Prof. Dr. rer. nat. Philipp Sibbertsen
Professor - aktiv
Position / Amtsbezeichnung
Institutsdirektor
Institutsdirektor
Universität
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Fachbereich
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Institut
Institut für Statistik
Institut für Statistik
Arbeitsbereiche
Statistik
Statistik
Forschungsbereiche
Statistik der Finanzmärkte
empirische Kapitalmarktforschung
Zeitreihenanalyse
Nichtparametrische Regression
Robuste Statistik
Statistik der Finanzmärkte
empirische Kapitalmarktforschung
Zeitreihenanalyse
Nichtparametrische Regression
Robuste Statistik
Land
Deutschland
Deutschland
Ort / PLZ
30167 Hannover
30167 Hannover
Strasse
Königsworther Platz 1
Königsworther Platz 1
Telefon
0511-762- 3783
0511-762- 3783
Sekretariat
0511-762-3784
0511-762-3784
FAX
0511-762-3923
0511-762-3923
Auszeichnungen und Ehrungen
Dissertationspreis der Universität Dortmund
2001
Preis für Innovation in der Lehre der Ruhr-Universität Bochum
2009
Preis für exzellente Lehre der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz Universität Hannover
Veröffentlichungen
Sibbertsen, P., Willert, J. (2010): Testing for a break in persistence under long-range dependencies and mean shifts. forthcoming in Statistical Papers
Luedtke, C. , Sibbertsen, P. (2010): Model Risk in GARCH-Type Financial Time Series. In: Model Risk, Identification, Measurement and Management, D. Rösch and H. Scheule (editors), Riskbooks, 75 – 89.
2009
Kuswanto, H., Sibbertsen, P. (2009): Testing for Long Memory Against ESTAR Nonlinearities. Discussion Paper no. 427, Leibniz Universität Hannover
Kuswanto, H. (2009): A new simple test against spurious long memory using temporal aggregation. Dicsussion Paper no. 425, Leibniz Universität Hannover
Sibbertsen, P., Kruse, R. (2009): Testing for a break in persistence under long-range dependencies. Journal of Time Series Analysis 30, 263 - 285
Davidson, J., Sibbertsen, P. (2009): Tests of Bias in Log-Periodogram Regression. Economics Letters 102, 83-86
2008
Sibbertsen, P., Stahl, G., Luedtke, C. (2008): Measuring model risk. Journal of Risk Model Validation 2, 65 - 81
Kruse, R., Frömmel, M., Menkhoff, L., Sibbertsen, P. (2008): What do we know about real exchange rate non-linearities?
Kruse, R. (2008): Rational bubbles and changing degree of fractional integration.
2007
Kuswanto, H. Sibbertsen, P. (2007): Can we distinguish between common nonlinear time series models and long memory?
Nordman, D., Sibbertsen, P., Lahiri, S. N. (2007): Empirical likelihood confidence intervals for the mean of a long-range dependent process. Journal of Time Series Analysis 28, 576 - 599
Weissbach, R., Sibbertsen, P. (2007): Divergence of credit valuation in Germany - Continuous theory and discrete practice
2006
Rothe, C., Sibbertsen, P. (2006): Phillips - Perron - type unit root tests in the nonlinear ESTAR framework. Allgemeines Statistisches Archiv 90, 439 - 456.
Sibbertsen, P., Krämer, W. (2006): The Power of the KPSS - Test for Cointegration when Residuals are Fractionally Integrated. Economics Letters 91, 321 - 324.
2005
Davidson, J., Sibbertsen, P. (2005): Generating schemes for long memory processes. Journal of Econometrics 128, 253 - 282.
2004
Sibbertsen, P., Venetis, I. (2004): Distinguishing between long-range dependence and deterministic trends.
Sibbertsen, P. (2004): Long memory in volatilities of German stock returns. Empirical Economics 29, 477 - 488.
Sibbertsen, P. (2004): Long-memory versus structural change: An overview. Statistical Papers 45, 465 - 515.
Herzberg, M., Sibbertsen, P. (2004): Pricing of options under different volatility models.
Gebel, M., Sibbertsen, P. (2004): Recognizing mathematical talent - an approach using discriminant analysis.
Halverscheid, S., Hiltawsky, K., Sibbertsen, P. (2004): SamstagsUni: Ein Konzept zwischen Schule, Lehrerbildung und Hochschule. Zeitschrift für Hochschuldidaktik September 2004, 1 - 12.
2003
Sibbertsen, P. (2003): Log-Periodogram estimation of the memory parameter of a long-memory process under trend. Statistics and Probability Letters 61, 261 - 268.
Lohre, M., Sibbertsen, P., Könning, T. (2003): Modelling Water Flow of the Rhine River Using Seasonal Long Memory. Water Resources Research 39, 1132 - 1138.
Beran, J., Ghosh, S., Sibbertsen, P. (2003): Nonparametric Mestimation with long-memory errors. Journal of Statistical Planning and Inference 117, 199 - 206.
2002
Krämer, W., Sibbertsen, P., Kleiber, C. (2002): Long Memory versus Structural Change in Financial Time Series. Allgemeines Statistisches Archiv 86, 83 - 96.
Beran, J., Feng, Y., Ghosh, S., Sibbertsen, P. (2002): On robust local polynomial estimation with long-memory errors. International Journal of Forecasting 18, 227 - 241.
Lohre, M., Sibbertsen, P. (2002): Persistenz und saisonale Abhängigkeiten in Abflüssen des Rheins. Hydrology and Water Resources Management 46, 166 - 174.
Krämer, W., Sibbertsen, P. (2002): Testing for structural change in the presence of long-memory. International Journal of Business and Economics 1, 235 - 243.
Peters, A., Sibbertsen, P. (2002): Tests on Fractional Cointegration. Comparison of a finite M- and ML-test on fractional cointegration. In: Developments in Robust Statistics. Editors: R. Dutter, U. Gather, P. J. Rousseeuw and P. Filzmoser, 306 - 315.
2001
Sibbertsen, P. (2001): S-estimation in the linear regression model with long- memory error terms under trend. Journal of Time Series Analysis 22, 353 - 363.
2000
Sibbertsen, P. (2000): Robust CUSUM-M test in the presence of long-memory disturbances. Technical Report 19 / 2000, SFB 475, Universität Dortmund. Nutzungshinweise: Jede natürliche Person darf sich nur mit einer E-Mail Adresse bei WiWi-Online registrieren lassen. Die Nutzung der Daten die WiWi-Online bereitstellt ist nur für den privaten Gebrauch bestimmt - eine gewerbliche Nutzung ist verboten. Eine automatisierte Nutzung von WiWi-Online und dessen Inhalte, z.B. durch Offline-Browser, Download-Manager oder Webseiten etc. ist ausdrücklich strengstens untersagt. Zuwiderhandlungen werden straf- und zivilrechtlich verfolgt.