Univ.-Prof. Dr. Gabriel Frahm

G. Frahm
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Helmut-Schmidt-Universität
Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
22008 Hamburg

Werdegang:

Gabriel Frahm absolvierte 1999 ein Studium der Betriebswirtschaftslehre und war als wissenschaftlicher Mitarbeiter sowie als akademischer Rat auf Zeit an der Universität zu Köln beschäftigt. Darüber hinaus war er als Forscher in diversen Forschungseinrichtungen sowie im Geschäftsbereich Mathematik/OR der WestLB in Düsseldorf tätig. Er promovierte sich 2004 im Bereich Statistik und erhielt 2009 die Venia Legendi in Statistik und Ökonometrie an der Universität zu Köln. Seit 2012 ist er Inhaber des Lehrstuhls für Angewandte Stochastik und Risikomanagement.

Forschungsschwerpunkte:

  • Kapitalmarkttheorie und Portfoliooptimierung
  • Finanzmathematik und -ökonometrie
  • Spiel- und Entscheidungstheorie
  • Copulas und Extremwerttheorie
  • Robuste Kovarianzmatrizen
  • Random Matrix Theory
  • Missing-Data Analysis

Preise/Auszeichnungen:

  • Sechs Publikationspreise der Universität zu Köln.
  • Beste Gesamtbeurteilung von den Studenten der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln unter allen Dozenten des Fachbereichs Statistik.

Prämierte Abschlussarbeiten:

  • Phillip Strohbach: „Preisbildung und Bewertung unter dem realen Wahrscheinlichkeitsmaß“, Masterarbeit, Böttcher-Preis, 2022.
  • Ferdinand Huber: „Alternative Strategien des Growth-Optimal Portfolio“, Masterarbeit, Böttcher-Preis, 2019.
  • Eric Thiele: „Methoden zur Quantifizierung von Kreditrisiken“, Bachelorarbeit, Förderpreis des Kreises Mars & Merkur, 2012.

Publikationen:

Monografien:

  • Frahm, G. (2021): Enterprise Risk Management: Das Risikomanagement einer wertorientierten Unternehmenssteuerung, Springer.
  • Frahm, G. (2019): Rational Choice and Strategic Conflict: The Subjectivistic Approach to Game and Decision Theory, De Gruyter.
  • Frahm, G. (2008): Advanced Methods of Multivariate Financial Data Analysis, Habilitationsschrift, Universität zu Köln.
  • Frahm, G. (2004): Generalized Elliptical Distributions: Theory and Applications, Dissertation, Universität zu Köln.
  • Frahm, G. (1999): Ermittlung des Value-at-Risk von Finanzportefeuilles mit Methoden der Extremwerttheorie, Diplomarbeit, Universität zu Köln.

Software:

  • Riemer, K., Frahm, G., Nordhausen, K., and Radojicic, U. (2021): „shapeNA, M-Estimation of Shape for Data with Missing Values“, The Comprehensive R Archive Network, https://cran.r-project.org/package=shapeNA.

Aufsätze:

  • Frahm, G. und Hartmann, L. (2023): „Erratum to ‚Savage’s P3 is Redundant’“, Econometrica 91, 33, DOI: 10.3982/ECTA21641.
  • Homburg, A. et al. (2023): „PMF Forecasting for Count Processes: A Comprehensive Performance Analysis“, Theory and Applications of Time Series Analysis and Forecasting (ITISE 2021), 79-90, Springer.
  • Taskinen, S. et al. (2023): „A Review of Tyler’s Shape Matrix and Its Extensions“, Robust and Multivariate Statistical Methods (Festschrift zu Ehren von David E. Tyler), 23-41, Springer.
  • Frahm, G. (2023): „Power M-Estimators for Location and Scatter“, Robust and Multivariate Statistical Methods (Festschrift zu Ehren von David E. Tyler), 157-177, Springer.
  • Homburg, A. et al. (2021): „Analysis and Forecasting of Risk in Count Processes“, Journal of Risk and Financial Management 14, DOI: 10.3390/jrfm14040182.
  • Weiß, C. et al. (2021): „Efficient Accounting for Estimation Uncertainty in Coherent Forecasting of Count Processes“, Journal of Applied Statistics 49, 1957-1978.
  • Homburg, A. et al. (2020): „A Performance Analysis of Prediction Intervals for Count Time Series“, Journal of Forecasting 40, DOI: 10.1002/for.2729.
  • Frahm, G. (2020): „Statistical Properties of Estimators for the Log-Optimal Portfolio“, Mathematical Methods of Operations Research 92, 1-32.
  • Frahm, G., Nordhausen, K. und Oja, H. (2020): „M-Estimation with Incomplete and Dependent Multivariate Data“, Journal of Multivariate Analysis 176, DOI: 10.1016/j.jmva.2019.104569.
  • Homburg, A. et al. (2019): „Evaluating Approximate Point Forecasting of Count Processes“, Econometrics 7, Special Issue: „Discrete-Valued Time Series: Modelling, Estimation and Forecasting“, DOI: 10.3390/econometrics7030030.
  • Frahm, G., Jonen, A. und Schüssler, R. (2019): „The Fundamental Theorems of Asset Pricing and the Closed-End Fund Puzzle“, International Journal of Theoretical and Applied Finance 22, DOI: 10.1142/S0219024919500250.
  • Frahm, G. und Huber, F. (2019): „The Outperformance Probability of Mutual Funds“, Journal of Risk and Financial Management 12, Special Issue: „Risk Analysis and Portfolio Modelling“, DOI: 10.3390/jrfm12030108.
  • Frahm, G. (2018): „Arbitrage Pricing Theory in Ergodic Markets“, International Journal of Theoretical and Applied Finance 21, DOI: 10.1142/S021902491850036X.
  • Frahm, G. (2018): „How Often Is the Financial Market Going to Collapse?“, Quantitative Finance and Economics 2, 590-614.
  • Frahm, G. (2018): „Corrigendum to “Pricing and Valuation under the Real-World Measure”“, International Journal of Theoretical and Applied Finance 21, DOI: 10.1142/S0219024918920012.
  • Frahm, G. (2018): „An Intersection-Union Test for the Sharpe Ratio“, Risks 6, Special Issue: „Risk vs Performance Measures: Robustness, Elicitability and Time-Dependency“, DOI: 10.3390/risks6020040.
  • Frahm, G. (2016): „Pricing and Valuation under the Real-World Measure“, International Journal of Theoretical and Applied Finance 19, DOI: 10.1142/S0219024916500060.
  • Frahm, G. und Jaekel, U. (2015): „Tyler’s M-Estimator in High-Dimensional Financial-Data Analysis“, Modern Nonparametric, Robust and Multivariate Methods (Festschrift zu Ehren von Hannu Oja), 289-305, Springer.
  • Frahm, G. (2015): „A Theoretical Foundation of Portfolio Resampling“, Theory and Decision 79, 107-132.
  • Dobric, J., Frahm, G. und Schmid, F. (2013): „Dependence of Stock Returns in Bull and Bear Markets“, Dependence Modeling 1, 94-110, DOI:10.2478/demo-2013-0005.
  • Frahm, G. und Wiechers, C. (2013): „A Diversification Measure for Portfolios of Risky Assets“, Advances in Financial Risk Management, 312-330, Palgrave Macmillan.
  • Frahm, G., Wickern, T. und Wiechers, C. (2012): „Multiple Tests for the Performance of Different Investment Strategies“, Advances in Statistical Analysis 96, 343-383.
  • Frahm, G. und Glombek, K. (2012): „Semicircle Law of Tyler’s M-Estimator for Scatter“, Statistics and Probability Letters 82, 959-964.
  • Frahm, G. und Memmel, C. (2010): „Dominating Estimators for Minimum-Variance Portfolios“, Journal of Econometrics 159, 289-302.
  • Frahm, G. und Jaekel, U. (2010): „A Generalization of Tyler’s M-Estimators to the Case of Incomplete Data“, Computational Statistics and Data Analysis 54, 374-393.
  • Frahm, G. (2009): „Asymptotic Distributions of Robust Shape Matrices and Scales“, Journal of Multivariate Analysis 100, 1329-1337.
  • Bade, A., Frahm, G. und Jaekel, U. (2009): „A General Approach to Bayesian Portfolio Optimization“, Mathematical Methods of Operations Research 70, 337-356.
  • Frahm, G. (2008): „Linear Statistical Inference for Global and Local Minimum Variance Portfolios“, Statistical Papers 51, 789-812.
  • Frahm, G. (2006): „On the Extremal Dependence Coefficient of Multivariate Distributions“, Statistics and Probability Letters 76, 1470-1481.
  • Frahm, G., Junker, M. und Schmidt, R. (2005): „Estimating the Tail-Dependence Coefficient: Properties and Pitfalls“, Insurance: Mathematics and Economics 37, 80-100.
  • Frahm, G., Junker, M. und Szimayer, A. (2003): „Elliptical Copulas: Applicability and Limitations“, Statistics and Probability Letters 63, 275-286.

Patent:

US-Patentanmeldung, Publ.-Nr.: US 2007/0288397 A1 (13.12.2007), angemeldet von NEC Europe Ltd., Frahm, G. und Jaekel, U.: Methodology for Robust Portfolio Evaluation and Optimization Taking Account of Estimation Errors.

Hobbys:

  • Mathematik
  • Musik
  • Sport
HSU

Letzte Änderung: 20. Dezember 2023