Quantitatives Risikomanagement und Finanzmathematik (QUARIMAFI)
Unsere Forschungsgruppe arbeitet an der Schnittstelle von Mathematical Finance, Risikomanagement, Stochastik, Statistik sowie Machine Learning und Data Science.Viele der mathematischen und stochastischen Fragestellungen, mit denen wir uns beschäftigen, ergeben sich aus finanz- und wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungen mit besonderem Fokus auf die Bewertung und Quantifizierung von Risiken. Um Chancen bestmöglich zu nutzen und Risiken wirksam zu begrenzen, entwickeln und analysieren wir mathematische Modelle, die reale Prozesse möglichst präzise abbilden. Moderne Methoden des Maschinellen Lernens ermöglichen heute datengetriebene und robuste Ansätze zur Modellauswahl. Dadurch lassen sich Risiken auf der Grundlage realer Daten zuverlässiger modellieren, analysieren und bewerten.
Konkrete Forschungsthemen umfassen unter anderem:
- Universelle Strukturen in der Finanzmathematik (START-Projekt).
- Dynamische Unsicherheitsmodellierung von Finanzmärkten (FWF-Projekt).
- Affine und polynomiale Prozesse.
- Hochdimensionale Phänomene in der Finanzwirtschaft und im Risikomanagement, insbesondere multivariate stochastische Volatilitätsmodelle, Zinsstrukturmodellierung, stochastische Portfoliotheorie sowie Modelle für Ansteckungseffekte und systemische Risiken.
- Theorie und Anwendungen des Maschinellen Lernens, insbesondere Signaturmethoden, Tiefe Neurale Netze und Reservoir Computing.
Team
Irene Klein
Postdoktorand:innen
Prädoktorand:innen
Organisationsassistenz
Ehemalige Teammitglieder
In zeitlicher Abfolge: Camilla Damian، Christoph Gerstenecker، Sara Papariello-Svaluto-Ferro، Stefan Rigger، Tonio Möllmann (Scuola Normale Superiore Pisa)، Guido Gazzani، Florian Huber، Francesca Primavera، Janka Möller، Benedict Bauer، Eva Flonner