Universiẗat, Diss., 2002--Saarbrücken.

In this thesis advanced regression methods are applied to discuss and investigate highly relevant research questions in the areas of finance and economics. In the field of credit risk the thesis investigates a hierarchical model which allows to obtain a consensus score, if several ratings are available for each firm. Autoregressive processes and random effects are used to model both a correlation structure between and within the obligors in the sample. The model also allows to validate the raters themselves. The problem of model uncertainty and multicollinearity between the explanatory variables is addressed in the other two applications. Penalized regressions, like bridge regressions, are used to handle multicollinearity while model averaging techniques allow to account for model uncertainty. The second part of the thesis makes use of Bayesian elastic nets and Bayesian Model Averaging (BMA) techniques to discuss long-term economic growth. It identifies variables which are significantly related to long-term growth. Additionally, it illustrates the superiority of this approach in terms of predictive accuracy. Finally, the third part combines ridge regressions with BMA to identify macroeconomic variables which are significantly related to aggregated firm failure rates. The estimated results deliver important insights for e.g., stress-test scenarios. (author's abstract)

Techn. Universiẗat, Diss., 2003--München.

Gescannte und vektorisierte technische Zeichnungen werden automatisch unter Nutzung eines Netzes von Modellen in eine hochwertige Datenstruktur migriert. Die Modelle beschreiben die Inhalte der Zeichnungen hierarchisch und deklarativ. Modelle für einzelne Bestandteile der Zeichnungen können paarweise unabhängig entwickelt werden. Dadurch werden auch sehr komplexe Zeichnungsklassen wie Elektroleitungsnetze oder Gebäudepläne zugänglich. Die Modelle verwendet der neue, sogenannte Y-Algorithmus: Hypothesen über die Deutung lokaler Zeichnungsinhalte werden hierarchisch generiert. Treten bei der Nutzung konkurrierender Modelle Konflikte auf, werden diese protokolliert. Mittels des Konfliktbegriffes können konsistente Interpretationen einer kompletten Zeichnung abstrakt definiert und während der Analyse einer konkreten Zeichnung bestimmt werden. Ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Gütemaß bewertet jede dieser alternativen, globalen Interpretationen. Das Suchen einer bzgl. dieses Maßes optimalen Interpretation ist ein NP-hartes Problem. Ein Branch and Bound-Algorithmus stellt die adäquate Lösung dar.

Zugl.: München, University, Diss., 2008.

Gescannte und vektorisierte technische Zeichnungen werden automatisch unter Nutzung eines Netzes von Modellen in eine hochwertige Datenstruktur migriert. Die Modelle beschreiben die Inhalte der Zeichnungen hierarchisch und deklarativ. Modelle für einzelne Bestandteile der Zeichnungen können paarweise unabhängig entwickelt werden. Dadurch werden auch sehr komplexe Zeichnungsklassen wie Elektroleitungsnetze oder Gebäudepläne zugänglich. Die Modelle verwendet der neue, sogenannte Y-Algorithmus: Hypothesen über die Deutung lokaler Zeichnungsinhalte werden hierarchisch generiert. Treten bei der Nutzung konkurrierender Modelle Konflikte auf, werden diese protokolliert. Mittels des Konfliktbegriffes können konsistente Interpretationen einer kompletten Zeichnung abstrakt definiert und während der Analyse einer konkreten Zeichnung bestimmt werden. Ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Gütemaß bewertet jede dieser alternativen, globalen Interpretationen. Das Suchen einer bzgl. dieses Maßes optimalen Interpretation ist ein NP-hartes Problem. Ein Branch and Bound-Algorithmus stellt die adäquate Lösung dar.