgen in Kreditrisiko-Portfoliomodellen: Simulationsbasierte und analytische Ansätze (mit der Commerzbank AG)

    Simon Keller (2008): Statistische Modellierung von Gas-Spotpreisen (mit der EnBW Trading GmbH; angefertigt an der Universität Karlsruhe, heute: Karlsruher Institut für Technologie)

    Flori Schuster (2008): Likelihood Quotiententest für Homogenität in Mischungen (angefertigt an der Universität Karlsruhe, heute: Karlsruher Institut für Technologie)

  • Dissertationen

    Tafo, Pavel (2023): Statistically optimal estimation of signals in modulation spaces using frames

    Zhang, Jiachun (2022): Nonparametric variance estimation

    Hermann, Philipp (2021): High-dimensional, robust, heteroscedastic variable selection with the adaptive LASSO, and applications to random coefficient regression

    Tobias Zwingmann (2018): Asymptotics for selected Risk Measures under general assumptions

    Heiko Werner (2018): Uniform convergence rates and uniform adaptive estimation in mixtures of regressions

    Viktor Bengs (2018): Confidence sets for change-point problems in nonparametric regression

    Anna Leister (2016): Hidden Markov models: Estimation theory and economic applications

    Grigory Alexandrovich (2014): Identification and estimation of hidden Markov models

    Daniel Hohmann (2014): Nonparametric estimation in models for unobservable heterogeneity

    Florian Schwaiger (2013): Inference and Application of Likelihood Based Methods for Hidden Markov Models

    Florian Ketterer (2011): Penalized Likelihood Based Tests for Regime Switching in Autoregressive Models

    Jörn Dannemann (2009): Inference for Hidden Markov Models and related Models (Koreferent; angefertigt an der Universität Göttingen)