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Profil

Jonas Vogt beschäftigt sich in Forschung und Lehre insbesondere mit dem Zusammenspiel aus Data-Science und Finance. Vor seiner Berufung an die DHBW war er im Front-Office des führenden deutschen quantitativen Asset-Managers tätig. In seiner Promotion in Statistik beschäftigte er sich mit mit der Anwendung stochastischer Prozesse zur Modellierung von Kreditderivaten beschäftigt.

Data-Science und Finance

Kaufmann, Hendrik and Messow, Philip and Vogt, Jonas, Boosting the Equity Momentum Factor in Credit Financial Analysts Journal, 2021, 77(4): 83–103.

Vogt, Jonas, The Potential of Machine Learning, Quant Insights, 13, 2018

Flögel, Volker, Vogt, Jonas, Success Factor Machine Learning, Quant Letter 2017,

Vogt, Jonas, Second Dimension Risk – A Reduced Form Analysis of European Sovereigns’

Credit Spreads, Journal of Finance and Investment Analysis, vol.4, no.1, 2015, 1-30

Vogt, Jonas, Doubly Stochastic Reduced Form Credit Risk Model and Default Probability

Uncertainty – a Technical Toolkit, Journal of Statistical and Econometric Methods, vol.6, no.2,
2017, 17-42