Forschung

Förderung/Umfang

DFG / 223.950 €

Laufzeit

2023-2026

Kooperationspartner

• Prof. Dr. Sven Knoth, Helmut Schmidt Universität
• Prof. Dr. Yarema Okhrin, Universität Augsburg

 
Beschreibung

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung von statistischen Methoden zur schnellen Erkennung und Identifizierung von Veränderungen in matrixwertigen Prozessen. Derartige Prozessstrukturen sind heutzutage in vielen wissenschaftlichen Disziplinen wie z.B. in den Ingenieur-, Wirtschafts- und Informationswissenschaften anzutreffen. Die schnelle Erkennung und Identifizierung von Veränderungen ist von großer Relevanz, um etwa Produktionskosten zu reduzieren und Prozessabläufe zu optimieren, frü uhzeitig Umweltveränderungen zu erkennen, verdächtige Aktivitäten in Netzwerken schnell aufzudecken. Die neuen Methoden, die im theoretischen Teil des Projekts entwickelt werden, basieren auf der Weiterentwicklung von sequenziellen Monitoringverfahren fü ur vektorwertige Daten auf den bislang wenig erforschten Bereich von matrixwertigen Datenquellen. Wir konzentrieren uns auf die Konstruktion von Werkzeugen und Methoden, die die komplexen
zeitlichen Abhängigkeiten und Querschnittsabhängigkeiten zwischen den Komponenten des matrixwertigen Datenstroms erfassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Skalierbarkeit der Methoden gelegt, um die Anwendbarkeit auf hochdimensionale Datenquellen zu gewährleisten. Darüuber hinaus werden die damit verbundenen Berechnungsprobleme zur
Berechnung der Performanzmaße der Monitoringverfahren im Detail analysiert. Die vorgeschlagenen Methoden haben ein breites Anwendungsspektrum, das alle Bereiche abdeckt, die durch matrixwertige Daten charakterisiert sind. Im Anwendungsteil des Projekts konzentrieren wir uns auf wichtige Beispiele aus verschiedenen Bereichen der Sozial- und Naturwissenschaften, aber dies schöpft die Möglichkeiten bei weitem nicht aus. Wir untersuchen finanzielle Risiken, die durch Kovarianzmatrizen quantifiziert werden, Bildprozesse, die durch die Matrizen der Pixelintensitäten gegeben sind und Netzwerke, die durch Adjazenzmatrizen charakterisiert werden.

Lehre
 

Publikationen
 

Projektleitung und Mitarbeitende

• Prof. Dr. Wolfgang Schmid
• Viktoriia Petruk

 

Förderung/Umfang

DFG / 9.200 €

Laufzeit

2019 - 2022

Kooperationspartner

Beschreibung

Wir planen eine Reihe theoretischer und angewandter Teilprojekte in dem Bereich räumlicher ARCH/GARCH- und anderer Volatilitätsmodelle. Erstens, es soll die Klasse der räumlichen ARCH-Prozesse auf räumliche GARCH-Modelle sowie exponentielle räumliche GARCH-Modelle erweitert werden. Weiterhin soll als zweiter Punkt ein Fokus auf der Entwicklung multivariater ARCH-Prozesse liegen. Die eingeführten räumlichen ARCH-Modelle eignen sich auch für die Modellierung räumlich-zeitlicher Prozesse (vgl. Otto, Schmid und Garthoff 2017). Für empirische Fragestellungen beobachtet man häufig eine zeitabhängige räumliche Abhängigkeitsstruktur, die sich bspw. durch zeitlich variierende Gewichtungsmatrizen darstellen lässt. Derartige Gewichtungsmatrizen hängen dabei häufig von stochastischen Größen ab, wie z.B. der Wanderungsintensität oder der Windgeschwindigkeit sowie –richtung. Folglich ist die unterstellte Abhängigkeitsstruktur nicht mehr deterministisch und daher sollen drittens, die Zufallseinflüsse auf die Wahrscheinlichkeitsstruktur und Parameterschätzung des Prozesses untersucht werden. Viertens, es sollen sequentielle Überwachungsverfahren für räumlich-zeitliche ARCH-Prozesse entwickelt werden, um Änderungen bspw. der räumlichen Abhängigkeitsstruktur aufzudecken.
Da die Aufgaben der vier breitgefassten Arbeitsfelder eng miteinander verknüpft sind und zusammenhängen, möchten wir im Folgenden zunächst das gemeinsame Arbeitsprogramm der beiden Antragssteller erläutern und im Anschluss die konkreten Aufgaben und Arbeitsfelder separat für jeden Antragssteller darstellen.

Lehre
 
Publikationen
 
Projektleitung und Mitarbeitende

• Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Förderung / Umfang

DFG / 189.700 €

Laufzeit

2020 - 2023

Kooperationspartner

• Prof. Dr. Philipp Otto, Leibniz Universität Hannover

 

Beschreibung

Durch die schnelle Entwicklung der Computertechnologie in den letzten Jahren ist es heute möglich riesige Datensätze zu speichern und zu analysieren. Dabei ist die Dimension des zugrundeliegenden stochastischen Modells sehr groß und neue Ansätze müssen entwickelt werden, um statistische Schlussfolgerungen für eine derartige Situation ziehen zu können. Wenn die Dimension der Daten groß ist, können die klassischen Grenzwertsätze nicht mehr direkt angewendet werden und die klassischen Schätzer können asymptotisch drastisch von den geschätzten Parametern abweichen. Gegenstand dieses Projektes ist das Monitoring von hochdimensionalen Prozessen. Dabei handelt es sich um eine vollkommen neue Disziplin. Der Großteil der bisherigen Publikationen zu diesem Bereich geht von unabhängigen Zufallsprozessen aus. Das ist eine drastische Einschränkung, die in der Praxis häufig nicht erfüllt ist. Hier wird davon ausgegangen, dass der zugrundeliegende Prozess eine hochdimensionale Zeitreihe ist und die Daten somit eine Abhängigkeitsstruktur besitzen. Das Ziel besteht darin eine Veränderung im Lage- bzw. Kovarianzverhalten schnell nach ihrem Auftreten zu erkennen. Dazu muss man Kontrollverfahren aus dem Bereich der multivariaten Statistischen Prozesskontrolle auf hochdimensionale Daten erweitern und anpassen. Im Rahmen des Projektes sollen verschiedene Typen von neuen Kontrollkarten hergeleitet werden u.a. durch die Anwendung der (verallgemeinerten) Likelihood-Quotienten-Methode und des (modifizierten) Verfahrens von Shiryaev-Roberts. Dabei wird zwischen Kontrollkarten für das Lageverhalten und Karten für die Kovarianzstruktur unterschieden und es sollen simultane Kontrollverfahren eingeführt werden. Sie erkennen Veränderungen im Lage- oder Kovarianzverhalten. Die eingeführten Kontrollschemata werden unter Verwendung verschiedener Gütekriterien wie z.B. der durchschnittlichen Lauflänge und der durchschnittlichen Verzögerung miteinander verglichen. In diesem Projekt werden verschiedenartige Anwendungen diskutiert. Derartige Probleme treten in der industriellen Fertigung als eine Folge neuer digitaler Produktionsmethoden in Rahmen von Industrie 4.0 auf. Neue Technologien (additive Fertigung, Mikrofertigung,..) in Verbindung mit neuen Prüfmethoden (kontaktfreie Systeme, Röntgencomputertomograhie,..) und schnellen mehrfach-streaming Hochgeschwindigkeitssensoren (Akustik-, Temperatur-, Drucksignale,...) ebnen den Weg für eine neue Generation industrieller Big Data, für deren Analyse neuartige Modellierungsansätze und Monitoringverfahren benötigt werden, um eine fehlerfreie Produktion gewährleisten zu können. Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet ist das Monitoring von Portfolios. Häufig setzt sich ein Portfolio aus einer Vielzahl von Aktien zusammen und die Anzahl ist im Verhältnis zur Beobachtungsanzahl groß. Für einen Investor ist es nun wichtig eine Veränderung im Risikoverhalten frühzeitig zu erkennen, um sein Portfolio noch rechtzeitig umschichten zu können.

Lehre
 
Publikationen
 
Projektleitung und Mitarbeitende

• Prof. Dr. Wolfgang Schmid
• Diana Ivaniuk
• Rostyslav Bodnar

Förderung / Umfang
DFG / 183.550 €

Laufzeit
2023 - 2026

Kooperationspartner
Prof. Dr. Sven Knoth, Universität der Bundeswehr Hamburg

Prof. Dr. Yarema Okhrin, Universität Augsburg

Beschreibung

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung von statistischen Methoden zur schnellen Erkennung und Identifizierung von Veränderungen in matrixwertigen Prozessen. Derartige Prozessstrukturen sind heutzutage in vielen wissenschaftlichen Disziplinen wie z.B.
in den Ingenieur-, Wirtschafts- und Informationswissenschaften anzutreffen. Die schnelle Erkennung und Identifizierung von Veränderungen ist von großer Relevanz, um etwa Produktionskosten zu reduzieren und Prozessabläufe zu optimieren, frühzeitig Umweltveränderungen zu erkennen, verdächtige Aktivitäten in Netzwerken schnell aufzudecken. Die neuen Methoden, die im theoretischen Teil des Projekts entwickelt werden, basieren auf der Weiterentwicklung von sequenziellen Monitoringverfahren für vektorwertige Daten auf den bislang wenig erforschten Bereich von matrixwertigen Datenquellen. Wir konzentrieren uns auf die Konstruktion von Werkzeugen und Methoden, die die komplexen zeitlichen Abhängigkeiten und Querschnittsabhängigkeiten zwischen den Komponenten des matrixwertigen Datenstroms erfassen. Besonderes Augenmerk wird auf die Skalierbarkeit der Methoden gelegt, um die Anwendbarkeit auf hochdimensionale Datenquellen zu gewährleisten. Darüber hinaus werden die damit verbundenen Berechnungsprobleme zur Berechnung der Performanzmaße der Monitoringverfahren im Detail analysiert. Die vorgeschlagenen
Methoden haben ein breites Anwendungsspektrum, das alle Bereiche abdeckt, die durch matrixwertige Daten charakterisiert sind.
Im Anwendungsteil des Projekts konzentrieren wir uns auf wichtige Beispiele aus verschiedenen Bereichen der Sozial- und Naturwissenschaften, aber dies schöpft die Möglichkeiten bei weitem nicht aus. Wir untersuchen finanzielle Risiken, die durch Kovarianzmatrizen quantifiziert werden, Bildprozesse, die durch die Matrizen der Pixelintensitäten gegeben sind und Netzwerke, die durch Adjazenzmatrizen charakterisiert werden.

Lehre

Publikationen

Projektleitung und Mitarbeitende

Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Viktoriia Petruk

laufende Promotionen

Anna-Liesa Otto	Binäre Prognosen anhand komplexer Datenstrukturen	alange@europa-uni.de
Viktoriia Petruk	Monitoring Image Processes	petruk@europa-uni.de
Diana Ivaniuk	Monitoring High Dimensional Time Series	ivaniuk@europa-uni.de
Johannes Schwenzer	Forecasting Toolbox for a climate-resilient unniversal electrification	schwenzer@europa-uni.de

 

abgeschlossene Promotionen

Dr. Dmytro Ivasiuk	23.02.2022	New Results on Optimal Portfolio Selection for the Power Utility Function
Dr. Ivan Semeniuk	09.02.2022	New Approaches for Monitoring Multivariate and Image Processes
Dr. Solomiia Dmytriv	23.07.2020	Statistical Theory of High-Dimensional Portfolios
Dr. Patrick Vetter	10.04.2017	Raum-Zeit-Modellirung der globalen CO2 Konzentration
Dr. Liubov Rabyk	30.01.2017	Design of EWMA Control Schemes for Long-Memory Processes
Prof. Dr. Daniel Ambach	30.11.2016	Nutzen und Chancen der Windenergie für Polen und Deutschland - ökonomische und politische Gesichtspunkte
Prof. Dr. Philipp Otto	17.11.2016	Spatial and Spatiotemporal Stochastic Processes - Modelling and Detection of Spatial Structural Breaks with Applications in Economics and Biometrics
Dr. Taras Lazariv	02.07.2015	02.07.2015
Prof. Dr. Nestor Parolya	18.12.2013	Multi-Period and High-Dimensional Portfolio selection Problems
Dr. habil. Robert Garthoff	17.04.2013	Monitoring Multivariate Nonliner Time Series
Dr. Sergiy Ragulin	14.02.2012	Sequential Control Procedures in Portfolio Mangement
Dr. Iryna Okhrin	13.07.2010	Surveillance of the optimal Portfolio composition
Prof. Dr. Ostap Okhrin	06.02.2008	Hierarchical Archimedian Copulas: Structure Determination, Properties, Applications
Prof. Dr. Taras Zabolotskyy	19.09.2007	Properties of Optimal Portfolio Weights and Their Characteristics
Prof. Dr. Roman Kozhan	09.03.2006	Portfolio Selection under the Choquet Expected Utility Model
Dr. Przemysław Śliwa	20.10.2005	Continuous Inspection Schemes for Monitoring Multivariate Linear and Nonlinear Time Series
Prof. Dr. Olha Bodnar	05.07.2005	CUSUM Control Charts for Multivariate Financial Time Series
Dr. Dobromir Tzotchev	02.06.2005	Sequential Surveillance of Continuous-Time Interest Rate Models
Prof. Dr. Taras Bodnar	08.11.2004	Optimal Portfolios in an Elliptical Model- Statistical Analysis and Tests for Efficiency
Prof. Dr. Yarema Okhrin	09.07.2004	Distributional Properties and Estimation of Optimal Portfolios
Prof. Dr. Vasyl Golosnoy	26.05.2004	Sequental Control of Portfolio Weights
Dr. Maciej Rosolowski	01.10.2003	Control Charts for the Mean and the Autocovariances of Financial Time Series
Dr. Bernd Schmid	11.07.2001	Pricing Credit Linked Financial Instruments - Theory and Empirical Evidence
Dr. Stefan Schipper	09.11.2000	Sequential Methods for Detecting Changes in the Volatility of Economic Time Series
Prof. Dr. Thomas Severin	10.06.1999	Sequentielle Methoden zur Aufdeckung von Veränderungen der Erwartungswertstruktur bei finanzwissenschaftlichen Zeitreihen

 

Promotionen an der Universität Ulm

Dr. Holger Kramer	18.06.1997	On Control Charts for Time Series
Dr. Alexander Schöne	11.07.1997	Neue Entwicklungen der statistischen Prozesskontrolle
Dr. Thomas Flak	07.07.1992	Ausreißertests basierend auf Extremsummen und Methoden zur Ausreißeridentifikation bei Zeitreihen

Dr. habil. Robert Garthoff	2021	Analysis, Prediction and Statistical Surveillance of Time Series and Spatiotemporal Processes
Prof. Dr. Olha Bodnar	2010	Risikomaße in der Finanzwirtschaft	http://www.ptb.de/cms/fachabteilungen/abt8/fb-84/ag-842/mitarbeiter-842.html
Prof. Dr. Taras Bodnar	2009	Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften	Associate Professor Department of Mathematics, Universität Stockholm
Prof. Dr. Yarema Okhrin	2008	Modellierung von Aktienrenditen	Lehrstuhl für Statistik, Universität Augsburg
Prof. Dr. Sven Knoth	2003	Statistical Process Control	Lehrstuhl für Rechnergestützte Statistik, Universität der Bundeswehr Hamburg

 

• Wahl zum Vorsitzenden der Deutschen Statistischen Gesellschaft (DStatG, siehe http://www.dstatg.de ) im Jahr 2012 , Wiederwahl 2016
• Elected Member des International Statistical Institute im Jahr 2002

• 2023
  Eingeladener Sprecher beim "XIVth International Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Washington D.C. im August
  2023
• 2022
  Eingeladener Sprecher beim "Joint Statistical Meeting" inWashington D.C. im August 2022
• 2020
  Eingeladener Sprecher beim "Florida Meeting of the American Statistical Association" in Pensacola, USA im Februar 2020
• 2019
  Eingeladener Sprecher der Sektion "Finance and Statistics" beim "XXIVth Congress of the Portuguese Statistical Society" in Amarante, Portugal im November 2019
  Eingeladener Sprecher beim "XIIIth International Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Hongkong im August 2019
  Eingeladener Sprecher beim "Workshop on the Future of Statistics" in Berlin im Juli 2019
  Plenarvortrag beim "International Workshop on Sequential Methods" in New York, USA im Mai 2019
• 2018
  Eingeladener Sprecher der Sektion "Dynamic Models and Structural Changes" bei der "11th International Conference on Computational and Methodological Statistics" in Pisa, Italien im Dezember 2018
  Eingeladener Vortrag beim "MAM Workshop in Probability Theory, Mathematical Statistics and Applications" in Västras, Schweden im Oktober 2018
  Eingeladener Vortrag beim "International Congress of Mathematicians" in Rio de Janeiro im August 2018
  Forschungsaufenthalt an der Universitat Buenos Aires, Argentinien im Juli 2018
  Plenarvortrag bei "JOCLAD (Jornadas de Classificacao a Analise de Dados) Meeting" in Lissabon im März 2018
• 2017
  Forschungsaufenthalt am CEMAT (Center for Computational and Stochastic Mathematics) in Lissabon, Portugal im Oktober, 2018
  Eingeladener Vortrag in der Sektion "Spatio-Temporal Models" bei der "Conference on Climate and Environment" in Bergamo, Italien im Juli, 2017
  Eingeladener Vortrag bei der "Quality and Productivity Research Conference" in Storrs, USA im Juni 2017
• 2016
  Eingeladener Vortrag beim "XIIth International Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Hamburg im August 2016
  Eingeladener Vortrag beim "Workshop on Spatial Statistics" in Dresden im Juni 2016
  Gastprofessor an der Universitat Bergamo, Italien von April bis Mai 2015 - englischsprachige Veranstaltung zum Thema
  "Industrial Statistics" im Fachbereich "Management, Information and Production Engineering"
  
• 2015
  Forschungsaufenthalt an der Universitat Stockholm, Schweden im November 2015
  Eingeladener Sprecher der Sektion "Change Point Analysis" bei der Statistischen Woche in Hamburg im September 2015
  Eingeladener Sprecher beim Workshop "International Symposium on Statistical Process Monitoring" in Padua, Italien im Juli 2015
  Gastprofessor an der Universitat Bergamo, Italien von April bis Mai 2015 - englischsprachige Veranstaltung zum Thema "Industrial Statistics"  im Fachbereich "Management, Information and Production Engineering"
• 2014
  Forschungsaufenthalt am CEMAT (Center for Computational and Stochastic Mathematics) in Lissabon, Portugal im November 2014
  Gastprofessor an der Universitat Bergamo, Italien von Marz bis April 2014 - englischsprachige Veranstaltung zum Thema "Industrial Statistics" im Fachbereich "Management, Information and Production Engineering" Diskutant bei der "Second Stu Hunter Research Conference" in Tempe, USA im Marz 2014
• 2013
  Eingeladener Vortrag beim "XIth International Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Sydney, Australien im August
  2013
  Eingeladener Vortrag beim "International Symposium on Statistical Process Control" in Piraeus, Griechenland im Juli 2013
  Gastprofessor an der Universitat Bergamo, Italien von Marz bis April 2013 - englischsprachige Veranstaltung zum Thema
  "Industrial Statistics" im Fachbereich "Management, Information and Production Engineering"
• 2012
  Eingeladener Vortrag beim Workshop "Time Series: Models, Breaks and Applications" in Karlsruhe im Februar 2012
• 2011
  Plenarvortrag im Rahmen der "Jahrestagung der Portugiesischen Statistischen Gesellschaft" in Nazare, Portugal im September 2011
  Eingeladener Vortrag beim "Third International Workshop in Sequential Methodologies" an der Stanford University, USA im Juni 2011
• 2010
  Eingeladener Vortrag beim "Xth InternationalWorkshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Seattle, USA im August 2010
  Eingeladener Vortrag beim "International Symposium on Business and Industrial Statistics" in Portoroz, Slovenien im Juli 2010

1. Forschungsaktivitäten
Prof. Schmid ist Autor von mehr als 170 Publikationen in internationalen Fachzeitschriften (siehe https : ==www:researchgate:net=profile=Wolfgang Schmid2 ). Mehrere seiner Arbeiten sind in A+-gerankten Zeitschriften erschienen.

2. Berufliche Aktivitäten auf dem Gebiet der Statistik

2.1 Aktivitäten in Statistischen Gesellschaften
Prof. Schmid hat bzw. hatte seit vielen Jahren führende Positionen in statistischen Gesellschaften inne.

• Vorsitzender der Deutschen Statistischen Gesellschaft (DStatG, 2012 - 2020)
• Stellvertretender Vorsitzender der DStatG (2020 - 2024)
• Stellvertretender Vorsitzender des Dachverbandes Statistik (2016 - 2022)
• Mitglied des Vorstands der Deutschen Statistischen Gesellschaft sowie Nachwuchsbeauftragter der DStatG (2008-2012)
• Vorsitzender der Arbeitsgemeinschaft Stochastische Modelle für Zuverlässigkeit, Qualität und Sicherheit (2009-2013)
• Vorsitzender des Ausschusses Statistik in Naturwissenschaft und Technik der DStatG (1998-2002)
• Stellvertretender Vorsitzender des Ausschusses Statistik in Naturwissenschaft und Technik der DStatG (1994-1998)

2.2 Mitgliedschaft in Editorial Boards und Herausgabe von Tagungsbänden
Prof. Schmid ist Mitherausgeber dreier internationaler Statistik-Zeitschriften und von fünf Tagungsbänden zur Statistischen Qualitätskontrolle.

• Associate Editor der Zeitschrift Sequential Analysis (seit 2004)
• Mitglied im Herausgeberbeirat der Zeitschrift AStA - Advances in Statistical Analysis (seit 2005)
• Associate Editor der Zeitschrift Journal of Multivariate Analysis (seit 2018)
• Mitherausgeber der Bücher:
  Frontiers in Statistical Quality Control 12 (mit S. Knoth), Springer, 2021.
  Frontiers in Statistical Quality Control 12 (mit S. Knoth), Springer, 2018.
  Frontiers in Statistical Quality Control 11 (mit S. Knoth), Springer, 2015.
  Frontiers in Statistical Quality Control 10 (mit H.-J. Lenz und P.-Th. Wilrich), Physica-Verlag.
  Frontiers in Statistical Quality Control 9 (mit H.-J. Lenz und P.-Th. Wilrich): Physica-Verlag, 2010.

2.3 Organisation von internationalen Workshops und Tagungen seit 2010
Prof. Schmid war in den letzten Jahren Mitorganisator und Vorsitzender des Programmkomitees einer großen Anzahl von Tagungen im In- und Ausland, u.a.

• Mitorganisator (mit S. Knoth) des "14th Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Washington D.C. im
  August 2023
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Dresden im September 2020
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Trier im September 2019 (ca. 500 Teilnehmer)
• Mitorganisator (mit S. Knoth) des "13th Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Hong Kong im August
  2019
• Organisation einer Sektion zu "New Developments in Statistical Process Control" beim "International Workshop on
  Sequential Methods"
• Vorsitzender des Programmkomitees der "DAGStat-Tagung (Statistik unter einem Dach)" im März 2019 in Müchen (ca.
  800 Teilnehmer
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Linz im September 2018 (ca. 500 Teilnehmer)
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Rostock im September 2017 (ca. 500 Teilnehmer)
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Augsburg im September 2016 (ca. 500 Teilnehmer)
• Mitveranstalter (mit S. Knoth) des "12th Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Hamburg im August
  2016
• Vorsitzender des Programmkomitees der "DAGStat-Tagung (Statistik unter einem Dach)" im Marz 2016 in Göttingen
  (ca. 700 Teilnehmer)
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Hamburg im September 2015 (ca. 500 Teilnehmer)
• Organisator der Sektion "Analysis of Spatio-Temporal Data" der Tagung der "Italian Research Group for Environmental
  Statistics" in Bari, Italien im Juni 2015
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche"  in Hannover im September 2014 (ca. 500 Teilnehmer)
• Vorsitzender des Programmkomitees der "Statistischen Woche" in Wien, Österreich im September 2013 (ca. 500 Teilnehmer).
• Mitorganisator (mit H.-J. Lenz und P.-Th. Wilrich) des "11th Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Sydney,
  Australien im August 2013
• Organisator einer Sektion zu "Statistics and Econometrics" bei der "German-Polish Joint Conference on Probability Theory
  and Mathematical Statistics" in Torun, Polen im Juni 2013
• Vorsitzender des Programmkomitees der "DAGStat-Tagung (Statistik unter einem Dach)" in Freiburg im Marz 2013 (ca.
  700 Teilnehmer)
• Organisator einer Sektion zu "Statistical Process Control" beim "International Workshop in Sequential Methodologies"
  an Stanford University, USA im Juni 2011
• Mitorganisator (mit H.-J. Lenz und P.-Th. Wilrich) des "10th Workshop on Intelligent Statistical Quality Control" in Seattle,
  USA im August 2010

 

• Forschungstätigkeiten

1. In seinen Publikationen lieferte Prof. Schmid grundlegende Resultate zur Bewertung von Kontrollverfahren für zeitabhängige Prozesse.

2. Prof. Schmid erkannte bereits Ende der 90er Jahre die Bedeutung der Statistischen Prozesskontrolle für neue Bereiche und er war einer der Ersten, der sich mit der Anwendung von sequentiellen Überwachungsmethoden in Finance auseinander setzt.

3. Prof. Schmid war ebenfalls Vorreiter bei der Analyse des Einflusses der Parameterschätzung auf die Kenngrößen eines Portfolios. Seit Anfang des letzten Jahrzehnts beschäftigt er sich mit der Thematik. Seine Ergebnisse liefern ein vollkommen neues Fundament zur Evaluation von Portfolios.

4. In seinen Arbeiten zur räumlichen Statistik hat er mir seinen Koautoren das GARCH-Modell von Engle (1982) und Bollerslev (1986)  auf räumliche Prozesse und Raum-Zeit-Prozesse übertragen.

• Institutionelle Aktivitäten auf dem Gebiet der Statistik

Prof. Schmid ist seit 1994 in führenden Positionen in statistischen Gesellschaften tätig und hat maßgeblich die Entwicklung der Statistik in Deutschland in diesen Jahren mitgeprägt.

Von 2012 - 2020 war er Vorsitzender der Deutschen Statistischen Gesellschaft (DStatG), seit 2020 ist er stellvertretender Vorsitzender. Die DStatG wurde 1911 gegründet und ist die größte statistische Gesellschaft in Deutschland.

In seiner bisherigen AMtszeit hat Prof. Schmid die folgenden Schwerpunkte gelegt:

1. Professionalisierung der Geschäftsstelle: Die geschäftsstelle wird durch einen hauptamtlichen Mitarbeitenden geleitet.

2. Stärkung des Außenauftritts der Gesellschaft durch eine neue Internet-Darstellung, regelmäßige Pressemitteilungen, Nutzung neuer Medien, etc.

3. Ausbau der Jahrestagung zu einer internationalen Tagung

4. Intensivierung der Nachwuchsförderung durch finanzielle Unterstützung von ausländischen Tagungsteilnahmen für junge Mitglieder und die Vergabe von Reisestipendien zur Jahrestagung der Gesellschaft

• Nachwuchsförderung

Prof. Schmid hat durch sein Wirken viele Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler gefördert. und zwar sowohl direkt als Betruer von Dissertationen (Bisher 28 als Erstbetreuer) als auch über seine Tätigkeit für die DStatG. Nahezu die Hälfte seiner ehemaligen Doktorandinnen und Doktoranden haben die Universitätslaufbahn eingeschlagen. Von 2008 - 2012 war er Nachwuchsbeauftragter der DStatG und verantwortlich für die Organisation des Nachwuchsworkshops. An diesem Workshop beteiligen sich jährlich etwa 30 Doktorandinnen und Doktoranden, die über ihr Forschungsthema vor erfahrenen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in kleinem Kreis vortragen.