Springe zum Hauptinhalt
Professur Wirtschaftsmathematik
Abschlussarbeiten
 

Portraitfoto Prof. Dr. Vladimir Shikhman

Prof. Dr. Vladimir Shikhman

Telefon:
+49 371 531 36149
Fax:
+49 371 531 22409
Raum:
Reichenhainer Str. 41, Zimmer 728
Sprechzeit:

 

Bachelor:

  • Nonsmooth versions of Newton method in constrained optimization (A.-S. Häck, RWTH Aachen)
  • Numerical aspects of projected gradient flows (M. Fang, RWTH Aachen)
  • Dynamics for oligopolistic models (S. Lämmel, TU Chemnitz)
  • Das Becker-Paradoxon (L. Lehnert, TU Chemnitz)
  • General equilibrium with CES-utilities (M. Demmler, TU Chemnitz)
  • Location games with nonuniform distribution of consumers (Z. Wang, TU Chemnitz)
  • Differenzengleichungen und Konjunkturzyklus (Z. J. Chen, TU Chemnitz)
  • Solow-Modell mit Allee-Effekt (K. Akhalaya, TU Chemnitz)
  • Familienplanung im Talmud - Mathematische Modelle (M. Reinke, TU Chemnitz)

Master:

  • Preis- und Mengenanpassung in oligopolistischen Märkten mit Finanzstruktur (D. Müller, TU Chemnitz)
  • Vergleich von Experimenten nach Blackwell und Shannon (S. Lämmel, TU Chemnitz)
  • A discrete choice approach to model credit card fraud (N. Bekzhonova, TU Chemnitz)
  • Nested Logit als Ungleichheitsmaß (S. Abdalla, TU Chemnitz)
  • Axiomatic analysis of bankruptcy problems focusing on the Talmud rule (D. Samoryadov, TU Chemnitz)
  • Entwicklung eines hybriden Vorhersagemodells zur Klassifikation von Kundenabwanderungen (C. Kaymakci, TU Chemnitz)
  • Neural Network for ultimatum game (S. Samoryadov, TU Chemnitz)
  • Sparse Bayesian portfolio choice (J. Grotefend, TU Chemnitz)
  • Deep Learning zur Modellierung des Schadenbedarfs in der Kraftfahrversicherung (A. Moos, TU Chemnitz)
  • Robuste Nutzenmaximierung (F. Kretzschmar, TU Chemnitz)
  • Vorhersage von Aktienkursbewegungen für passive Investment Strategien mithilfe von Machine Learning Algorithmen (D. Aumuth, TU Chemnitz)
  • Random descent methods for solving constrained minimization problems (M. Demmler, TU Chemnitz)
  • Analyse von Strukturunterschieden in HPFCs aufgrund unterschiedlicher Verbrauchsannahmen (N. Scholze, TU Chemnitz)
  • War of attrition: Modellierung von Sanktionen und Hilfeleistungen in militärischen Konflikten (F. Hartenstein, TU Chemnitz)
  • Clusteranalyse von Cyberangriffen gegen deutsche Unternehmen (M. El Moussaoui, TU Chemnitz)
  • Online Portfolio Selection und Reinforcement Learning in der Finanzwelt (Z. J. Chen, TU Chemnitz)

Diplom:

  • Nonsmooth versions of Sard's Lemma (T. Bajbar, RWTH Aachen)
  • Robust Optimization: decision-based uncertainty (E. Mielke, RWTH Aachen)
  • Politische Dimension der Machtindizes in der Spieltheorie (T. Morich, TU Chemnitz)

PhD:

  • Algorithmic aspects of discrete choice in convex optimization (D. Müller, TU Chemnitz)