Profil Dr. Robert Buch

Schwerpunkte/Kompetenzen

• Analyse und Prognose von Zeitreihen
• Bewertungsmodelle und –algorithmen für strukturierte Produkte und Derivate 
• Machine Learning Methoden
• Monte-Carlo Methoden, insbesondere Multilevel und Markov Chain
• Neuronale Netze/Deep Learning
  

 

Publikationen

Highlightpublikationen

• Buch, R.; Richert, I.:
  Interpolation of Missing Swaption Volatility Data using Gibbs Sampling on Variational Autoencoders.
  arXiv:2204.10400, (2022).
• Sicks, R.; Grimm, S.; Korn, R.; Richert, I.:
  Estimating the Value-at-Risk by Temporal VAE.
  arXiv:2112.0189, (2021).
• Sicks, R.; Korn, R.; Schwaar, S.:
  A Generalised Linear Model Framework for β-Variational Autoencoders based on Exponential Dispersion Families.
  Journal of Machine Learning Research, Volume 22, Pages 1-41, (2021).
• Sicks, R.; Korn, R.; Schwaar, S.:
  A lower bound for the ELBO of the Bernoulli Variational Autoencoder.
  arXiv:2003.11830, (2020).
• Sicks, R.:
  Gauß-Newton und M-Schätzer für ARMA-Prozesse mit regulär variierenden Tails.
  Masterarbeit, KIT Karlsruhe, (2016).