Abschlussarbeiten
Auf dieser Seite finden Sie die aktuell laufenden sowie abgeschlossene Abschlussarbeiten des Lehrstuhls für Wirtschafts- und Sozialstatistik.
Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.
Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.
Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.
Die Einrichtungen der Technischen Universität Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark.
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Christopher Gerlach | Lasso and Fusion Penalization for periodic SVARs | Master |
Daniel Schürmann | An analysis of municipal vehicle data using classification methods and kernel density estimation [gemeinsam mit Diana Andrä, Stadt Dortmund, Dortmunder Statistik] | Master |
Fabian Blunck | Prediction Intervals for Generalized Random Forests [gemeinsam mit Prof. Dr. Christoph Hanck, UDE] | Master | 2022 |
Cabrel Teguenme | AR-Sieve Bootstrap for the Random Forest and a simulation-based comparison with rangerts time series prediction [gemeinsam mit Prof. Dr. Markus Pauly] | Master | 2022 |
Aylin Girona | Bootstrapping für Propensity Score Matching | Bachelor | 2022 |
Yulia Shrub | Test data-based nowcasting of German GDP growth using newspaper data | Master | 2022 |
Dmitri Artjuch | Prediction in Modern Distribution Grids with Renewable Energy | Master | 2022 |
Kai-Robin Lange | Resampling strategies for unsupervised sentiment analysis using lexicon-based text embedding methods | Master | 2021 |
Daniel Dzikowski | Periodic structural VAR analysis | Master | 2021 |
Sven Ziegler | Prediction intervals for time series – a comparison of model-based and statistical learning techniques [gemeinsam mit Prof. Dr. Markus Pauly] | Master | 2021 |
Erik Weber | Parametrisierung einer Versicherungssparte für ein internes Risikomodell am Beispiel der kraftfahrt-Haftpflicht-Sparte des Continentale-Versicherungverbunds | Bachelor | 2021 |
Taha Abdolkarimi | Vorhersage von Aktienmärkten - ein Vergleich von Zeitreihen- und KünstlicheIntelligenz (KI)-Methoden [gemeinsam mit Prof. Dr. Markus Pauly] | Master | 2021 |
Axel Preis | Untersuchung von Bootstrap-Verfahren für Quantilsautoregressionen | Master | 2020 |
Maxime Faymonville | Bootstrap-based prediction for INAR processes | Master | 2020 |
Carolin Wäscher | Untersuchung schwacher Instrumente bei linearer Regression mit Instrumentalvariablen | Bachelor | 2020 |
Marlies Hafer | Vergleich von Bias-korrigierten Matching-Schätzern für den Average Treatment Effect | Bachelor | 2020 |
Raphael Meixner | Comparing penalisation approaches for high-dimensional ARCH processes | Master | 2020 |
Philipp Stockhaus | Vergleich der Zuverlässigkeit von Verfahren zur künstlichen Kontrollgruppenbildung mittels Krankenkassendaten | Master | 2020 |
Guy Merlin Tchamegni | Budget Stress Test, credit Risk Roll Rate Modelling and Projection | Master | 2019 |
Barbara Brune | On Subgraph Counts and Goodness-Of-Fit Testing for Stochastic Network Models [Preis für herausragende Abschlussarbeit (Abschlussart Master), Alumni-Verein Dortmunder Statistikerinnen und Statistiker] | Master | 2019 |
An Viet Nguyen | Modellierung und Prognose der Bundestagswahlen mit Hilfe von VAR-Modellen kompositioneller Daten | Bachelor | 2019 |
Fabian Erdmann | Mixed-Frequency Analyse makroökonomischer Daten mittels MIDAS | Bachelor | 2019 |
Daniel Dzikowski | Volatilitätsanalyse von Log-Renditen mittels multivariater GARCH | Bachelor | 2019 |
Johannes-Markus Yar | Bewertung von Modellrisiken durch Challengermodelle und –analysen - Conditional Inference Tree und Random Forest als Alternative zum klassischen Ratingverfahren | Master | 2018 |
Philipp Hallmeier | Spektraldichteschätzung mittels bootstrapbasiertem Thresholding der Fourierkoeffizienten | Master | 2018 |
Tobias Krabel | Residual Value Forecasting Using Tree-based Ensemble Methods: an Application to the Automobile Industry | Master | 2018 |
Shaikh Tanvir Hossain | Lasso & Vector Autoregressive Models - with Applications to Dynamic Stochastic Networks | Master | 2017 |
Marius Barckmann | On Germany's Intraday Power Market: Forecasting and Price Path Simulation | Master | 2017 |
Felix Prenzel | A comparison of different asymmetric GARCH models for financial data | Bachelor | 2017 |
Richard Grandpierre | Interest Revenue Forecasts for German Banks. A Dynamic Regression Tree Approach | Master | 2016 |
Julia Steinmetz | On the Network Topology of Variance Decompositions: Measuring the Connectedness of Financial Firms | Bachelor | 2016 |
Lukas Müller | Backtesting and Risk Measures | Bachelor | 2016 |
Florian Böser | Discrete Time Series Models and their Applications to Networks | Master | 2015 |
Florian Böser | Asymptotics of empirical autocovariances and autocorrelations in weakly linear models | Bachelor | 2013 |