Prof. Dr. Martin Vogt

Lehr- und Forschungsgebiete

Advanced Analytics (insbesondere Data Science, Statistical Learning, Data Mining und Statistik)
Business Intelligence (insbesondere Datenbanken und Visualisierung von Daten)

Vita

Martin Vogt ist Inhaber einer Professur für Business Intelligence, insbesondere Advanced Analytics am Fachbereich Wirtschaft der Hochschule Trier. In dieser Rolle verantwortet er insbesondere die Themenbereiche Data Science, Statistical Learning, Statistik, Datenbanken und Formale Grundlagen der Wirtschaftsinformatik.

Zuvor hat Herr Vogt viele Jahre in der Finanzbranche gearbeitet, zunächst als Unternehmensberater bei KPMG Luxembourg, dann als Vice President bei Deutsche Bank Luxembourg S.A. und Deutsche Asset Management Luxembourg S.A. und zuletzt als Bereichsleiter und Managing Director für die LRI Invest S.A. und LRI Invest Securitisation S.A. Mit diesem Hintergrund vereinigt er die Sichtweisen eines Dienstleisters, eines Großkonzerns und eines mittelständigen Unternehmens auf die Finanzbranche.

Herr Vogt hat Angewandte Mathematik mit Schwerpunkt Volkswirtschaftslehre an den Universitäten Trier und Glasgow studiert und anschließend am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialstatistik an der Universität Trier promoviert. Seine Forschung wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Gerhard-Fürst Preis, verliehen durch das Statistische Bundesamt. In seiner Freizeit reist er sehr gerne, spielt Tennis und ist passionierter Imker.

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Publikationen

2022 Buch: Risk Management for Investment Funds, mit Neuberg, Petit und Kleinbart, McGraw-Hill Education, ISBN 9781264267194.
2014 Buch: Angewandte Wirtschaftsstatistik - Daten und Zufall, mit Lübke, Springer Gabler, ISBN 978-3-658-02804-6

2022 Autonomes Fahren - Ein Blick hinter die Kulissen der Mathematik der künstlichen Intelligenz, mit Bast und Wallerath, GDM Mitteilungen 112, Digitales Lehren und Lernen, Seiten 7-10.
2021 Das Zipfsche Gesetz: Statistische Gemeinsamkeiten in Zeitungsartikeln, mit Lübke, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 7-8, S. 43-46.
2021 Aktien, Anleihen, Derivate: Wie entscheide ich mich für den richtigen Fonds?, mit Degen, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 5, S. 55-59.
2021 Social Media Mining in der Praxis – Was twittert die Bundesregierung und was kann darauf abgeleitet werden?, WiSt- Zeitschrift für Studium und Forschung, Heft 2-3, Seiten 23-29.
2020 Data Mining, mit Gutsche, WISU - Das Wirtschaftsstudium, Jg. 48, Heft 5, Seiten 566-572.
2013 Small Area-Methoden: Methoden und Anwendungen, mit Münnich, Burgard, Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Band 6, Heft 3, Seiten 149-191
2010 Doktorarbeit: Bayesian Spatial Modeling: Propriety and Applications toSmall Area Estimation with Focus on the German Census 2011, OPUS, Universität Trier
2009 The existence of the posterior distribution of mixed models for binomial responses with conditional autoregressive random effects, mit Münnich, Metron, 67(2), Seiten 199 - 207
2009 Small Area Estimation for Population Counts in the German Census 2011, mit Münnich, Burgard, ASA, Invited Paper Session on Recent Advances in Small Area Statistics
2009 Bücherbesprechung: Applied Spatial Data Analysis with R, Journal of Official Statistics, 25(4), Seiten 608 - 610
2009 Small Area Estimation: Die Schätzer von Fay-Herriot und Battese-Harter-Fuller, Wirtschaft und Statistik, 02/2009, Seiten 179 - 183
2008 Schlauer Wetten!, Die Wurzel, Zeitschrift für Mathematik, 06/2008, Seiten 116-120