@inproceedings{vonBergSchwoererPrinzetal.2023, author = {von Berg, Markus and Schw{\"o}rer, Paul and Prinz, Lukas and Steffens, Jochen}, title = {Analysis of physical and perceptual properties of room impulse responses: development of an online tool}, series = {Forum Acusticuum 2023: 10th Convention of European Acoustics Association, Turin, Italy, 11th-15th September 2023}, booktitle = {Forum Acusticuum 2023: 10th Convention of European Acoustics Association, Turin, Italy, 11th-15th September 2023}, publisher = {EAA}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-41955}, pages = {8}, year = {2023}, abstract = {Over the past decades, research in room acoustics has established several derivative measures of an impulse response, some of which are incorporated in the ISO 3382 standards. These parameters intend to represent perceptual qualities, but were developed without a consistent modeling of room acoustical perception. More recent research proposed comprehensive inventories of room acoustic perception that are purely based on evaluations by human subjects, such as the Room Acoustical Quality Index (RAQI). In this work RA-QI scores acquired for 70 room impulse responses were predicted from room acoustical parameters. Except for Reverberance, the prediction of RAQI factors performed rather poor. In most cases, the sound source had a greater impact on RAQI scores. All analyses are published in an online tool, where users can upload omnidirectional and binaural impulse responses, and instantly obtain and visualize several physical descriptors, as well as predicted RAQI scores for three different sound sources. So far, acceptable prediction accuracy is achieved for Reverberance, Strength, Irregular Decay, Clarity and Intimacy. Larger data sets of evaluated impulse responses are required to improve the model performance and enable reliable predictions of room acoustical quality. Therefore, the administration of RAQI evaluations within the website is currently being developed.}, language = {en} } @inproceedings{vonBergPrinzSteffens2022, author = {von Berg, Markus and Prinz, Lukas and Steffens, Jochen}, title = {Comparing individual perception of timbre and reverberance}, address = {Gyeoungju, S{\"u}dkorea}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-38706}, pages = {5}, year = {2022}, abstract = {Room reverberation alters the spatial impression and timbre of a sound by modulating its spectral and temporal characteristics. Thus, we argue that, on a perceptual level, reverberation basically breaks down into interaural differences and spectro-temporal cues and that the separation of a perceived timbre into a sound source and a surrounding room is a purely cognitive process. To investigate the connection between the perception of reverberation cues and timbre analysis, the sensitivity for changes in reverberation was compared to timbre perception abilities. The Timbre Perception Test was used to measure the perception of the temporal envelope, spectral centroid, and spectral flux of artificial sounds. Sensitivity for changes in reverberation time was tested with a discrimination task using speech and noise with speech-alike spectral and temporal envelopes as source signals. Musical and acoustical expertise was assessed through the Goldsmiths Musical Sophistication Index and self-reports on experience with and knowledge of acoustics. There was a considerable correlation between timbre and reverberance perception ability, but timbre perception and academic experience predicted only 41\% of the variance in reverberance perception. Still, perception abilities related to similar acoustical phenomena seem to be better indicators of listening skills than self-reports on acoustical or musical expertise.}, language = {en} } @techreport{VogelBlaettermann2021, author = {Vogel, Peter and Bl{\"a}ttermann, Patrick}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 5: Auswahl von Aktien, Datenqualit{\"a}t und Statistik-Ergebnisse}, address = {D{\"u}sseldorf}, organization = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-28848}, year = {2021}, language = {de} } @techreport{Vogel2017, author = {Vogel, Peter}, title = {Investing as Random Trial}, series = {Trading}, journal = {Trading}, number = {1}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2017.1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11118}, pages = {39}, year = {2017}, abstract = {We introduce an investment algorithm for a market of individual securities. The investment algorithm is derived from constraints depending on investment parameters in order to limit the risk and to take into account an individual investor. One constraint is devoted to trading costs. Purchased securities are selected randomly among securities that meet the buy condition, making trading a random trial. Simulations with historical price data are demonstrated for a simple example: The buy condition is evaluated on the basis of the price relationship for two subsequent trading days and the sales condition is defined by holding securities only for one day. A trading expert evaluates the expected return for the investment algorithm with respect to the random selection. Thus, the expert informs precisely on how many market players perform using the same investment algorithm. Its findings are for a parametrized set of buy conditions simultaneously, which makes a trading expert a valuable tool for theorists as well as for practitioners. In our example, the trading expert demonstrated clearly a significant mean reversion effect for a horizon of one day.}, language = {en} } @misc{Vogel2018, author = {Vogel, Peter}, title = {Marktdaten}, series = {Trading}, journal = {Trading}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2017.1/1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-15015}, year = {2018}, abstract = {Die in der Schriftenreihe Trading verwendeten Forschungsdaten beinhalten historische Kursdaten, geliefert von Lenz+Partner AG (Deutschland), f{\"u}r eine Auswahl an Aktien. Die Datei „FEBRDUSA_1" zeigt diese Auswahl in Form der deutschen Wertpapierkennnummer (Spalte „Titel"), des Handelszeitraums (Spalten „Beginn" und „Ende") und des Aktiennamens. Kursdaten sind in dieser Datei nicht enthalten, sondern liegen in einer umfangreichen Datenbank vor. Die Marktdaten umfassen 867 Aktien und sind das Ergebnis eines im Jahr 2015 durchgef{\"u}hrten Auswahlprozesses mit dem Ziel, Datenqualit{\"a}t und Handelbarkeit der Aktien zu verbessern. Es wurden folgende Bedingungen gefordert: - Die Aktien werden an der Frankfurter B{\"o}rse gehandelt. - Sie sind in einem der deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, TECDAX, SDAX, HDAX, CDAX, Technology All Share, Prime All Share und GEX oder in den amerikanischen Aktienindizes S\&P 500 oder Nasdaq 100 gelistet. - Die Kursdaten der in Frankfurt gehandelten Aktien enden nicht vor dem Jahr 2014. - Der (unbereinigte) Er{\"o}ffnungskurs Ende 2013 betr{\"a}gt mindestens 1 EUR. Diese Bedingung soll dazu beitragen, das Handeln von „penny stocks" zu verhindern. Die vorliegende Marktdefinition resultierte in 867 Aktien, die fr{\"u}hestens am 11. Dezember 2014 enden, sodass eine Auswertung der Marktdaten mit vollst{\"a}ndigen Kurswerten bis zu diesem Zeitpunkt m{\"o}glich ist. Der Markt ist groß genug, um interessante Kaufbedingungen mit einer ausreichend großen Anzahl an Kaufkandidaten zu untersuchen.}, language = {en} } @techreport{Vogel2018, author = {Vogel, Peter}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 2: Erweiterung der Statistik auf Haltefristen gr{\"o}ßer als ein Tag}, series = {Trading}, journal = {Trading}, number = {2}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2018.2}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11903}, pages = {78}, year = {2018}, abstract = {Der zweite Teil der Schriftenreihe entwickelt die in Teil 1 begonnenen {\"U}berlegungen {\"u}ber das Investieren in Wertpapiere eines Marktes weiter. Es wendet sich an Fachleute der Finanzmathematik und besitzt Relevanz f{\"u}r Fondsmanager und Privatanleger. Alle {\"U}berlegungen basieren auf Nebenbedingungen zur Festlegung des Umfangs an Neuinvestitionen, welche von Investitionsparametern abh{\"a}ngen. Ein weiterer Investitionsparameter ist die Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition "gehalten wird", bevor sie beendet wird. Die im zweiten Teil weiter entwickelte Theorie l{\"a}sst sich wie folgt kennzeichnen: - Sie ist frei von Annahmen {\"u}ber den Kursverlauf der Wertpapiere. Es wird daher nicht versucht, ein realistisches Modell f{\"u}r Kursbewegungen aufzustellen. - Es wird eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt. - Die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erf{\"u}llt ist. Nach Ablauf der Haltefrist wird die Investition beendet. - Der Handelsverlauf wird durch elementare rekursive Gleichungen beschrieben, welche durch zwei exogene Gr{\"o}ßen "angeregt" werden: Die Anzahl der Wertpapiere an jedem Handelstag, f{\"u}r die die Kaufbedingung erf{\"u}llt ist und der Gewinn, der sich aus dem Verkauf der Wertpapiere nach Ablauf der Haltefrist ergibt. Die Auswertung dieser Gleichungen f{\"u}r den gesamten Handelszeitraum liefert den Handelserfolg am Ende des Handelns. - Das Investieren in Wertpapiere wird idealisiert, um den Handelserfolg in Abh{\"a}ngigkeit von den exogenen Gr{\"o}ßen und Investitionsparametern darstellen zu k{\"o}nnen, ohne die rekursiven Gleichungen auswerten zu m{\"u}ssen. Dies erfolgt durch das sogenannte ideale Handelssystem. Der Handelserfolg des idealen Handelssystems erweitert die statistische Beschreibung aus Teil 1 auf Haltefristen gr{\"o}ßer als ein Tag. Da durch die Idealisierung die Kausalit{\"a}t verletzt wird, kann das ideale Handelssystem f{\"u}r den Wertpapierhandel nicht implementiert werden. Es ist jedoch simulierbar und quantitativ leichter zug{\"a}nglich. Die Auswirkung der Verletzung der Kausalit{\"a}t auf den Handelsverlauf und den Handelserfolg wird experimentell und theoretisch in Abh{\"a}ngigkeit von Investitionsparametern detailliert untersucht.}, language = {de} } @techreport{Vogel2019, author = {Vogel, Peter}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 3: Erweiterung der Statistik}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, organization = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2019.3}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-20373}, pages = {59}, year = {2019}, abstract = {Der dritte Teil der Schriftenreihe entwickelt die statistische Beschreibung f{\"u}r das Investieren in Wertpapiere weiter, welche in den ersten beiden Teilen begonnen wurde. Die dort eingef{\"u}hrten Statistikgr{\"o}ßen betreffen Gewinnfaktoren bzw. Renditen und den Investitionsgrad. Die neuen Statistikgr{\"o}ßen beinhalten ein Maß f{\"u}r Chance, Risiko, Volatilit{\"a}t sowie Handelskosten. Alle Statistikgr{\"o}ßen h{\"a}ngen von mehreren Investitionsparametern ab, u. a. der Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition gehalten wird. Es wird wieder eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt und die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erf{\"u}llt ist. Experimentelle Ergebnisse f{\"u}r einen Markt mit historischen Kursdaten sowie f{\"u}r einen Markt mit Random Walks belegen die St{\"a}rke der erweiterten Statistik.}, language = {de} } @techreport{Vogel2020, author = {Vogel, Peter}, title = {Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Erg{\"a}nzung zu Teil 3}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, organization = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, issn = {2567-2347}, doi = {10.20385/2567-2347/2020.4}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206}, year = {2020}, abstract = {Der vierte Teil der Schriftenreihe "Trading" pr{\"a}sentiert eine statistische Auswertung von Kursdaten bei einer Haltefrist von einem Handelstag. Die Statistik beinhaltet Gewinnfaktor bzw. Rendite und Investitionsgrad aus Teil 1 sowie Volatilit{\"a}t, Chance, Risiko und Handelskosten, welche in Teil 3 eingef{\"u}hrt wurden. Kaufbedingungen werden wie in Teil 1 mit Hilfe des Kursverh{\"a}ltnisses an zwei aufeinander folgenden Handelstagen gebildet. Die Auswertung f{\"u}r den Markt FEBRDUSA_1 historischer Kursdaten liefert eine in sich schl{\"u}ssige Beschreibung des Einflussfaktors Kaufbedingung auf die k{\"u}nftige Kursentwicklung. Den gr{\"o}ßten Gewinn liefert eine Mean Reversion-Strategie, bei der die Chance deutlich {\"u}ber dem Risiko liegt. Da die Statistik die Begrenzung eingegangener Neuinvestitionen ber{\"u}cksichtigt, werden {\"U}bertreibungen vermieden, die einer arithmetischen Mittelwertbildung anhaften. Die statische Auswertung f{\"u}r einen mit Random Walks gebildeten Markt best{\"a}tigt, dass f{\"u}r diesen Fall keine Abh{\"a}ngigkeit von der Kaufbedingung besteht.}, language = {de} } @techreport{VirchowThomasGrittmann2015, author = {Virchow, Fabian and Thomas, Tanja and Grittmann, Elke}, title = {„Das Unwort erkl{\"a}rt die Untat" Die Berichterstattung {\"u}ber die NSU-Morde - eine Medienkritik: Eine Studie der Otto Brenner Stiftung}, series = {OBS-Arbeitsheft: 79}, journal = {OBS-Arbeitsheft: 79}, editor = {Otto Brenner Stiftung,}, address = {Frankfurt/M.}, issn = {1863-6934}, year = {2015}, language = {de} } @techreport{VirchowHaeusler2020, author = {Virchow, Fabian and H{\"a}usler, Alexander}, title = {Pandemie-Leugnung und extreme Rechte in Nordrhein-Westfalen. CoRE-NRW-Kurzgutachten 3.}, series = {Kurzgutachten}, volume = {3}, journal = {Kurzgutachten}, publisher = {CoRE}, address = {Bonn}, year = {2020}, language = {de} }