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Applied Stochastics

Theses

Bachelor Theses

Bachelor Thesis

The basis for a Bachelor thesis in stochastics is usually participation in one seminar on probability theory or the lecture Stochastik 2. If you are interested please contact Prof. Bibinger or the lecturer of the course.

Below you find a list of previous theses which have been supervised by Prof. Bibinger which give an overview of suitable topics. However, exactly the same topics cannot be used for new Bachelor theses.

You do not have to suggest a topic. Based on your interests and your knowledge we can discuss topics in a first meeting.


Guideline for Bachelor Theses (in German):

Master Theses

Master Thesis

The basis for a Master thesis in stochastics is usually participation in the lectures stochastic processes and mathematical statistics. If you are interested please contact Prof. Bibinger or the lecturer of the course.

Below you find a list of previous theses which have been supervised by Prof. Bibinger which give an overview of suitable topics. However, exactly the same topics cannot be used for new Master theses.

You do not have to suggest a topic on your own, but you may propose your own ideas. Based on your interests and your education we can discuss prospective topics in a first meeting.


Guideline for Master Theses (in German):


Formal notes and instructions for Master and Bachelor theses are given on the website of the institute

Degree theses


List of supervised degree theses by Prof. Bibinger

  • Florian Opel (2021): Der James-Stein-Schätzer

At the University of Marburg:

  • Nils Staub (2021): Resampling für Portfoliotheorie
  • Kay Korbus (2021): Shrinkage-Schätzer: Das Stein-Phänomen
  • Colin Krag (2020): Eine Analyse von Rekorden in der Leichtathletik mit Extremwerttheorie
  • Nicolai Alexander Lawrenz (2019): Generator und Markov-Eigenschaften von Lévy-Prozessen
  • Frederik Rosenberg (2019): Markov-Prozesse, Markov-Halbgruppen und der Satz von Hille-Yosida 
  • Marvin Theiß (2018): Estimating the roughness of stochastic processes by increment ratios
  • Vincent Ringschmidt (2018): Selbstähnliche Prozesse und Lamperti-Transformation
  • Janosch Schreiber (2018): Lévy-Prozesse und Lévy-Itô-Zerlegung
  • Christoph Roß (2018): Parameterschätzung für die verallgemeinerte Paretoverteilung zur Extremwertinferenz
  • Patrick Bossert (2017): Lévy-Prozesse und Lévy-Khinchin-Formel
  • Claudius Paehr (2017): Schätzung des Hurst-Parameters einer fraktionalen Brownschen Bewegung
  • Tim Burger (2017): Das Bichteler-Dellacherie Theorem in der stochastischen Integration

At the University of Mannheim:

  • Manuel Schüler (2015): An analysis of forecasting risk in the DAX

At the University of Marburg:

  • Lukas Teller (2021), with UFZ Leipzig: Perkolationstheorie und die Fragmentierung von Wäldern – Globale Analyse der Abstände zwischen tropischen Wäldern
  • Miriam Sonntag (2020): Schätzung von hochdimensionalen Kovarianzmatrizen mit Thresholding
  • Janosch Schreiber (2020): Optimale Schätzung des charakteristischen Tripels eines Lévy-Prozesses
  • Patrick Bossert (2020): Parameterschätzung für stochastische partielle Differentialgleichungen [PDF]
  • Michael Sonntag (2020): Schätzung des Hurst-Parameters aus diskreten verrauschten Beobachtungen
  • Angelika Geiger (2019): Asymptotische Statistik für Blockmaxima in der Extremwerttheorie
  • Jan Christof Weller (2019): Nichtparametrisches Testen auf Sprünge in hochfrequenten Finanzdaten
  • Andreas Laukart (2019): Nichtparametrische Volatilitätsschätzung mit einseitigen Fehlern
  • Dominik Hecker (2019): Changepoint-Test für die Glattheitsregularität der Volatilität
  • Benedikt Fey (2018): Statistik für Marktmikrostrukturmodelle und Volatilitätsschätzung
  • Peter Nitzge (2018): Der Gumbel-Test auf Preissprünge in Semimartingal-Modellen
  • Christian Liebermann (2018): Shrinkage-Schätzer für hochdimensionale Kovarianzmatrizen
  • Yang Shao (2018): Nonparametric change-point test for volatility jumps
  • Laura Reuter (2017): Semi-parametrische Dichteschätzung Minimaler Hemm-Konzentrationen

At the University of Marburg:

Kai Malkemus (2020): Das Invarianzprinzip von Donsker.

Mehmet Madensoy (2020): Change points and uniform confidence for spot volatility. (angefertigt an der Universität Mannheim)