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Aufsätze in Zeitschriften und Sammelbänden

Zeitschriften

  • Intra-daily volatility spillovers in international stock markets, Journl of International Money and Finance, (2015), 53: 9-114 (mit V. Golosnoy, B. Gribisch).
  • Efficient Importance Sampling in Mixture Frameworks, Computational Statistics and Data Analysis, (2014), 76: 449-463 (mit T.S. Kleppe).
  • Efficient Likelihood Evaluation of State-Space Representations, The Review of Economic Studies, (2013), The Review of Economic Studies, (2013), 80: 538 - 567 (with D.N. DeJong, H. Dharmarajan, G.V. Moura and J.F. Richard).
  • The Conditional Autoregressive Wishart Model for Multivariate Stock Market Volatility, Journal of Econometrics, (2012), 167: 211-223 (mit V. Golosnoy und B. Gribisch).
  • Dynamic Factor Models for Multivariate Count Data: An Application to Stock Market Trading Activity, Journal of Business & Economic Statistics, (2011), 29: 73-85 (mit R.C. Jung und J.-F. Richard).
  • Interval Shrinkage Estimators, Journal of Applied Statistics, (2011), 38: 465-477 (mit V. Golosnoy).
  • Classical and Bayesian Analysis of a Probit Panel Data Model with Unobserved Individual Heterogeneity and Autocorrelated Errors, International Journal of Statistics and Management Systems, (2011), 6: 1-21 (mit M. Burda und J.-F. Richard).
  • Efficient Estimation of Probit Models with Correlated Errors, Journal of Econometrics, (2010), 156: 367-376 (mit J.-F. Richard).
  • Determinants and Dynamics of Current Account Reversals: An Empirical Analysis, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, (2010), 72: 486-517 (mit G.V. Moura und J.-F. Richard).
  • Dynamic Invariant Multinomial Probit Model: Identification, Pretesting and Estimation, Journal of Econometrics, (2010), 155: 117-127 (mit J.-F. Richard).
  • The Decline in German Output Volatility: A Bayesian Analysis, Empirical Economics, (2008), 37: 653-679 (mit C. Aßmann und J. Hogrefe).
  • Improving MCMC Using Efficient Importance Sampling, Computational Statistics and Data Analysis, (2008), 58: 272-288 (mit J.-F. Richard).
  • Time Series of Count Data: Modelling and Estimation, Computational Statistic and Data Analysis, (2006), 51: 2350-2364 (mit R.C. Jung und M. Kukuk).
  • Classical and Bayesian Analysis of Univariate and Multivariate Stochastic Volatility Models, Econometric Reviews, (2006), 25: 335-360 (mit J.-F. Richard).
  • Modelling Financial Transaction Price Movements: A Dynamic Integer Count Data Model, Empirical Economics, (2006), 30: 795-825 (mit I. Nolte und W. Pohlmeier). Reprinted in: Bauwens, L., Pohlmeier, W., Veredas D. (Hrsg.), High Frequency Financial Econometrics, Physikal-Verlag, Heidelberg, (2008), 167-197.
  • Timing structural change: A conditional probabilistic approach, Journal of Applied Econometrics, (2006), 21: 175-190 (mit D.N. DeJong und J.F. Richard).
  • A Nonlinear Forecasting Model of GDP Growth, The Review of Economics and Statistics, (2005), 87: 697-708 (mit D.N. DeJong und J.-F. Richard).
  • The Estimation of Dynamic Bivariate Mixture Models: Comments on Watanabe (2000), Journal of Business & Economic Statistics, (2003), 21: 570-576 (mit J.-F. Richard).
  • Univariate and Multivariate Stochastic Volatility Models: Estimation and Diagnostics, Journal of Empirical Finance, (2003), 10: 505-531 (mit J.-F. Richard).
  • Estimating Time Series Models for Count Data Using Efficient Importance Sampling, Allgemeines Statistisches Archiv, (2001), 85: 387-407 (mit R.C. Jung).
  • A Generalized Bivariate Mixture Model for Stock Price Volatility and Trading Volume, Journal of Econometrics, (2001), 104: 141-178.
  • Stochastic Volatility Models: Conditional Normality versus Heavy-Tailed Distributions, Journal of Applied Econometrics, (2000), 15: 137-160 (mit R.C. Jung).
  • Dynamic Bivariate Mixture Models: Modeling the Behavior of Prices and Trading Volume, Journal of Business & Economic Statistics, (1998), 16: 101-109.
  • Testing the Bivariate Mixture Hypothesis Using German Stock Market Data, European Financial Management, (1996), 2: 273-297 (mit R.C. Jung).

 

Sammelbände

  • Simulation Techniques for Panels: Efficient Importance Sampling, in: Mátyás, L., Servestre, P. (Hrsg.) The Econometrics of Panal Data: Handbook of the Theory, Kluwer, Boston, (2008), 419-450 (mit J.-F. Richard).
  • Ein dynamisches Hürdenmodell für Transaktionspreisänderungen auf Finanzmärkten, in Franz, W., Ramser, H.J., Stadler, M. (Hrsg.), Empirische Wirtschaftsforschung: Methoden und Anwendungen. Wirtschaftswissenschaftliches Seminar Ottobeuren, Band 32, Mohr Siedbeck, Tübungen, (2002), 153-177 (mit W. Pohlmeier).
  • Monte Carlo Methods and Bayesian Computation: Importance Sampling, International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, N.J. Smelser, P.B. Baltes (Hrsg.), Elsevier Science, Oxford, (2001), 9999-10004 (mit J.-F. Richard).
  • Simulation Based Method of Moments, in: Mátyás, L. (Hrsg.) Generalized Method of Moments Estimation, Cambridge University Press, Cambridge, (1999), 275-300 (mit J. Breitung).

Aktuelle und weitere Arbeitspapiere

Aktuelle Arbeitspapiere

  • The Gibbs sampler with particle efficient importance sampling for state-space models, Manuskript, University of Cologne, (mit O. Grothe und T.S. Kleppe).
  • Efficient Filtering in State-Space Representations, Manuskript, University of Pittsburgh (mit D.N. DeJong, H. Dharmarajan und J.-F. Richard).
  • Exploiting Non-Linearities in GDP Growth for Forecasting and Anitcipating Turning Points, Manuskript, University of Pittsburgh, (mit D.N. DeJong, H. Dharmarajan, und J.F. Richard).
  • On the Structural Stability of U.S GDP, Manuskript, University of Pittsburgh. (mit David N. DeJong, Hariharan Dharmarajan, und Jean-François Richard).
  • Identifying Common Long-Range Dependence in Volume and Volatility Using High-Frequency Data, Manuskript, Universität Tübingen.

 

Weitere Arbeitspapiere

  • Exploiting Non-Linearities in GDP Growth for Forecasting and Anitcipating Turning Points, Manuskript, University of Pittsburgh (mit D.N. DeJong, H. Dharmarajan und J.-F. Richard).
  • On the Structural Stability of U.S. GDP, Manuskript, University of Pittsburgh (mit D.N. DeJong, H. Dharmarajan and J.-F. Richard).
  • Die Mischungsverteilungshypothese als Erklärung für GARCH, Manuskript, Universität Tübingen.
  • Trading Volume and the Short and Long-run Components of Volatility, Tübinger Diskussionspaper Nr. 102.
  • Identifying Common Long-Range Dependence in Volume and Volatiltiy Using High-Frequency Data, Manuskript, Universität Tübingen.

Kommentare und Bücher

Kommentare 

  • Kommentar zu M. Lechner: "Mikroökonomische Evaluation arbeitsmarktpolitischer Maßnahmen", (2003), Franz, W., Ramser, H.J., Stadler, M. (Hrsg.), Empirische Wirtschaftsforschung: Methoden und Anwendungen. Wirtschaftswissenschaftliches Seminar Ottobeuren, Band 32, Mohr Siebeck, Tübingen.
  • Kommentar zu H. Chiente:" Volume and Nonlinear Dynamics of Stock Returns", (2000), Statistical Papers, 41, 119.

Bücher

  • Preise und Handelsvolumina auf Finanzmärkten: Eine empirische Überprüfung der Mischungsverteilungshypothese, (1998), Gabler, Wiesbaden, (Dissertation).