"Wir beobachten die rapide Zunahme verfügbarer komplexer Datenbestände und -strukturen, die sich nur unzureichend mit den Annahmen traditioneller Verfahren der Statistik und Data Science in Einklang bringen lassen. Gründe dafür sind instabile, nicht-lineare und komplex verwobene Abhängigkeiten zwischen Gruppen und Individuen und deren Heterogenität. Wir entwickeln Methoden, um diese Phänomene in der Sprache der Mathematik zu beschreiben und zu modellieren. Daraus bilden wir geeignete Vorhersagemodelle und beurteilen deren Zuverlässigkeit."
Mehr zur Forschung
Prof. Dr. Haupt forscht vor allem an der Entwicklung semi- und nichtparametrischer Regressions- und Prognosemodelle. Neben der theoretischen Forschung zu den statistischen Eigenschaften der entwickelten Methoden entstehen empirische Arbeiten zu einer großen Bandbreite an Anwendungen und Projekten, u. a. im Bereich Wirschaftswissenschaften.
- Behm S., Haupt H. and A. Schmid [2018] Spatial detrending revisited: Modelling local trend patterns in NO2-concentration in Belgium and Germany, Spatial Statistics, im Druck.
- Haupt H., Schnurbus J. and W. Semmler [2018], Estimation of grouped, time-varying convergence in economic growth, Econometrics and Statistics 8, 141-158.
- Scholz M., Schnurbus J., Haupt H., Dorner V., Landherr A. and F. Probst [2018] Dynamic Effects of User- and Marketer-Generated Content on Consumer Purchase Behavior: Modeling the Hierarchical Structure of Social Media Websites, Decision Support Systems 113, 43-55.
- Schnurbus, J., Haupt, H. and V. Meier [2017]. Economic transition and growth – A replication. Journal of Applied Econometrics 32, 1039-1042.
- Fritsch M., Haupt H. and P.T. Ng [2016] Urban house price surfaces near a World Heritage Site: modeling conditional price and spatial heterogeneity, Regional Science and Urban Economics 60, 260-275.
- Oberhofer, W. and H. Haupt [2016]. Asymptotic theory for nonlinear quantile regression under weak dependence. Econometric Theory, 32: 686–713.
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