Dr. Maximilian Nagl

Forschungsthemen

Machine Learning in Finance
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Crypto assets
Kreditrisikomanagement
Anwendung Bayesianischer Statistik

Zur Person

Curriculum Vitae

seit 2022: Akademischer Rat auf Zeit am Lehrstuhl für Statistik und Risikomanagement, Universität Regensburg
2023: Gastdozent, KTH Stockholm
seit 2021-2023: Vertretung des akademischen Mittelbaus
2018 - 2022: 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

Ausbildungsziele

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

Betreuung von Seminararbeiten (M.Sc.)

Sommersemster 2023: Kreditrisikomanagement (Vorlesung, deutsch)

Wintersemeter 2022/23: Data Science & Machine Learning (Vorlesung, englisch)

Sommersemester 2022: Applied Data Science (Vorlesung, deutsch)

Wintersemeter 2021/22: Data Science & Machine Learning (Übung, deutsch)

Sommersemester 2021: Applied Data Science (Übung, deutsch)

Wintersemester 2020/21: Data Science & Machine Learning (Übung, deutsch)

Sommersemester 2020: Applied Data Science (Übung, deutsch)

Wintersemester 2019/20: Data Science & Machine Learning (Vorlesung + Übung, deutsch)

Sommersemster 2019: Statstik 3 (Übung, deutsch)

Wintersemester 2018/19: Multivariate Statistiche Verfahren (Übung, deutsch)

Publikationen

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Arbeitspapiere

Drivers of cryptocurrency returns - An analysis from the lens of sustainability (2023)

Alicia Billand Maximilian Nagl and Daniel Rösch

Virtual Land as a New Asset Class: Examining the Relationship with physical Real Estate Markets (2023)

Heiko Leonhard, Maximilian Nagl and Wolfgang Schäfers

Determinants of U.S. REIT Bond Risk Premia with Explainable Machine Learning (2023)

Jakob Kozak, Cathrine Nagl, Maximilian Nagl, Wolfgang Schäfers and Eli Beracha

The Power of Narrative: Unveiling the Heterogeneous Impact of Qualitative Information on Creditworthiness (2023)

Maximilian Nagl, Johannes Raab and Daniel Rösch

Non-linearity and the distribution of market based loss rates (2023)

Matthias Nagl, Maximilian Nagl and Daniel Rösch

Does non-linearity in risk premiums vary over time? (2023)

Maximilian Nagl

Complexity of Cryptocurrency Returns (2023)

Maximilian Nagl

Konferenzen

17th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE) 2023, Berlin

16th International Risk Management Conference 2023, Florence (IT)

39th American Real Estate Society (ARES) Annual Conference 2023, San Antonio (USA)

16th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE) 2022, London (UK)

Global Credit Data (GCD) European Conference 2022, London (UK)

Brown Bag Seminar AFT 2022, University of Passau

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)

Industrievorträge

IREBS Symposium , Krypto Assets & Real Estate: Überperformance mit virtuellen Immobilieninvestments ?, 2023

Nagler & Company GmbH, Fundamentals of Machine Learning, 2023

Bayerische Landesbank, Regulatorik im Banking – Modelle, KI und die Aufsicht, 2023

Bayerische Landesbank, Einsatz von KI im Risikocontrolling von Banken, 2022

Bayerische Landesbank, Machine Learning for Credit Default Analytics, 2019

Software

R Packages

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