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Master´s thesis about Vuong test for model selection and its application to Machine Learning

The famous Vuong test (Vuong 1989) has been extensively used in Econometrics. It is a model comparison test, where both competing models are allowed to depend on estimated parameters. Using the properties of the Kullback-Leibler information criterion it compares the expected log-likelihood ratio of the two optimal competing models to decide if one model should be preferred over the other to describe a given set of independent observations of some experiment. In recent years (Shi 2015, Schennach and Wilhelm 2017, Liao and Shi 2020) its main weakness, the necessity of a pre-test for equality of both models, has been overcome.

So far, the Vuong test only been applied to quite simple models and its applications to more sophisticated methods have not been investigated yet. The first part of this master’s thesis is aimed at summarizing the recent developments in the literature about the improvements of the Vuong test. The second part of this master’s thesis is aimed at applying the Vuong test to model selection of support vector machines, a novel approach for model selection in this field. This part will be based on the results of (Jiang, Zhang, Cai 2008), who derived the asymptotic normality of many kernel estimators.

For more information students can contact florian.brueck@tum.de.

If you are interested in writing your masters thesis about this topic you can send your application to bettina.haas@tum.de. The usual requirements for a master’s thesis at the Chair of Mathematical Finance apply.

1.    Quang H. Vuong; “Likelihood Ratio Tests for Model Selection and Non-Nested Hypotheses” ; Econometrica, 1989
2.    Schennach, Susanne M and Wilhelm, Daniel; “A simple parametric model selection test” ; Journal of the American Statistical Association ; 2017
3.    Shi, Xiaoxia ; “A nondegenerate Vuong test” ; Quantitative Economics ; 2015
4.    Liao, Zheng and Shi, Xiaoxia ; “A nondegenerate Vuong test and post selection confidence intervals for semi/nonparametric models” ; Quantitative Economics ; 2020
5.    Jiang, Bo and Zhang, Xuegong and Cai, Tianxi ; “Estimating the confidence interval for prediction errors of support vector machine classifiers”; Journal of Machine Learning Research ; 2008
 

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Research assistant (HiWi) for Machine Learning Team

Dear students,

 we are searching for 2-3 research assistants for our Machine Learning Team. The goal of our projects is to apply Machine Learning methods to real worlds problem from Mathematical Finance, in particular Portfolio optimization. If you are interested you can find further information in the attached vacancies. Please note that we also offers IDPs for students from the informatics department.

 For questions concerning these vacancies you can contact florian.brueck@tum.de and michel.kschonnek@tum.de

 Merry Christmas,

Michel Kschonnek and Florian Brück

 

more Informations:
Vacancy Research assistant (HiWi) for Machine Learning Team
Reinforcement Learning in Portfolio Optimization
Improving Portfolio Optimization by Clustering Assets
Interpreting the Number of COVID Infections

 

 

Fit for TUMorrow Day 2020 auch digital ein lohnendes Event – das sagen unsere Studierenden!

Der Fit for TUMorrow Day 2020 fand aufgrund der Corona-Pandemie virtuell statt. Dennoch blieb er seinem Format treu und bot den Studierenden einen spannenden Mix aus 14 Workshops, Messeangeboten und Einzelgesprächen mit zahlreichen Unternehmen aus der Versicherungs-, Banken und Beratungsbranche.

120 Studierende nutzten die Gelegenheit und informierten sich über die Herausforderungen und Karrierechancen in der Branche. Dies sind ihre Meinungen zum ersten virtuellen Fit for TUMorrow Day:

1.   The Fit for Tumorrow Day is a goldmine for both, students that are looking for internship positions and students that have not yet found their field of interest in the industry.

2.   A day full of interesting workshops and discussions!

3.   It’s a great opportunity to meet companies in a relaxed, not stressful environment

4.   The Fit for TUMorrow Day is a unique opportunity to gain insights into the work of a company. I especially enjoyed seeing the variety of tasks in the field of financial mathematics and to get to know the personalities behind a company.

5.   A unique chance to get in touch with your potential future colleagues - a must-go for all finance students!

6.   Wer sich für Finanzmathematik und Versicherungswesen interessiert, sollte beim Fit for TUMorrow Day mitmachen. Denn man erhält einen sehr guten Einblick in die Thematik und die Arbeit in diesen Bereichen.

7.   The Fit for TUMorrow Day is a unique chance to straightforwardly get in touch with great companies, easily find job opportunity and hear about the latest interesting topics in the industry.

8.   Very interesting and very good organized. Thank you for this event!

 

Wir danken allen Partnerunternehmen für ihr Engagement, ihre Zeit und die Offenheit für dieses Event.

Vortrag über Forschungsarbeit zur Modellierung von Cyber-Risiken und Cyber-Versicherung am ERGO CE mit FiVeG Award 2020 ausgezeichnet

Im Rahmen ihrer Promotion am ERGO Center of Excellence beschäftigt sich Gabriela Zeller seit 2019 unter der Betreuung von Prof. Dr. Matthias Scherer mit der mathematischen Modellierung von Cyber-Risiken und Cyber-Versicherung.

Der von Frau Zeller gehaltene Vortrag über die gemeinsame Arbeit mit dem Titel A comprehensive model for cyber risk based on marked point processes and its application to insurancewurde nun im Rahmen der virtuell abgehaltenen 11th CEQURA Conference 2020 on Advances in Financial and Insurance Risk Management mit dem von der Finanz- und Versicherungsökonometrischen Gesellschaft e.V. vergebenen FiVeG Award 2020 for the Best Junior Presentation ausgezeichnet.

Mathematiker? ERGO!

Warum gerade ERGO? Unseren starken Kooperationspartner unterstützen wir nicht nur bei der Ausarbeitung von Lösungskonzepten in gemeinsamen Praxisprojekten. Vor allem möchten wir unseren Studierenden einen echten Mehrwert bieten und arbeiten deshalb gemeinsam im Rahmen der Kooperation tatkräftig an Veranstaltungen und Workshops sowie der Konzeption von Seminaren und Abschlussarbeiten - mit Problemstellungen "aus dem echten Leben" jenseits der reinen Theorie. ERGO ist aus unserer Sicht deshalb so spannend für unsere Studierenden, weil Mathematiker hier hervorragend gefördert und gefordert werden, beim Berufseinstieg und weit darüber hinaus. Seht selbst im Video!

NEU – ERGO CE „Gap Year“

Du studierst im Bachelor an der TUM, begeisterst Dich für die Themen wie Data Science, digitale Geschäftsmodelle und Versicherungen und überlegst gerade, wie es nach deinem Abschluss weitergehen kann? Das "Gap Year" gibt Dir die Möglichkeit, in ganz verschiedenen, spannenden Abteilungen der ERGO Group zwei bis vier Praktika mit einer Dauer von jeweils drei Monaten und selbstgewählten Schwerpunkten zu absolvieren. So kannst Du vor Beginn Deines Masters einen Einblick in den Arbeitsalltag bei einem von Deutschlands größten Versicherern erhalten und wertvolle praktische Erfahrungen sammeln. Das hilft Dir nicht nur bei der Wahl Deines Masterschwerpunkts, sondern zählt darüber hinaus als Pflichtpraktikum für den Master und wird attraktiv vergütet.

Anbei findest Du weitergehende Informationen zum ERGO CE "Gap Year".

Bewirb Dich mit Motivationsschreiben, Lebenslauf und relevanten Zeugnissen unter experience.m13.ma@tum.de

Für Fragen stehen wir gerne zur Verfügung!

22.04.2020

 

Kooperation ERGO/TUM im ERGO Center of Excellence

Wie profitieren TUM-Studenten/innen von der Kooperation zwischen dem Lehrstuhl für Finanzmathematik und der ERGO Group? Welche Möglichkeiten ergeben sich und welche Erfahrungen machten die Studenten/innen? Persönliche Einblicke in unterschiedliche Positionen und Arbeitsbereiche geben unsere Botschafter/innen in ihren ERGO Experience Stories.

03.04.2020