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Prof. Dr. Dietmar Bauer
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1. Faculty of Business Administration and Economics / Lehrstuhl für Ökonometrie
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3. Faculty of Business Administration and Economics / Kommissionen und Ausschüsse / Qualitätsverbesserungskommission (ehemals Studienbeitragskommission)
5. Faculty of Business Administration and Economics / Institut für Technologische Innovation, Marktentwicklung und Entrepreneurship
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8. Faculty of Business Administration and Economics / BIGSEM - Bielefeld Graduate School of Economics and Management / BIGSEM - Faculty Members
Module Designee for
- 31-IndiErg-3 Software Applications for Economists
- 31-IndiErg-4 Software Applications for Economists II
- 31-IndiErg-6 Work Experience for Economists
- 31-M9 Data Analysis
- 31-M23 Profile Module Statistical Methods
- 31-M25 Bachelor's Thesis
- 31-M37 International Module Quantitative Methods
- 31-M-Ectr1 Econometrics 1
- 31-M-ISDA Introduction to Statistical Data Analysis
- 31-MM18 Project/Seminar
- 31-MM19 Master's Thesis
- 31-Prak Internship Module
- 31-Prak2 Internship Module
- 31-Prak-lang Internship Module
- 31-SW-StaFo Topics in Contemporary Statistics
- 31-SW-StaM Statistical Methods
- 31-SW-StiP Statistics in Practice
- 31-SW-Thesis Master's Thesis
Curriculum Vitae
Key stages of the appointment
| since April 2014 | Chair of Econometrics |
| June 2005 - March 2014 | Senior Scientist at the Austrian Institute of Technology |
| June 1995 - May 2005 | University Assistant at the TU Vienna |
| Sept. 2003 - Aug 2004 | Post-doc at the Cowles Foundation, Yale, Connecticut, USA |
| January 2000 - July 2000 | Post-doc at the University of Linköping, Sweden |
| Sept. 1999 - Dec. 1999 | Post-doc at the University of Newcastle, Australia |
Academic training
| 2007 | post-doctoral habilitation in econometrics, TU Vienna, Austria |
| 1998 | Doctorate in Technical Mathematics, TU Vienna, Austria |
| 1995 | Diploma in Technical Mathematics, TU Vienna, Austria |
Publications
- Author of more than 20 journal articles in the field of econometrics
- Author of 16 journal articles in the field of transportation
- Author of more than 50 conference and book contributions in econometrics and transportation
Most important publications:
- B¨uscher, S., Bauer, D. (2024). Weighting strategies for pairwise composite marginal likelihood estimation in case of unbalanced panels and unaccounted autoregressive structure of the errors. Transportation Research Part B: Methodological, 181, 102890.
- Bauer, D., Buschmeier, R. (2021). Asymptotic Properties of Estimators for Seasonally Cointegrated State Space Models Obtained Using the CVA Subspace Method. Entropy, 23, 436.
- Batram, M., Bauer, D. (2018). On consistency of the MACML approach to discrete choice modelling. Journal of Choice Modelling, 30, 1--16.
- Bauer D. (2006): Comparing the CCA subspace method to pseudo maximum likelihood methods in the case of no exogenous inputs. Journal of Time Series Analysis 26(5), 631-668.
- Bauer D. (2005): Estimating linear dynamical systems using subspace methods. Econometric Theory 21, 181-211.
- Bauer D. and Wagner M. (2002): Estimating Cointegrated Systems using Subspace Algorithms, Journal of Econometrics, 111, p. 47-84
- Tulic, M., Bauer, D., Scherrer, W. (2014) Link and route travel time prediction including the corresponding reliability in an urban network based on taxi floating car data. Accepted for publication in Transportation Research Records.
A complete list can be found here.
Teaching
- Numerous lectures in various fields of econometrics and statistics at four different institutes
- Supervision of diploma students, master's theses and doctoral theses
Research projects
- Successful submission and realisation of DFG, FWF and FFG research projects as well as co-formulation of successful applications at EU level
Prizes and awards
- "Multa Scripsit Award" from Econometric Theory, 2013
- Best paper awards UrbComp 2012 together with Jameson Toole, Marta Gonzalez (MIT, Cambridge, USA) and Michael Ulm (AIT)
- Oskar Morgenstern Award of the IHS, Vienna, together with Martin Wagner (TU Dortmund)
Current research topics
Meine aktuellen Forschungsthemen können in drei Themenbereiche gegliedert werden:
1. Zeitreihenanalyse
Zeitreihen bezeichnen Datensätze, die entlang einer Zeitachse geordnet werden können. Oft liegen die Daten in regelmäßigen Abständen vorm etwa Tages-, Monats- oder Quartalsdaten. Für das Verstehen der Daten sowie für deren Prognose kommen sogenannte dynamische Modelle zur Anwendung. Die einfachste Form solcher dynamischer Modelle sind autoregressive Modelle, die die Zukunft als gewichtetes Mittel von vergangenen Beobachtungen prognostizieren.
Eine Verallgemeinerung von autoregressiven Modellen sind lineare dynamische Modelle, welche in Form von sogenannten ARMA (autoregressive moving average) oder den äquivalenten Zustandsraummodellen angegeben werden.
Für diese Klasse an Modellen stehen verschiedene Schätzmethoden zur Verfügung, wobei die sogenannten Subspace-Verfahren eine relativ neue und numerisch und konzeptionell einfache Methodik zur Verfügung stellen. Speziell für sogenannte integriert und saisonal integrierte Prozesse aber auch für hochdimensionale Prozesse sind deren Eigenschaften nicht hinreichend erforscht.
2. Diskrete Wahlmodelle
Diskrete Wahlmodelle bezeichnen Modelle, die zur Repräsentation der Auswahl einer aus endlich vielen Möglichkeiten zur Anwendung kommen. Typische Anwendungen bilden etwa die Modellierung der Produktwahl oder die Verkehrsmittelwahl.
Dieser Forschungsschwerpunkt untersucht neue Methoden zur Schätzung sogenannter Probit-Modelle sowie deren Anwendung auf die Verkehrsmittelwahl. Für diese Klasse an Methoden existieren verschiedene Ansätze zur Schätzung und Spezifikation, die sich allesamt durch einen hohen Rechenaufwand insbesondere bei Paneldatensätzen auszeichnen, die in diesem Bereich vorherrschend verwendet werden.
Unsere Forschung in diesem Bereich fokussiert daher auf einer Untersuchung des Tradeoffs zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand sowie auf die Beschleunigung von existierenden Methoden. Ein vielversprechender Ansatz in dieser Hinsicht ist die MACML Methode von Chandra Bhat, deren Eigenschaften noch ungenügend analysiert wurden.
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