Disputationen im April

28. April 2026

Foto: Privat

Prof. Dr. Martin Spindler, Jan Rabenseifner, Prof. Dr. Michael Merz, Prof. Dr. Knut Haase (von links nach rechts)

Lesen Sie hier über die Disputationen im April.

Jan Rabenseifner, Disputation am 9. April 2026

Titel und Thema der Dissertation:

Causal Estimation and Predictive Uncertainty: Essays on Robust Statistical Learning

Die Dissertation zeigt, wie leistungsfähige „General-Purpose“-Methoden aus Statistik und Machine Learning für konkrete Praxisfragen weiterentwickelt werden müssen. In der Realität sind Fragestellungen oft komplexer als die Standardannahmen: Es gibt mehrere gleichzeitig wirkende Maßnahmen, wichtige Modellbausteine (z. B. die Schätzung der Behandlungswahrscheinlichkeiten, sogenannte Propensity Scores) sind schwer verlässlich zu schätzen, oder Unsicherheitsmaße sind im Durchschnitt korrekt, versagen aber gerade in relevanten Randfällen. In drei Essays werden daher bestehende Frameworks gezielt erweitert, diagnostiziert und stabilisiert: Zwei Beiträge stärken die Robustheit kausaler Effektschätzung im Double-Machine-Learning-Rahmen (u. a. für multiple Treatments und für kalibrierte Propensity Scores), ein dritter Beitrag entwickelt Verfahren auf Basis von Conformal Prediction zur verlässlichen Unsicherheitsquantifizierung für stark unausgewogene Zähldaten, wie sie in der Versicherungsmodellierung typisch sind. Ziel ist es, Praktikerinnen und Praktikern Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie spezifische Fragestellungen unter realistischen Bedingungen zuverlässig beantworten können.

Betreuende:

Prof. Dr. Michael Merz und Prof. Dr. Martin Spindler

Meine Erfahrungen an der Business School: 

Die Business School hat mir den Zugang zu Summer Schools und internationalen Konferenzen ermöglicht und mein Netzwerk stark erweitert. Ich konnte in internationalen Forschungsprojekten mitarbeiten und zugleich wertvolle Industriekontakte aufbauen. Besonders bereichernd war die Arbeit an der Schnittstelle zwischen Academia und Praxis: Ich habe erlebt, wie kausale Inferenz zunehmend in Unternehmen für Business Intelligence und datenbasierte Entscheidungen eingesetzt wird. Ein Highlight war die geteilte Betreuung durch zwei Professoren: Durch die intensive Zusammenarbeit mit zwei Teams mit unterschiedlichen Forschungsschwerpunkten und viel Lehrerfahrung habe ich methodisch wie auch in der täglichen Forschungsarbeit stark profitiert.

Meine Zukunftspläne:  

Im Mai 2026 beginne ich meine Postdoc-Zeit bei Prof. Dr. Martin Spindler. Ich möchte meine Forschung weiter vertiefen und dabei weiterhin eng an anwendungsrelevanten Fragestellungen arbeiten – idealerweise an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Methodik und praktischer Umsetzung.

Emil Mußbach, Disputation am 23. April 2026

Titel und Thema der Dissertation:

Asset Management in Practice: Insider Trading, Corporate Events, and Predictive Analytics

In meiner Dissertation untersuche ich die Bedeutung von Informationsasymmetrien im Asset Management. Die Ergebnisse liefern neue Evidenz zum Informationsgehalt von Insidertransaktionen und zum Verhalten von Fondsmanagern und zeigen deren Implikationen für Anlageentscheidungen auf. Gleichzeitig verdeutlicht eine kritische Analyse von Machine-Learning-Ansätzen, dass stabile Überrenditen auch mit modernen Methoden schwer zu erzielen sind.

Betreuende:

Prof. Dr. Wolfgang Drobetz und Prof. Dr. Nicole Ratzinger-Sakel

Meine Erfahrungen an der Business School: 

Ich schätze mich sehr glücklich, mit Wolfgang Drobetz einen hervorragenden Betreuer an meiner Seite gehabt zu haben. Auch die Unterstützung durch die Professur und die Business School habe ich als sehr wertvoll empfunden.

Meine Zukunftspläne: 

Ich werde weiterhin in der freien Wirtschaft tätig sein und kann mir gleichzeitig gut vorstellen, der Wissenschaft auch künftig verbunden zu bleiben.