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Maximilian Nagl

Profil

Forschungsthemen

  • Kreditrisiko (insbesondere EAD/LGD Modellierung und Assetkorrelationen)

  • Machine Learning im Risikomanagement

  • Anwendung Bayesianischer Statistik

Ausbildungsziele

  • Betreuung von Abschlussarbeiten (B.Sc. und M.Sc.)

  • Übung zu Data Science & Machine Learning

  • Übung zu Applied Data Science

Zur Person

Curriculum Vitae

  • seit 2018: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Statistik und Risikomanagement, Universität Regensburg

  • 2017: Auslandssemester, Università Cattolica del Sacro Cuore, Mailand

  • 2015  - 2018: Betriebswirtschaftslehre | M.Sc. (Finanzierung und Quantitative Finanzwirtschaft), Universität Regensburg

  • 2012 - 2015: Betriebswirtschaftslehre | B.Sc. (Finanzmanagement und –berichterstattung), Universität Regensburg


Publikationen

Publikationen

Opening the Black Box - Quantile Neural Networks for Loss Given Default Prediction,
Kellner, R., Nagl, M., Rösch, D., Journal of Banking & Finance, forthcomming, (2021) Link

Deep calibration of financial models: turning theory into practice,
Büchel, P., Kratochwil, M., Nagl, M., Rösch, D., Review of Derivatives Research, forthcomming, (2021) Link

Parameter Estimation, Bias Correction and Uncertainty Quantification in the Vasicek Credit Portfolio Model,
Pfeuffer, M., Nagl, M., Fischer, M., Rösch, D., Journal of Risk 22, 1-29, (2020) Link

Vorträge

  • 14th International Risk Management Conference 2021 (Cagliari, virtual)
  • Finance Research Letters Annual Event 2021 (presentation & session chair)
  • Global Credit Data (GCD) European Conference 2021 (virtual)
  • 14th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE) 2020, London (United Kingdom, virtual)

  • 33th Australasian Finance and Banking Conference (AFBC) 2020, Sydney (Australia, virtual)

  • 9th International Conference on Futures and other Derivatives (ICFOD) 2020, Zhuhai (China, virtual)

  • FIRM Round Table Artificial Intelligence 2020, Frankfurt (Germany, virtual)

  • 13th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE) 2019, London (United Kingdom)

  • Global Credit Data (GCD) European Conference 2019, Vienna (Austria)


SOFTWARE

R Packages

  • AssetCorr: Package zum Schätzen von Assetkorrelationen auf Basis von Ausfalldaten.



  1. Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
  2. Institut für Betriebswirtschaftslehre

Lehrstuhl für Statistik und Risikomanagement

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Maximilian Nagl
M.Sc.

Nagl 191 191

Gebäude RW(S), Zi. 212

Telefon 0941 943-2752
Telefax 0941 943-4936
E-Mail
Sprechstunde: Di 10 - 11
und nach Vereinbarung