Prof. Dr. Dirk Schieborn
Computer Science and Software Engineering, Fundamentals Mathematics and Business Engineers
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- Credit Risk Measurement and Machine Learning in the Financial Industry
- Viscosity Solutions of Hamilton-Jacobi Equations on Branched Spaces
Schieborn, Dirk
2025 | |
| Pitsch, Stephan; Eck, Susanne; Hehl, Karin; Höfert, Christian; Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk; Klein, Peter (2025): Zwei Jahre Mintfabrik - Ein Erfahrungsbericht. - In: Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? ; Nuremberg (Germany), 17.-19.09.2025. - München : BayZiel. - S. 57-64. - DOI: https://doi.org/10.57825/repo_in-6353 | BibTeX | RIS DOI |
2023 | |
| Schieborn, Dirk; Puckhaber, Manfred; Vorgrimler, Stephan (2023): Neue Chancen durch partielle Verwendung des IRBA gemäß CRR III. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 76 (19). - S. 1011-1015. - URL: https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__fdb50daf2bd62e9c7b4cab6b9e1d03ceb4974b31 | BibTeX | RIS |
| Pitsch, Stephan; Höfert, Christian; Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk; Hehl, Karin; Schlosser, Ann-Marie; Klein, Peter (2023): Online-Portal "MINTFabrik". - In: Tagungsband zum 5. Symposium zur Hochschullehre in den MINT-Fächern. - München : Bayerisches Zentrum für innovative Lehre. - S. 57-62. - URL: https://mint-symposium.de/tagungsband/ | BibTeX | RIS URN |
2021 | |
| Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk; Vorgrimler, Stephan (2021): Interpretierbarkeit maschineller Lernverfahren in der Kreditrisikomessung. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen 74 (20). - S. 28-33. - URL: https://www.wiso-net.de/document/ZFGK__5fed8f5f5b02079fdc917051927588fc2998c7f7 | BibTeX | RIS |
2018 | |
| Reichenberger, Volker; Schieborn, Dirk (2018): Maschinelle Lernverfahren als Benchmarking für klassische Ratingverfahren. - In: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen (24). - S. 20-23. - URL: https://www.wiso-net.de/toc_list/ZFGK/2018#ZFGK__121815024 | BibTeX | RIS |
