Abstract
The power of data and correct statistical analysis has never been more prevalent. Academics and practitioners require nowadays an accurate application of quantitative methods. Yet many branches are subject to a crisis of integrity, which is shown in an improper use of statistical models, p-hacking, HARKing, or failure to replicate results. We propose the use of a Peer-to-Peer (P2P) ecosystem based on a blockchain network, Quantinar, to support quantitative analytics knowledge paired with code in the form of Quantlets or software snippets. The integration of blockchain technology allows Quantinar to ensure fully transparent and reproducible scientific research.
Bio
Dr. Wolfgang Karl Härdle目前為柏林洪堡大學 (Humboldt-Universität zu Berlin) 經濟與商學院–統計與計量研究所教授,暨柏林洪堡大學與廈門大學聯合學術研究中心International Research Training Group 1792 “High dimensional non stationary time series analysis” (IRTG 1792) 總負責人;柏林洪堡大學與瑞士蘇黎世大學 (Universität Zurich, Switzerland)聯合成立區塊鏈研究中心 (Blockchain Research Center,BRC) 總監;台灣國立交通大學拜訪教授與教育部榮譽玉山學者。他於西元1982年海德堡大學 (Heidelberg University) 取得數學博士學位 (Dr. rer. nat.);於西元1994年至2003年間,其成立 Collaborative Research Center 373 “Quantification and Simulation of Economic Processes” (CRC 373),擔任中心負責人;於西元2005年至2016年間,成立Collaborative Research Center 649 “Economic Risk” (CRC 649),擔任負責人;並於西元2001年至2014年間,擔任統計與計量研究所所長。
他目前研究領域為現代機器學習方法 (Modern Machine Learning Techniques)、數據智慧化解析 (Smart Data Analytics) 與加密資產生態系統 (Crypto-asset Eco-system),已出版40餘本著作與發表350餘篇學術論文於著名統計、計量經濟與金融期刊,並擔任Springer出版學術期刊–Digital Finance總編輯。其學術成果受高度引用,在Research Papers in Economics (RePEc)與 Handelsblatt-Ranking皆獲得頂尖學者評比。
Dr. Härdle其學術研究經歷涵蓋財務工程 (Financial Engineering)、結構性產品設計 (Structured Product Design)與信用風險分析 (Credit Risk Analysis),其延伸無母數分析方法至機器學習、決策分析與數據科學,並應用於數位經濟。他至今已指導60餘位的博士學生,並與美國、英國、法國、捷克、波蘭、新加坡、台灣及中國等國,有長期學術合作研究關係。
他目前研究領域為現代機器學習方法 (Modern Machine Learning Techniques)、數據智慧化解析 (Smart Data Analytics) 與加密資產生態系統 (Crypto-asset Eco-system),已出版40餘本著作與發表350餘篇學術論文於著名統計、計量經濟與金融期刊,並擔任Springer出版學術期刊–Digital Finance總編輯。其學術成果受高度引用,在Research Papers in Economics (RePEc)與 Handelsblatt-Ranking皆獲得頂尖學者評比。
Dr. Härdle其學術研究經歷涵蓋財務工程 (Financial Engineering)、結構性產品設計 (Structured Product Design)與信用風險分析 (Credit Risk Analysis),其延伸無母數分析方法至機器學習、決策分析與數據科學,並應用於數位經濟。他至今已指導60餘位的博士學生,並與美國、英國、法國、捷克、波蘭、新加坡、台灣及中國等國,有長期學術合作研究關係。