Als Nebenerscheinung der Digitalisierung entstehen täglich gewaltige Mengen unstrukturierter Daten. Unstrukturierte Daten umfassen Video-, Sprach-, Text- und Bilddaten, welche für Menschen leicht zu interpretieren sind, ...

Im Zentrum dieser Arbeit steht die Untersuchung der Standzeiten von Elektrorollern, welche sich in einem Free-Floating-Sharing-System in Berlin befinden, und anhand von verschiedenen Faktoren betrachtet werden soll. Anhand ...

Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit einer Machine learning Applikation aus dem Bereich der neuronalen Netze. Ein LSTM Model wird genutzt, um eine Sentiment-Analyse im Bereich blockchain Nachrichten durchzuführen. Dabei ...

Diese Arbeit präsentiert ein Faktor-Copula-Modell zur Quantifizierung von systemischen Risiko in Finanzinstituten. Diese Arbeit knüpft an aktuelle Forschung über Faktor-Copula-Modelle und Systemrisiko an. Die zugrunde ...

Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur Schätzung vom Conditional Value-at-Risk (CoVaR) von Finanzinstituten. Unsere Methode basiert auf Neural Network Quantilregression. Aufbauend auf den Ergebnissen der Schätzung modellieren ...

Luftverschmutzung ist eine der schwerwiegendsten negativen Nebenwirkungen im Prozess der Industrialisierung. China, spielt seit Ende des letzten Jahrhunderts eine führende Rolle der Industrialisierung in der Welt, ist schon ...

Investoren und Vermögensverwalter suchen nach Finanzinstrumenten, die die erwartete Rendite ihrer Investition bei gleichzeitiger Minimierung des potenziellen Risikos erhöhen. In der Praxis diversifizieren Vermögensverwalter ...

Seit ihrer Gründung haben Kryptowährungen die Aufmerksamkeit vieler Menschen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie auf sich gezogen, nicht nur wegen ihrer innovativen Technologie, sondern auch, weil sie zu ...

Im Rahmen dieser Masterarbeit habe ich die verschiedenen Methoden und Modelle des Deep Learnings zur Klassifizierung von Musikgattungen erfoscht. Neben den klassischen Methoden basierend auf MFCC und Spektogrammen wurden ...

Der Kryptowährungsmarkt hat im Vergleich zu traditionellen Märkten ein ungewöhnliches Risiko- und Renditeprofil. Dessen historische Volatilität zeigt, dass bestehende Trading-Strategien nicht applizierbar sind und daher ...