Lehrstuhlinhaberin

Telefon: +49 (0)202 / 439 - 2487

Büro: M.14.27

E-Mail: pigorsch[at]uni-wuppertal.de

Sprechstunde: Nach Vereinbarung per E-Mail.

Kurzlebenslauf:

Uta Pigorsch begann ihr Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Bayerischen Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Ihr Auslandsstudium schloss sie 1998 mit einem Master's of Arts in Economics an der University at Albany, State University of New York ab. Hiernach wechselte sie an die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, wo sie quantitative Volkswirtschaftslehre im Diplomstudiengang studierte. Nach Abschluss ihres Studiums war sie 2002 als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Regionalforschung tätig. Im Anschluss promovierte sie von 2003 bis 2007 bei Prof. Dr. Jörg Breitung, Institut für Ökonometrie und Operations Research an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Während dieser Zeit war sie auch für einen Gastaufenthalt an der Duke University, NC, USA am Department of Economics. 2007 bis 2014 war Uta Pigorsch Juniorprofessorin für Angewandte Ökonometrie an der Universität Mannheim. Seit 2015 ist sie Inhaberin des Lehrstuhls für Wirtschaftsstatistik und Ökonometrie an der Bergischen Universität Wuppertal.

Forschungsinteressen:

• Finanzmarktökonometrie
• Zeitreihen- und Netzwerkanalyse
• Dynamische Faktormodelle

aktuelle Arbeitspapiere:

• Short- to Long-Term Realized Volatility Forecasting using Extreme Gradient Boosting (mit Andreas Teller und Christian Pigorsch), https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4267541

Publikationen:

• Reversal of Monday returns: It is the afternoon that matters, Finance Research Letters, 2024, (mit Sebastian Schäfer)

• Anxiety in Returns, Journal of Behavioral Finance, 2023, (mit Sebastian Schäfer)

• Local Assortativity in Weighted and Directed Complex Networks, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 630, 2023, 129231 (mit Marc Sabek)

• Assortative Mixing in Weighted Directed Networks, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 604, 2022, 127850 (mit Marc Sabek)

• High-Dimensional Stock Portfolio Trading with Deep Reinforcement Learning, 2022 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr), 2022, pp. 1-8 (mit Sebastian Schäfer)

• Einsatz neuronaler Netze in der Notaufnahme, Notfall + Rettungsmedizin 2022, (mit Corinna Weberskirch, Patric Tralls und Sebastian Rachuba)

• Measuring and Modeling Risk Using High-Frequency Data, in: Applied Quantitative Finance, 3rd edition, W. Härdle, C. Y.-H. Chen and L. Overbeck (eds.), Springer, Berlin, 2017, (mit Wolfgang Härdle und Nikolaus Hautsch).

• Nonlinearity in Cap-and-Trade Systems: The EUA Price and its Fundamentals, Energy Economics, 2013, 40, 222 - 232 (mit Benjamin Lutz und Waldemar Rotfuss).
   
• A Canonical Correlation Approach for Selecting the Number of Dynamic Factors, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2013, 75 (1), 23-36 (mit Jörg Breitung).
   
• Volatility Estimation based on High-Frequency Data, in: Handbook of Computational Finance, J. Duan, J.E. Gentle and W. Härdle (eds.), Springer, 2012, 335 - 369 (mit Christian Pigorsch und Ivaylo Popov)
   
• Localized Realized Volatility Modelling, Journal of the American Statistical Association, 2010, 105 (492), 1376-1393 (mit Ying Chen und Wolfgang K. Härdle).
   
• A Discrete-Time Model for Daily S&P500 Returns and Realized Variations: Jumps and Leverage Effects, Journal of Econometrics, 2009, 150 (2), 151-166 (mit Tim Bollerslev, Christian Pigorsch und George Tauchen).
   
• The Volatility of Realized Volatility, Econometric Reviews, 2008, 27 (1-3), 46 - 78 (mit Fulvio Corsi, Stefan Mittnik und Christian Pigorsch).