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    2023 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2984297
    Oelschläger, L. & Bauer, D. (2023). Bayesian probit models for preference classification: an analysis of chess players’ propensity for risk-taking. In TU Dortmund University (Hrsg.), Proceedings of the 37th International Workshop on Statistical Modelling (S. 549-553).
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    2021 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2957037
    Oelschläger, L. & Adam, T. (2021). Detecting bearish and bullish markets in financial time series using hierarchical hidden Markov models. Statistical Modelling, 23(2), 107-126. Sage . doi:10.1177/1471082X211034048.
    PUB | DOI | WoS
     
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    2021 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | PUB-ID: 2951073 OA
    Oelschläger, L. & Bauer, D. (2021). Bayes Estimation of Latent Class Mixed Multinomial Probit Models. Gehalten auf der TRB Annual Meeting 2021.
    PUB | PDF
     
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    2021 | Wissenschaftliche Software | PUB-ID: 2982764
    Oelschläger, L., Adam, T. & Michels, R. (2021). fHMM: fitting hidden Markov models to financial data (R package). CRAN.
    PUB
     
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    2020 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982766
    Adam, T. & Oelschläger, L. (2020). Hidden Markov models for multi-scale time series: an application to stock market data. In I. Irigoien, D.-J. Lee, J. Martínez-Minaya & M.X. Rodríguez-Álvarez (Hrsg.), Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling. Part I (S. 2-7). Gehalten auf der 35th International Workshop on Statistical Modelling, Bilbao: Universidad del País Vasco.
    PUB
     
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    2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2951071
    Oelschläger, L. & Bauer, D. (2020). Bayes Estimation of Latent Class Mixed Multinomial Probit Models. Gehalten auf der TRB Annual Meeting 2021.
    PUB
     

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