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Publikationen von Nagl, Maximilian
(ORCID: 0000-0003-0353-0050)
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Anzahl der Einträge: 14.
2025
Kozak, Jakob 
, Nagl, Cathrine, Nagl, Maximilian , Beracha, Eli und Schäfers, Wolfgang
(2025)
Does Real Estate Determine REIT Bond Risk Premia?
Journal of Real Estate Finance and Economics.
Jenett, Hendrik, Nagl, Cathrine, Nagl, Maximilian , Price, S. McKay und Schäfers, Wolfgang
(2025)
Dynamics of REIT Returns and Volatility: Analyzing Time-Varying Drivers Through an Explainable Machine Learning Approach.
The Journal of Real Estate Finance and Economics.
Leonhard, Heiko, Nagl, Maximilian und Schäfers, Wolfgang
(2025)
Virtual land in the metaverse? Exploring the dynamic correlation with physical real estate.
Journal of European Real Estate Research.
Volltext nicht vorhanden.
und Schäfers, Wolfgang
(2025)
Virtual land in the metaverse? Exploring the dynamic correlation with physical real estate.
Journal of European Real Estate Research.
Volltext nicht vorhanden.
Billand, Alicia, Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2025)
Carbon Markets—Catalyst for Portfolio Growth and Responsible Investing.
The Journal of Alternative Investments 28 (2), S. 7-63.
Volltext nicht vorhanden.
und Rösch, Daniel
(2025)
Carbon Markets—Catalyst for Portfolio Growth and Responsible Investing.
The Journal of Alternative Investments 28 (2), S. 7-63.
Volltext nicht vorhanden.
2024
Nagl, Matthias, Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2024)
Non-linearity and the distribution of market-based loss rates.
OR Spectrum.
2023
Nagl, Cathrine, Nagl, Maximilian , Rösch, Daniel, Schäfers, Wolfgang und Freybote, Julia
(2023)
Time Varying Dependences Between Real Estate Crypto, Real Estate and Crypto Returns.
Journal of Real Estate Research, S. 1-29.
Volltext nicht vorhanden.
, Rösch, Daniel, Schäfers, Wolfgang und Freybote, Julia
(2023)
Time Varying Dependences Between Real Estate Crypto, Real Estate and Crypto Returns.
Journal of Real Estate Research, S. 1-29.
Volltext nicht vorhanden.
Häffner, Sonja, Hofer, Martin , Nagl, Maximilian und Walterskirchen, Julian
(2023)
Introducing an Interpretable Deep Learning Approach to Domain-Specific Dictionary Creation: A Use Case for Conflict Prediction.
Political Analysis, S. 1-19.
2022
Nagl, Matthias, Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2022)
Quantifying uncertainty of machine learning methods for loss given default.
Frontiers in Applied Mathematics and Statistics 8, S. 1076083.
Büchel, Patrick, Kratochwil, Michael, Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2022)
Deep calibration of financial models: turning theory into practice.
Review of Derivatives Research 25, S. 109-136.
Betz, Jennifer , Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2022)
Credit line exposure at default modelling using Bayesian mixed effect quantile regression.
Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), S. 1-38.
Nagl, Maximilian
(2022)
Statistical and machine learning for credit and market risk management.
Dissertation, Universität Regensburg.
Kellner, Ralf, Nagl, Maximilian und Rösch, Daniel
(2022)
Opening the black box – Quantile neural networks for loss given default prediction.
Journal of Banking & Finance 134, S. 106334.
Volltext nicht vorhanden.
und Rösch, Daniel
(2022)
Opening the black box – Quantile neural networks for loss given default prediction.
Journal of Banking & Finance 134, S. 106334.
Volltext nicht vorhanden.
2020
Pfeuffer, Marius, Nagl, Maximilian , Fischer, Matthias und Rösch, Daniel
(2020)
Parameter estimation, bias correction and uncertainty quantification in the Vasicek credit portfolio model.
Journal of Risk 22, S. 1-30.
Volltext nicht vorhanden.
, Fischer, Matthias und Rösch, Daniel
(2020)
Parameter estimation, bias correction and uncertainty quantification in the Vasicek credit portfolio model.
Journal of Risk 22, S. 1-30.
Volltext nicht vorhanden.
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