Benke János Marcell

Üdvözöllek a honlapomon!

"Az az állítás, hogy a matematika elvont, ha közelebbről megvizsgáljuk, nem jelent sokkal többet, mint hogy a matematikában gondolkodni kell."

Anonymus

Kutatás

Google Scholar

Kutatási területek

• Késleltetett sztochasztikus differenciálegyenletek statisztikája
• Sztochasztikus modellezés

Disszertáció

Benke J.M., (2018). Asymptotic inference for linear stochastic differential equations with time delay. PhD disszertáció.
https://doi.org/10.14232/phd.4208

Publikációk

1. Benke J. M., Pap Gyula, (2015). Asymptotic inference for a stochastic differential equation with uniformly distributed time delay. J. Statist. Plann. Inference 167 182-192.
   https://doi.org/10.1016/j.jspi.2015.04.010
2. Benke J. M., Pap Gyula, (2017). Local asymptotic quadraticity of statistical experiments connected with a Heston model. Acta Sci. Math. (Szeged) 83:1-2 313-344.
   https://doi.org/10.14232/actasm-016-506-x
3. Benke. J. M., Pap Gyula, (2017). One-parameter statistical model for linear stochastic differential equation with time delay. Statistics 51(3) 510-531.
   https://doi.org/10.1080/02331888.2016.1239728
4. Benke. J. M., Pap Gyula, (2021). Nearly unstable family of stochastic processes given by stochastic differential equations with time delay. J. Statist. Plann. Inference 211 1-11.
   https://doi.org/10.1016/j.jspi.2020.05.007

Oktatás

Aktuális kurzusok

• 2023-2024 tavasz
• Idősorok statisztikai elemzése
• A sztochasztika alapjai gyak. (kedd 12-14)
• A sztochasztika alapjai gyak. (kedd 14-16)
• A sztochasztika alapjai lev.
Korábbi kurzusok ->
• 2023-2024 ősz
• Idősorok statisztikai elemzése
• Modellezés
• Probability
• 2022-2023 tavasz
• A sztochasztika alapjai gyakorlat
• Idősorok statisztikai elemzése
• 2022-2023 ősz
• Idősorok statisztikai elemzése
• Probability
• 2021-2022 tavasz
• A sztochasztika alapjai, levelező
• Idősorok statisztikai elemzése
• Modellezés
• 2021-2022 ősz
• Idősorok statisztikai elemzése
• Probability
• Sztochasztikus modellek
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2020-2021 tavasz
• Idősorok statisztikai elemzése
• Modellezés
• 2020-2021 ősz
• Probability
• Sztochasztikus modellek
• Tömegkiszolgálás
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2019-2020 tavasz
• A sztochasztika alapjai, levelező
• Idősorok statisztikai elemzése
• Modellezés
• 2019-2020 ősz
• Probability
• Sztochasztikus modellek
• Tömegkiszolgálás
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2018-2019 tavasz
• A sztochasztika alapjai, levelező
• Idősorok statisztikai elemzáse
• Modellezés
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2018-2019 ősz
• Probability
• Sztochasztikus modellek
• Tömegkiszolgálás
• Valószínűségszámítás, levelező/li>
• 2017-2018 tavasz
• A sztochasztika alapjai, levelező
• Idősorok statisztikai elemzése
• Modellezés
• Stacionárius folyamatok és idősorelemzés, gyakorlat
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2017-2018 ősz
• Sztochasztikus modellek
• Tömegkiszolgálás
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2016-2017 tavasz
• A sztochasztika alapjai, gyakorlat
• A sztochasztika alapjai, levelező
• Biztosítás-matematika alapjai I., levelező
• Stacionárius folyamatok és idősorelemzés, gyakorlat
• 2016-2017 ősz
• Biztosítás-matematika alapjai II., levelező
• Sztochasztikus modellek, gyakorlat
• Tömegkiszolgálás
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2015-2016 tavasz
• Biztosítás-matematika alapjai I., levelező
• Sztochasztikus folyamatok, gyakorlat
• Valószínűségszámítás, levelező
• 2015-2016 ősz
• Alkalmazott statisztika, gyakorlat, levelező
• Sztochasztikus modellek, gyakorlat
• Tömegkiszolgálás
• 2014-2015 tavasz
• Valószínűségszámítás, gyakorlat
• 2014-2015 ősz
• Alkalmazott statisztika, gyakorlat
• Tőmegkiszolgálás
• 2013-2014 tavasz
• A sztochasztika alapjai, gyakorlat

Témavezetések

1. Hulmann Petra (Alkalmazott matematikus MSc): Sorbanállási rendszerek a pénzügyi matematikában, diplomamunka (2016.)
2. Kalló Dániel (Alkalmazott matematikus MSc): A Cox-Ingersoll-Ross folyamat szimulációja, diplomamunka (2018.)
3. Német Fruzsina (Matematika BSc): A hasznosságelmálet egy alternatívája: a kilátáselmélet, szakdolgozat (2018.)
4. Nyerki Emil (Info-bionika mérnöki MSc): Rosszindulatú daganatok áttéteinek előrejelzése Markov-láncok felhasználásával, TDK dolgozat, Informatika szekció, 3. hely (2018 ősz) https://www.inf.u-szeged.hu/kutatas/konferenciak/tdk-2018-osz
5. Nyerki Emil (Info-bionika mérnöki MSc): Rosszindulatú daganatok áttéteinek előrejelzése Markov-láncok felhasználásával, OTDK dolgozat, Biológia szekció, Modellezés és rendszerbiológia (2019 tavasz)
6. Nyerki Emil (Info-bionika mérnöki MSc): Rák előrejelzése Markov-láncokkal, TDK dolgozat, Genetika, molekuláris biológia, bioinformatika 1. szekció, Richter Gedeon különdíj (2019 ősz)
7. Nyerki Emil (Info-bionika mérnöki MSc): Rák előrejelzése Markov-láncokkal, diplomamunka (2019.)
8. Cserényi Dóra (Matematika BSc): Optimális portfóliókeresés benchmark módszerrel és a log-optimális portfólió, szakdolgozat (2019.)
9. Kovács Marcell Ferenc (Matematika BSc): Rejtett Markov-láncok, szakdolgozat (2020.)
10. Hegedűs Dávid (Alkalmazott matematikus MSc): Mortalitási ráták vizsgálata és előrejelzése ARIMA-folyamatok segítségével, diplomamunka (2020.)
11. Bakacsi Roland (Matematika BSc): Gólszám eloszlásokra vonatkozó modellek futballmérkőzéseken, szakdolgozat (2020.)
12. Pengő Patrícia (Alkalmazott matematikus MSc): Bitcoin, mint kriptovaluta statisztikai elemzése, diplomamunka (2020.)
13. Szabó Alexandra (Alkalmazott matematikus MSc): Rejtett Markov modellek és alkalmazásuk a demencia felismerésében, diplomamunka (2021.)
14. Liliana Jaramani (Applied Mathematics MSc): Modeling Tesla Stock Dynamics: Stochastic Volatility vs GARCH Models, diplomamunka, (2022.)
15. Hulmann Ádám Ferenc (Alkalmazott matematikus MSc): Rejtett Markov modellek és alkalmazásuk a beszédfelismerésben, diplomamunka, (2023.)