Manuel Stapper, M.Sc.
Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik
Am Stadtgraben 9
48143 Münster
Raum 308
Tel.: +49 (0)251-83 22914
Fax: +49 (0)251-83 22012
manuel.stapper@wiwi.uni-muenster.de
Sprechstunde:
Mittwoch, 13-14 Uhr (nach Absprache)
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Über
Ausbildung 11/2017 - aktuell Doktorand, Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, WWU Münster
10/2015 - 10/2017 M.Sc. Statistik, TU Dortmund
10/2011 - 06/2015 B.Sc. Statistik, TU DortmundBerufserfahrung
11/2017 - aktuell Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik,
WWU Münster
05/2016 - 09/2017 Wissenschaftfliche Hilfskraft, Lehrstuhl für Statistik und Biowissenschaften, TU DortmundForschungsschwerpunkte
- Count Data in Econometrics
- Long Memory Count Data
- Disease Spread
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Veranstaltungen
- Advanced Time Series Analysis (Master, SoSe21)
- Advanced Statistics (Bachelor, WiSe20/21)
- Empirische Wirtschaftsforschung (Bachelor, SoSe20)
- Advanced Time Series Analysis (Master, WiSe19/20)
- Introduction to R (Master, SoSe19)
- Econometrics PhD (PhD level, WiSe18/19)
- Ökonometrie II (Bachelor, SoSe18)
- Ökonometrie I (Bachelor, WiSe17/18)
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Publikationen
Aufsätze
- Segnon, Stapper (2019), "Long Memory Conditional Heteroscedasticity in Count Data", CQE Working Papers, 82/2019, .pdf download
Software
- CountTimeSeries.jl - Julia Package for Count Time Series
Konferenzbeiträge
- 12/2018 - „Long Memory Conditional Heteroscedasticity in Count Data”, CFE/CMStatistics, Pisa
- 03/2019 - „The INFIGARCH Model and its Application in Trading Activity”, SMSA, Dresden
- 03/2019 - „Long Memory Conditional Heteroscedasticity in Count Data”, DAGStat, München
- 12/2019 - „Sources of Global Trading Activity”, CFE/CMStatistics, London
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Abschlussarbeiten
Betreute Abschlussarbeiten
- The Effect of Wind Turbines on House Prices in Germany – Evidence from a Machine Learning based Estimation Approach (Master)
- Prediction of disruption ticket volumes based on a time series analysis using the eTTs reporting system of Deutsche Telekom AG as an example (Bachelor)
- Bayesian Latent Cluster Detection in the International Arms Trade Network (Master)