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Publikationen von Nagl, Maximilian

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Anzahl der Einträge: 8.

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.

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 Daniel, Rösch (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.

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.

Diese Liste wurde erzeugt am Tue Apr 23 14:55:45 2024 CEST.
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