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Fakultät Statistik
Promovierender

M.Sc. Sven Pappert

Kontakt

Technische Universität Dortmund
Fakultät Statistik
Fachgebiet Ökonometrie
CDI-Gebäude, Raum 122
44221 Dortmund

E-Mail: pappert@statistik.tu-dortmund.de
Tel.: +49 231 755 5585

Porträtfoto von Sven Pappert © Felix Schmale​/​TU Dortmund
  • seit Juli 2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Promovierender
  • 2018-2020: Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Kern- und Teilchenphysik, Ruhr-Universität Bochum
  • 2014-2020: B.Sc. und M.Sc. in Physik mit Schwerpunkt theoretische Physik, Ruhr-Universität Bochum
    Masterarbeit: Perturbative Calculation of the Fluctuation Determinant in Burgers Turbulence
  • Räumlich-zeitliche Abhängigkeitsmodellierung
    • Forecasting mit räumlich-zeitlichen Copulas
    • Zeitvariierende Abhängigkeitsparameter
    • Volatilitätsmodellierung
  • Reconciliation von Verteilungsvorhersagen in Zeitreihen

Veröffentlichungen:

  • Berrisch, J., Pappert , S., Ziel, F. und Arsova, A. (2023). Modeling volatility and dependence of European carbon and energy prices. Finance Research Letters Volume 52. Link, Preprint.
  • Pappert , S. and Arsova, A. (2022). Forecasting Natural Gas Prices with Spatio-Temporal Copula-Based Time Series Models. International Conference on Time Series and Forecasting (pp. 221-236). Cham: Springer Nature Switzerland. Link, Preprint.

Preprints und Working Papers:

  • Pappert, S.: Moving Aggregate Modified Autoregressive Copula-Based Time Series Models (MAGMAR-Copulas) Without Markov Restriction. arXiv preprint arXiv:2402.01491. Preprint.
  • Time Series Analysis (SoSe 2024)
  • Stochastische Prozesse (WiSe 2023/24)
  • Asymptotic Theory (WiSe 2023/24)
  • Case Studies (SoSe 2023)
  • Asymptotic Theory (WiSe 2022/23)
  • Statistical Theory (WiSe 2022/23)
  • Time Series Analysis (SoSe 2022)
  • Schätzen und Testen I (WiSe 2021/22)
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung (SoSe 2021)
  • Introductory Case Studies (WiSe 2020/21)
  • "Neural Network Assisted Probabilistic Forecast Reconciliation" DoDaS-Nachwuchskolloquium (2024), Dortmund.
  • "Moving Aggregate modified Autoregressive Copula-Based Time Series without Markov Restriction". Promotionskolloquium (2023), Dortmund.
  • " Modeling volatility and dependence of European carbon and energy prices" Statistische Woche (2023), Dortmund.
  • "Introducing a Moving Aggregate to Copula-based Time Series Models to Allow for Infinite Autoregressive order" Nachwuchsworkshop der statistischen Woche (2023), Dortmund.
  • "Moving Aggregate Modified Autoregressive Copula-Based Time Series Models (MAGMAR-copulas)" 18. Doktorand:innentreffen der Stochastik (2023), Heidelberg.
  • "Introducing a Moving Aggregate to Copula-based Time Series Models to allow for Infinite Autoregressive Order" European Meeting of Statisticians (2023), Warschau.
  • "Forecasting natural gas prices with spatiotemporal copula-based time series models", International Conference on Computational and Financial Econometrics (2022), London.
  • "Modeling Volatility and Dependence of European Carbon and Energy Prices", International Ruhr Energy Conference (2022), Essen.
  • "Forecasting Natural Gas Prices with Spatio-Temporal Copulas", International conference on Time Series and Forecasting (2022), Gran Canaria.
  • "Modeling Volatility and Dependence of European Carbon and Energy Prices", Workshop on Carbon Finance (2022), Hagen (virtual).
  • "Modeling and Forecasting Gas Prices with Copula Models", UA RuhrMetrics Seminar (2022), Essen (virtual).
  • "Modellierung und Vorhersage von Gas Preisen mit Copula-Modellen",  Promotionskolloquium (2021), Dortmund.