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Fakultät Statistik
Promovierender

M.Sc. Daniel Dzikowski

Kontakt

Technische Universität Dortmund
Fakultät Statistik
Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik
CDI-Gebäude, Raum 3
44221 Dortmund

E-Mail: daniel.dzikowskitu-dortmundde

Porträtfoto von Daniel Dzikowski © Felix Schmale​/​TU Dortmund
  • seit Oktober 2022: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik
  • seit Oktober 2021: Mitglied der Ruhr Graduate School in Economics
  • 2019-2021: M.Sc. Statistik, TU Dortmund
    Masterarbeit: Periodic structural VAR analysis
  • 2015-2019: B.Sc. Statistik, TU Dortmund

Mitarbeit im DFG-Projekt Spatio-temporal Statistics for the Transition of Energy and Transport (TRR 391, Projektnummer 520388526)

  • Makroökonometrie
  • Zeitreihenökonometrie
  • Dzikowski, D. and Jentsch, C. (2025). Structural Periodic Vector Autoregressions. Journal of Econometrics. DOI.
  • Statistical Theory (WiSe 2025/26)
  • High-Dimensional Time Series Analysis (SoSe 2025)
  • Statistical Theory (WiSe 2024/25)
  • Statistical Theory (WiSe 2023/24)
  • Time Series Analysis (SoSe 2023)
  • Statistical Theory (WiSe 2022/23)
  • Statistical Theory (WiSe 2021/22)
  • Econometrics (SoSe 2021)
  • Sparsity and Fusion Penalization in Large Vector Autoregressions. Statistische Woche 2025. Wiesbaden, Deutschland (09/2025).

  • Structural Periodic Vector Autoregressions. DAGStat 2025. Berlin, Deutschland (03/2025).

  • Sparsity and Fusion Penalization in Large Structural Periodic Vector Autoregressions. 6th Vienna Workshop on High-Dimensional Times Series in Macroeconomics and Finance. Wien, Österreich (05/2024)

  • Structural Periodic Vector Autoregressions under general linear Restrictions. CFE 2023. Berlin, Deutschland (12/2023).

  • Structural Periodic Vector Autoregressions under general linear Restrictions. Statistische Woche 2023. Dortmund, Deutschland (09/2023).

  • Structural Periodic Vector Autoregressions under general linear Restrictions. UA RuhrMetrics Seminar. Dortmund, Deutschland (02/2023).