• Maschinelles Lernen in der Finanzmathematik
• (Selbstähnliche) stochastische Prozesse (z.B. interagierende Teilchensystem)
• Statistik für stochastische Prozesse

Zur Veröffentlichung eingereicht:

1. Andraus S., Hufnagel N. und Małecki J. (2025+): Collision types and times in interacting particle systems.
   https://arxiv.org/abs/2509.24790
2. Detering N., Hufnagel N. und Krühner P.  (2025+): Monte Carlo on a single sample.
   https://arxiv.org/abs/2509.17025
3. Hufnagel N. und Andraus S. (2023+): Collision times of multivariate Bessel processes with their Weyl chambers' boundaries and their Hausdorff dimension.
   https://arxiv.org/abs/2312.05420

In referierten Zeitschriften:

1. Hufnagel N. und Andraus S. (2024): Hausdorff dimension of collision times in one-dimensional log-gases. AIP Advances, Vol. 14, Issue 9.
   https://doi.org/10.1063/5.0148019
2. Cheng Y., Hufnagel N. und Masuda H. (2022): Estimation of ergodic square-root diffusion under high-frequency sampling. Econometrics and Statistics.
   https://doi.org/10.1016/j.ecosta.2022.05.003
3. Hufnagel N. und Woerner J.H.C. (2022): Martingale estimation functions for Bessel processes. Statistical Inference for Stochastic Processes, Vol. 25, 337-353.
   https://link.springer.com/article/10.1007/s11203-021-09250-8

Doktorarbeit:

N. Hufnagel. (2022): Limit Theorems and Statistical Inference for Bessel and Dunkl Processes. PhD thesis, TU Dortmund, 2022.
http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23876

Heinrich-Heine-Universität

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