Dr. Philipp Adämmer

P. Adämmer
Raum:
1372
Telefon:
+49 (0)40 6541-2378
Fax:
+49 (0)40 6541-2023
E-Mail:
adaemmer@hsu-hh.de
Besucheranschrift:
Helmut-Schmidt-Universität
Gebäude H1
Holstenhofweg 85
22043 Hamburg
Postanschrift:
Helmut-Schmidt-Universität
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
22008 Hamburg

Werdegang:

Philipp Adämmer absolvierte 2012 ein Studium der Volkswirtschaftslehre in Münster und wurde 2016 von der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Münster promoviert.

Forschungsschwerpunkte:

  • Finanzmarktökonometrie
  • Maschinelle Lernverfahren
  • Text Mining
  • Big Data

Publikationen und Arbeitspapiere:

  • Adämmer, P. und Schüssler, R. (2022): Detecting the Sparsity Levels of Economic Time Series: On the Impact of Noise. [SSRN]
    Code auf [GitHub]
  • Adämmer, P. und Schüssler, R. (2020): Forecasting the Equity Premium: Mind the News!
    Review of Finance. [doi]
    Bericht auf: Institutional Investor
  • Reiner, G. and Adämmer, P. (2020). „Similarities Between Human Structured Subject Indexing and Proba-
    bilistic Topic Models,“ Knowledge Organization.
  • Adämmer, P. (2019): lpirfs: An R Package to Estimate Impulse Response Functions by Local Projections.
    The R Journal. [doi]
  • Adämmer, P. und Dybowski, T.P. (2019): Revisiting Legislative Lags of U.S. Tax Reforms. [SSRN]
  • Dybowski, T.P. und Adämmer, P. (2018): The Economic Effects of U.S. Presidential Tax Communication: Evidence from a Correlated Topic Model, European Journal of Political Economy. [doi]
  • Adämmer, P. und Bohl, M.T. (2018): Price Discovery Dynamics in European Agricultural Markets, Journal of Futures Markets. [doi]
  • Adämmer, P., Bohl, M.T. und Groß, C. (2016): Price Discovery in Thinly Traded Futures Markets: How Thin is Too Thin?, Journal of Futures Markets. [doi]
  • Adämmer, P., Bohl, M.T. und Ledebur, E. O. (2016):  Dynamics Between North American and European Agricultural Futures Prices during Turmoil and Financialization, Bulletin of Economic Research. [doi]
  • Adämmer, P. und Bohl, M.T. (2015): Speculative Bubbles in Agricultural Prices, The Quarterly Review of Economics and Finance. [doi]

R-Paket:

lpirfs: Berechnung von impulse responses mithilfe von local projections (Jordà, 2005).

  • R-Paket auf GitHub
  • R-Paket auf CRAN

    • Lehrerfahrung:

  • Machine Learning for Economic Data (Master/PhD, Vorlesung und Übung)
  • Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Bachelor, Vorlesung und Übung)
  • Ökonometrie (Master, Vorlesung und Übung)
  • Quantitative Methoden III (Bachelor, Vorlesung)
  • Quantitatives Risikomanagement (Master, Vorlesung und Übung)
  • Angewandte Ökonometrie (Master, Vorlesung und Übung)
  • Statistik für Politologen (Bachelor, Vorlesung und Übung)
  • Spiel- und Entscheidungstheorie (Master, Vorlesung und Übung)
  • Statistik I (Bachelor, Übung)
  • Statistik II (Bachelor, Übung)
    • HSU

    Letzte Änderung: 31. Januar 2022