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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.
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