6 Publikationen

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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.
    PUB | Download (ext.)
     
  • [5]
    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.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [4]
    2021 | Kurzbeitrag Konferenz / Poster | PUB-ID: 2951073 OA
    Oelschläger, L.; Bauer, D. (2021): Bayes Estimation of Latent Class Mixed Multinomial Probit Models.
    PUB | PDF
     
  • [3]
    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
     
  • [2]
    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: Itziar Irigoien; Dae-Jin Lee; Joaquín Martínez-Minaya; María Xosé Rodríguez-Álvarez (Hrsg.): Proceedings of the 35th International Workshop on Statistical Modelling. Part I. Bilbao: Universidad del País Vasco. S. 2-7.
    PUB
     
  • [1]
    2020 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2951071
    Oelschläger, L.; Bauer, D. (2020): Bayes Estimation of Latent Class Mixed Multinomial Probit Models.
    PUB
     

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