Prof. Härdle erforscht die Analyse hochdimensionaler Finanz- und Wirtschaftsdaten mittels adaptiver statistischer Methoden und Machine Learning. Sein aktueller Fokus liegt auf der Bewältigung von Herausforderungen in der Finanztechnologie — insbesondere auf Compliance, Cybersicherheit und Risikomanagement bei der Einführung von KI, Big-Data-Analysen und Blockchain-Lösungen in der Finanzbranche. Seine Methoden ermöglichen es Finanzinstitutionen und Regulatoren, komplexe, nicht-stationäre Zeitreihen zu modellieren und damit Contagion-Effekte sowie systemische Risiken besser zu verstehen und zu kontrollieren. Die Arbeiten sind relevant für Banken, FinTech-Unternehmen, Aufsichtsbehörden und die digitale Wirtschaft insgesamt.
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Prof. Dr. Wolfgang Härdle
HU-FIS-Profil ↗Ziel der Kooperation zwischen Springer Verlag und CASE ist es, statistisch-methodisches und praktisches Erfahrungswissen im Bereich von elektronischen Büchern zusammenzuführen. In einer Pilotphase sollen die Möglichkeiten gemeinsamer Entwicklung getestet werden. Nach positivem Abschluss der Pilotphase sollen die entstandenen Produkte gemeinsam verwertet werden. CASE verfügt über das technische Know-how zur Herstellung von elektronischen Publikationen und wird mit Hilfe von Springer die genannten Zielstellungen erarbeiten.
Hermann Otto Hirschfeld ist ein 1912 in Berlin, Spandau geborener Statistiker, der 1934 an der Humboldt-Universität zu Berlin promoviert hat. Aufgrund seiner jüdischen Herkunft musste er Deutschland verlassen und begann eine beispielhafte wissenschaftliche Karriere unter dem Namen H.O. Hartley (engl. Übersetzung von Hirsch = hart und Feld = ley). Wir verdanken Hermann Otto Hirschfeld die Pearson - Hartley Biometrika Tabellen und unzählige richtungsweisende Forschungsarbeitenin der Biometrie, der multivariaten Statistik und dem Design von Experimenten. Im Einvernehmen mit seiner Frau und seiner Tochter und in Würdigung seiner großen wissenschaftlichen Verdienste um die Statistik organisiert das CASE seit mehreren Jahren die Hermann Otto Hirschfeld Lecture zu Beginn eines jeden Wintersemesters.
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<p>Mit der Kooperation wird statistisch-methodisches und praktisches Erfahrungswissen zusammengeführt und die Zusammenarbeit zwischen öffentlichen Stellen gefördert. Indem vorhandenes Datenmaterial der Forschung zugänglich gemacht wird, soll das Forschungsfeld Immobilienmärkte ausgebaut werden.</p> <p>Durch die erfolgreiche Implementierung des erarbeiteten Prognosemodells soll der Standort Berlin um ein Prognoseinstrument bereichert werden, welches die Transparenz des Marktes erhöht. Das Prognosemodell beinhaltet ein von md*immo entwickeltes statistisches Modell. Die unbekannten Koeffizienten des Modells werden mit Daten aus der vom Gutachterausschuss geführten Kaufpreissammlung berechnet. Mit den berechneten Koeffizienten ergibt sich unter Berücksichtigung von gegebenen Angaben zum Objekt und gleichzeitig beobachtbaren weiteren Marktinformationen die Preisprognose.</p>