GRITH Maria

Maria Grith est une économétricienne financière spécialisée dans les méthodes computationnelles pour les données à haute dimension et l’évaluation des actifs avec des préférences non standard. Elle est professeur Associé de Finance à NEOMA BS. Maria est titulaire d’un doctorat en économie de l’Université Humboldt de Berlin et a effectué des travaux postdoctoraux à l’Université de Pennsylvanie, à l’Université de gestion de Singapour et à Humboldt. Auparavant, elle a été maître de conférences à l’Université Erasmus de Rotterdam, où elle a fait progresser l’éducation en finance quantitative grâce à un partenariat avec Optiver et dirigé le réseau féminin de l’École d’économie Erasmus pour promouvoir la diversité des sexes en économie. Son travail a été publié dans des revues de premier plan telles que Journal of Business and Economic Statistics, Review of Finance, Journal of Financial Econometrics, et Statistica Sinica. Ses recherches actuelles incluent l’apprentissage automatique pour les données fonctionnelles, les méthodes tensorielles et les modèles spectraux pour les séries temporelles, avec des applications en actions, options crypto et obligations d’entreprise. Elle est rédactrice adjointe pour la finance numérique et associée de recherche à l’Institut des actifs numériques (IDA).