Finanzökonometrie (FEC)
Die Forschungsgruppe Finanzökonometrie (Financial Econometrics, FEC) entwickelt moderne ökonometrische Methoden für Anwendungen in den Bereichen quantitative Finanzwirtschaft, Risikomanagement, Marktmikrostrukturanalyse, Makroökonomie und Machine Learning. Unser Ziel ist es, innovative statistische und ökonometrische Verfahren zur Analyse komplexer Finanz- und Wirtschaftsdaten zu entwickeln und deren praktische Anwendung zu fördern.
Konkrete Forschungsthemen, an denen wir derzeit arbeiten, umfassen unter anderem:
- Ökonometrische Modelle für Finanzhochfrequenzdaten und die Analyse der Marktmikrostruktur.
- Ökonometrie finanzieller Risiken: Volatilität, hochdimensionale Kovarianzmatrizen und systemisches Risiko; dynamische Faktormodelle sowie Mixed-Frequency-Methoden für hochdimensionale ökonomische und finanzielle Daten.
- Dezentrale Finanzwirtschaft (DeFi) und blockchain-basierte Settlement-Systeme.
- Bayesianisches Filtering und Parameterschätzung nichtlinearer, nicht-Gaußscher Zustandsraummodelle.
- Simulationsbasierte Optimierungsmethoden zur Kalibrierung von Optionspreismodellen und für die multiobjektive Portfolioallokation.
- Methoden für Machinelles-Lernens in der Sportstatistik.
Team
Nikolaus Hautsch
Postdoktorand:innen
Luca Gonzato
Prädoktorand:innen
BSc MSc
Projektmitarbeiter:innen
Ehemalige Forscher*innen
In zeitlicher Abfolge:
Christopher Walsh, Alexander Ristig, Gökhan Cebiroglu, Jeremy Leymarie, Ilya Archakov, Xandro Bayer, Yuan Chen