Prof. Dr. rer. pol. Roman Liesenfeld
Professor - aktiv
Position / Amtsbezeichnung
Dekanin
Dekanin
Universität
Universität zu Köln
Universität zu Köln
Fachbereich
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Institut
Institut für Statistik und Ökonometrie
Institut für Statistik und Ökonometrie
Arbeitsbereiche
Statistik und empirische Wirtschaftsforschung
Statistik und empirische Wirtschaftsforschung
Forschungsbereiche
Statistik
Empirische Wirtschaftsforschung
Ökonometrie
Statistik
Empirische Wirtschaftsforschung
Ökonometrie
Land
Deutschland
Deutschland
Ort / PLZ
50931 Köln
50931 Köln
Strasse
Universitätsstraße 24
Universitätsstraße 24
Telefon
+492214702813
+492214702813
Autorentätigkeiten
Preise und Handelsvolumina auf Finanzmärkten: Eine empirische Überprüfung der Mischungsverteilungshypothese, 1998, Gabler, Wiesbaden, (Dissertation)
Veröffentlichungen
Efficient Estimation of Probit Models with Correlated Errors, Journal of Econometrics, 2009, im Erscheinen (mit Jean-Francois Richard)
Determinants and Dynamics of Current Account Reversals: An Empirical Analysis, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2009, im Erscheinen (mit Guilherme V. Moura und Jean-Francois Richard)
Interval Shrinkage Estimators, Journal of Applied Statistics, 2009, im Erscheinen (mit Vasyl Golosnoy)
Dynamic Invariant Multinomial Probit Model: Identification, Pretesting and Estimation, Journal of Econometrics, 2009, im Erscheinen (mit Jean-Francois Richard)
Dynamic Factor Models for Multivariate Count Data: An Application to Stock-Market Trading Activity, Journal of Business & Economic Statistics, 2009, im Erscheinen (mit Robert C. Jung und Jean-Francois Richard)
The Decline in German Output Volatility: A Bayesian Analysis, Empirical Economics, 37 2008, 653-679 (mit Christian Aßmann und Jens Hogrefe)
Improving MCMC Using Efficient Importance Sampling, Computational Statistics and Data Analysis, 58, 2008, 272-288 (mit Jean-Francois Richard)
Timing structural change: A conditional probabilistic approach, 2006, Computational Journal of Applied Econometrics 21, 175-190 (mit D.N. DeJong und J.F. Richard)
Time Series of Count Data: Modelling and Estimation, 2006, Computational Statistic and Data Analysis, 51, 2350-2364 (mit Robert C. Jung und Martin Kukuk)
Classical and Bayesian Analysis of Univariate and Multivariate Stochastic Volatility Models, 2006, Econometric Reviews, 25, 335-360 (mit J.-F. Richard)
Modelling Financial Transaction Price Movements: A Dynamic Integer Count Data Model, 2006, Empirical Economics, 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
A Nonlinear Forecasting Model of GDP Growth, 2005, The Review of Economics and Statistics, 87, 697-708 (mit D.N. DeJong und J.-F. Richard)
The Estimation of Dynamic Bivariate Mixture Models: Comments on Watanabe (2000), 2003, Journal of Business & Economic Statistics, 21, 570-576 (mit J.-F. Richard)
Univariate and Multivariate Stochastic Volatility Models: Estimation and Diagnostics, 2003, Journal of Empirical Finance, 10, 505-531 (mit J.-F. Richard)
Estimating Time Series Models for Count Data Using Efficient Importance Sampling, 2001, Allgemeines Statistisches Archiv, 85, 387-407 (mit R.C. Jung)
A Generalized Bivariate Mixture Model for Stock Price Volatility and Trading Volume, 2001, Journal of Econometrics, 104, 141-178
Stochastic Volatility Models: Conditional Normality versus Heavy-Tailed Distributions, 2000, Journal of Applied Econometrics, 15, 137-160 (mit R.C. Jung)
Dynamic Bivariate Mixture Models: Modeling the Behavior of Prices and Trading Volume, 1998, Journal of Business & Economic Statistics, 16, 101-109
Testing the Bivariate Mixture Hypothesis Using German Stock Market Data, 1996, European Financial Management, 2, 273-297 (mit R.C. Jung)
Aufsätze in Sammelbänden
Simulation Based Method of Moments, 1999, in: Mátyás, L. (Hrsg.) Generalized Method of Moments Estimation, Cambridge University Press, Cambridge, 1999, 275-300 (mit Jörg Breitung)
Monte Carlo Methods and Bayesian Computation: Importance Sampling, 2001, International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, N.J. Smelser, P.B. Baltes (Hrsg.), Elsevier Science, Oxford, 9999-10004 (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 Winfried Pohlmeier)
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 Jean-Francois Richard)
Arbeitspapiere
"Exploiting Non-Linearities in GDP Growth for Forecasting and Anitcipating Turning Points", Manuskript, University of Pittsburgh (mit David N. DeJong, Harugaran Dharmarajan und Jean-Francois Richard)
"Efficient Likelihood Evaluation of State-Space Representations", Manuskript, University of Pittsburgh (mit D. N. DeJong, H. Dharmarajan, G. V. Moura and J.-F. Richard)
"Efficient Filtering in State-Space Representations", Manuskript, University of Pittsburgh (mit D. N. DeJong, H. Dharmarajan and J.-F. Richard)
"Classical and Bayesian Analysis of a Probit Panel Data Model with Unobserved Individual Heterogeneity and Autocorrelated Errors", Manuskript, University of Toronto (mit Martin Burda und Jean-Francois Richard)
"Multivariate Wishart Stochastic Volatility Models", Manuskript, Universität Kiel (mit B. Gribisch)
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 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.