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Forschung

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Branching processes

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Branching processes

Branching processes are a class of stochastic processes. They serve as models of biological populations such as humans, cells or plants, as models for tumor growth, but also for neutron chain reactions or fragmentation. Branching processes are also important tools within related fields of applied probability or theoretical computer science, more specifically, for the probabilistic algorithms of the divide-and-conquer type. We investigate martingales from branching models and with their help the fluctuations of branching processes themselves.

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Limit theorems in Probability Theory

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Limit theorems in Probaility Theory

Many models in applied probability theory and statistical physics are too complicated to derive explicit formulas for important model variables. Weak and strong limit theorems allow such models to be approximated by “continuous” models, which are often easier to analyze. We study limit theorems for stochastic processes, for example for martingales, branching processes and shot noise processes with deterministic or random response function as well as for the test statistics in a problem of asymptotic test theory.

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Mathematical Finance

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Mathematical Finance

Wichtige Motivationen für die Stochastische Analysis und gleichzeitig deren prominente Anwendungen sind die Modellierung von Finanzmärkten, die Bewertung von Finanzprodukten, wie Optionen und Derivate, und die zugehörige Risikotheorie. Insbesondere betrachten wir Modelle mit sich ändernden zugrundeliegenden Regimen und Modelle mit affinen Strukturen. Auf der mehr angewandten Seite stehen Kreditrisiken und Energiemärkte im Vordergrund. Dazu gehört auch die Schätzung der jeweiligen Parameter mit statistischen Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning.

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Stochastische Analysis

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Stochastische Analysis 

Die Stochastische Analysis beschäftigt sich mit stochastischen Prozessen. Diese kann man auch als zufällige Funktionen ansehen. Durch den "Zufall" weisen diese Funktionen eine geringere Regularität auf, erweisen sich aber für viele Anwendungen als realistischer. In der Regel sind die Funktionen nicht differenzierbar und haben wie chaotische und fraktale Phänomene keine Länge, sind also von unendlicher Variation. Wir untersuchen insbesondere unendlich-dimensionale Prozesse wie maßwertige Diffusionen, (affine) Pfadprozesse und raue Prozesse.

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Drittmittel

Our research is funded by the following third-party projects:
  • DAAD project "Probability, Computation and Applied Stochastic Analysis" with the AIMS-Center in Kigali, Ruanda. 3 PhD students and 1 Postdoc (2024-2026).
  • DFG project ME 3625/5-1 "Non-Malthusian supercritical Crump-Mode-Jagers processes". 1 PhD student (2024-2027).
  • DFG project ME 3625/4-1 "Asymptotic fluctuations of supercritical general branching processes". 1 PhD student (2022-2024).
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Selected Publications

  • Iksanov, A., Kolesko, K., and Meiners, M.: Asymptotic fluctuations in supercritical Crump-Mode-Jagers processes
    Ann. Probab. 52 (2024), no. 4, 1538-1606 article arxiv
  • Alfeus, M., Nikitopoulos, C., and Overbeck, L.: Implied roughness in the term structure of oil markets
    Quantitative Finance 24 (2024), 347-362
  • Ackermann, J., Kruse, T., and Overbeck, L.: Inhomogeneous affine Volterra Processes
    Stochastic Process. Appl. 150 (2022), p. 250-279.
  • Meiners, M., and Mentemeier, S.: Solutions to complex smoothing equations
    Probab. Theory Related Fields 168 (2017), 199–268. arxiv springerlink
  • Alsmeyer, G., and Meiners, M.: Fixed points of the smoothing transform: two-sided solutions
    Probab. Theory Related Fields 155 (2013), no. 1-2, 165–199. arxiv springerlink
  • Alsmeyer, G., Biggins, J.D., and Meiners, M.: The functional equation of the smoothing transform
    Ann. Probab. 40 (2012), no. 5, 2069-2105. pdf arxiv projecteuclid
  • Bluhm, C., Overbeck, L. and Wagner, C.: Introduction to Credit Risk Modeling
    Chapman & Hall. Boca Raton, Fl, USA. 2nd edition 2010
  • Overbeck, L.: Non-linear superprocesses
    Annals of Probability 24 (1996), 743-760.