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Humboldt-Universität zu Berlin
International Research Training Group 1792 "High Dimensional Nonstationary Time Series", Humboldt-Universität zu Berlin
IRTG 1792 Discussion Papers, International Research Training Group 1792 "High Dimensional Nonstationary Time Series", Humboldt-Universität zu Berlin
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Treffer in Publikationen:
Erscheinungsjahr
Titel
Autor:innen
2018
Regularization Approach for Network Modeling of German Energy Market
Chen, Shi
;
Härdle, Wolfgang Karl
;
López Cabrera, Brenda
2018
Understanding Latent Group Structure of Cryptocurrencies Market: A Dynamic Network Perspective
Guo, Li
;
Tao, Yubo
;
Härdle, Wolfgang Karl
2020
Tail-risk protection: Machine Learning meets modern Econometrics
Spilak, Bruno
;
Härdle, Wolfgang Karl
2019
Dynamic Network Perspective of Cryptocurrencies
Guo, Li
;
Tao, Yubo
;
Härdle, Wolfgang Karl
2020
Tail Risk Network Effects in the Cryptocurrency Market during the COVID-19 Crisis
Ren, Rui
;
Althof, Michael
;
Härdle, Wolfgang Karl
2019
Antisocial Online Behavior Detection Using Deep Learning
Zinovyeva, Elizaveta
;
Härdle, Wolfgang Karl
;
Lessmann, Stefan
2021
Surrogate Models for Optimization of Dynamical Systems
Khowaja, Kainat
;
Shcherbatyy, Mykhaylo
;
Härdle, Wolfgang Karl
2019
Risk of Bitcoin Market: Volatility, Jumps, and Forecasts
Hu, Junjie
;
Kuo, Weiyu
;
Härdle, Wolfgang Karl
2020
Estimation and Determinants of Chinese Banks’ Total Factor Efficiency: A New Vision Based on Unbalanced Development of Chinese Banks and Their Overall Risk
Chen, Shiyi
;
Härdle, Wolfgang Karl
;
Wang, Li
2020
Blockchain mechanism and distributional characteristics of cryptos
Lin, Min-Bin
;
Khowaja, Kainat
;
Chen, Cathy Yi-Hsuan
;
Härdle, Wolfgang Karl
Autor:innen
7
Chen, Cathy Yi-Hsuan
6
Lessmann, Stefan
4
Wang, Weining
3
Althof, Michael
3
Chen, Shi
3
Khowaja, Kainat
3
Trimborn, Simon
3
Wesselhöfft, Niels
2
Chao, Shih-Kang
2
Fengler, Matthias R.
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Erscheinungsjahr
2
2021
15
2020
18
2019
15
2018