Publikationen und Konferenzen

Inhalt

  1. Journal-Beiträge
  2. Konferenz-Beiträge
  3. Konferenz-Vorträge
  4. Sammelbände
  5. Working Paper

Journal-Beiträge

  • Weymeirsch, J., Ernst, J. & Münnich R. (2024): Model Recalibration for Regional Bias Reduction in Dynamic Microsimulations. Mathematics; 12(10):1550 doi: https://doi.org/10.3390/math12101550

  • Emmenegger, J., & Obersneider, M. (2024): Dynamic Microsimulations of Regional Income Inequalities in Germany. International Journal of Microsimulation; 17(1):1-33 doi: https://doi.org/10.34196/ijm.00304

  • Ernst, J., Dräger, S., Schmaus, S., Weymeirsch, J., Alsaloum, A. & Münnich, R. (2023): The Influence of Migration Patterns on Regional Demographic Development in Germany. Social Sciences; 12(5):255. doi: https://doi.org/10.3390/socsci12050255

  • Emmenegger, J., Münnich, R. & Schaller, J. (in press): Evaluating Data Fusion Methods to Improve Income Modeling. Journal of Survey Statistics and Methodology. URL: https://doi.org/10.1093/jssam/smac033

  • Emmenegger, J. & Münnich, R. (2022): Localising the Upper Tail: How Top Income Corrections Affect Measures of Regional Inequality. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik (Journal of Economics and Statistics). doi: https://doi.org/10.1515/jbnst-2022-0015

  • Münnich, R., Schnell, R., Brenzel, H., Dieckmann, H., Dräger, S., Emmenegger, J., Höcker, P., Kopp, J., Merkle, H., Neufang, K., Obersneider, M., Reinhold, J., Schaller, J., Schmaus, S., and Stein, P. (2021): A Population Based Regional Dynamic Microsimulation of Germany: The MikroSim Model. methods, data, analyses, 0, 23. doi: https://doi.org/10.12758/mda.2021.03

  • Articus, C., C. Caratiola, H. Dieckmann, M. Gerhards, R. Münnich und T. Udelhoven (2019): Measuring Well-Being Using Remote Sensing and Official Statistics Data. In: Rivista di statistica ufficiale, 2-3/2019. S. 9-42. URL: https://www.istat.it/it/archivio/255340

  • Burgard, J. P., H. Dieckmann, J. Krause, H. Merkle, R. Münnich, K. Neufang und S. Schmaus (2020): A Generic Business Process Model for Conducting Microsimulation Studies. In: Statistics in Transition New Series 21.4, S. 191–211. URL: https://sit.stat.gov.pl/Article/190

  • Burgard, J. P., J. Krause und S. Schmaus (2020): Estimation of Regional Transition Probabilities for Spatial Dynamic Microsimulations from Survey Data Lacking in Regional Detail. In: Computational Statistics & Data Analysis 154. doi: https://doi.org/10.1016/j.csda.2020.107048

Konferenz-Beiträge

  • Alfken, C., Articus, C., Brenzel, H., Emmenegger, J., Münnich, R., Rohde, J. (2024). Estimating Regional Rental Prices on LAU 2 Municipalities in North Rhine-Westphalia. In: Mingione, M., Vichi, M., Zaccaria, G. (eds) High-quality and Timely Statistics. CESS 2022. Studies in Theoretical and Applied Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-63630-1_2

  • Brenzel, H., Palm, M., Weymeirsch, J., Münnich, R. (2024). Privacy and Disclosure Risks in Spatial Dynamic Microsimulations. In: Domingo-Ferrer, J., Önen, M. (eds) Privacy in Statistical Databases. PSD 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14915. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-69651-0_21

  • Obersneider, M. und P. Stein (2019): A Spatial Microsimulation Model of Labor Market Integration in Germany. In: JSM Proceedings 2019, Social Statistics Section. American Statistical Association, S. 2620–2628.

  • Stein, P., C. Frohn und M. Obersneider (2019): Dynamische Mikrosimulationen in den Sozialwissenschaften – Exemplarische Anwendungsfelder. In: Komplexe Dynamiken globaler und lokaler Entwicklungen. Verhandlungen des 39. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie in Göttingen 2018. Hrsg. von N. Burzan, S. 1–10.

Konferenz-Vorträge

2024

  • Palm, M., Weymeirsch, J., Brenzel, H., Münnich, R. (2024): Privacy and Disclosure Risks in Spatial Dynamic Microsimulations. Privacy in Statistical Databases 2024, Antibes, Frankreich.

  • Bohnensteffen, S., Ernst. J., Münnich, R. (2024): Modellierung von Umzugsmobilität mittels dynamischer Mikrosimulation. 11. Konferenz Forschen mit dem Mikrozensus, Mannheim.

  • Bohnensteffen, S., Ernst. J., Münnich, R. (2024): Modellierung von Umzugsmobilität auf Basis des Mikrozensus. Statistische Woche 2024, Regensburg.

  • Ernst, J., Weymeirsch, J., Münnich, R. (2024): Herausforderungen und Möglichkeiten kleinräumiger georeferenzierter dynamischer Mikrosimulationen. Statistische Woche 2024, Regensburg.

  • Palm, M., Weymeirsch, J., Brenzel, H., Münnich, R. (2024): Messung statistischer Enthüllungsrisiken in räumlichen dynamischen Mikrosimulationen. Statistische Woche 2024, Regensburg.

  • Hammon, A., Zinn, S. (2024): Advancing Microsimulation Modelling: Introducing Gaussian Process Emulators. Statistische Woche 2024, Regensburg, Germany.

  • Daykin, A. & Stein, P. (2024): A dynamic microsimulation model to predict the regional development of every day mobility choices. Joint Statistical Meetings, Portland, USA.

  • Bohnensteffen, S., Münnich, R. (2024): Modelling the local housing situation of households based on the multi-sectoral regional microsimulation model (MikroSim). Conference on Foundations and Advances of Machine Learning in Official Statistics, Wiesbaden.

  • Bohnensteffen, S., Münnich, R. (2024): Exploring ways to analyse future housing demand with microsimulation. 9th World Congress of the International Microsimulation Association, Wien, Österreich.

  • Daykin, A. & Stein, P. (2024): Modelling the future development of the choice of mode of transportation for everyday travel. 9th World Congress of the International Microsimulation Association, Wien, Österreich.

  • Ernst, J., Weymeirsch, J., Münnich, R. (2024): Within-city projections using the MikroSim model. 9th World Congress of the International Microsimulation Association, Wien, Österreich.

  • Hammon, A. (2024): Exploring meta modeling techniques for the simulation of school transitions in Germany. 9th World Congress of the International Microsimulation Association, Wien, Österreich.

  • Münnich, R. (2024): Synthetic Data Generation - What is the Impact on Microsimulation? 9th World Congress of the International Microsimulation Association (Keynote), Wien, Österreich.

  • Palm, M., Brenzel, H., Münnich, R., Weymeirsch, J. (2024): Measuring statistical disclosure risks in synthetic data. 9th World Congress of the International Microsimulation Association (IMA), Wien, Österreich.

2023

  • Zinn, S. (2023): Modellierung des Unbeobachteten: Eine Erweiterung der traditionellen Mikrosimulation. Herbsttagung der Sektion ,,Modellbildung und Simulation’’, Düsseldorf.

  • Weymeirsch, J., Alsaloum, A. & Münnich, R. (2023): Methoden zur Regionalisierung und Fortschreibung in dynamischen Mikrosimulationen. SurvConf 2023, Bamberg.

  • Bohnensteffen, S., Münnich, R. (2023): Analyse zukünftiger regionaler Wohnraumbedarfe mittels dynamischer Mikrosimulation. Statistische Woche 2023, Dortmund.

  • Ernst, J. & Münnich, R. (2023): Within-city population projections using microsimulations. Statistische Woche 2023, Dortmund.

  • Palm, M., Brenzel, H., Münnich, R., Weymeirsch, J. (2023): Messung statistischer Enthüllungsrisiken bei synthetischen Daten. Statistische Woche 2023, Dortmund.

  • Weymeirsch, J., Alsaloum, A. & Münnich, R. (2023): Gruppenspezifische Alignment- und Fortschreibungsmethoden in Mikrosimulationen. Statistical Week 2023, Dortmund.

  • Bekalarczyk, D., Depenbrock, E., Frohn, C., Obersneider, M., Stein, P. (2023): Analyzing Wage Trajectories using Autoregressive Growth Curve Models in Microsimulations. Joint Statistical Meeting (JSM), Toronto.

  • Obersneider, M., Stein, P. (2023): Projection of Regional Labor Market Integration Potentials in Germany. Joint Statistical Meeting (JSM), Toronto.

  • Ernst, J., Schmaus, S. & Münnich, R. (2023): The influence of migration patterns on the regional demographic development in Germany. Current Perspectives on Spatial Mobilities 2023, Nürnberg.

  • Münnich, R. (2023): From data to policy: How important is statistics for microsimulations. ÖSG-Statistiktage 2023 (Keynote), Wien, Österreich.

  • Münnich, R. (2023): Mikrosimulationen als Verbindung zwischen Politik und Wissenschaft. Wissenschaftliche Fachtagung ,,Daten.Forschung.Zukunft’’, Wiesbaden.

  • Münnich, R. (2023): Microsimulations as a statistical problem with policy impact. 64th ISI World Statistics Congress (Keynote), Ottawa, Kanada.

  • Bohnensteffen, S., Münnich, R. (2023): Exploring ways to analyse future housing demand with microsimulation. Conference on New Techniques and Technologies for Statistics, Brüssel, Belgien.

  • Palm, M., Brenzel, H., Münnich, R., Weymeirsch, J. (2023): A confidentiality concept for a simulation data centre. Conference on New Techniques and Technologies for Statistics (NTTS), Brüssel, Belgien.

  • Bekalarczyk, D., Depenbrock, E., Frohn, C., Obersneider, M. (2023): Integrating Complex Panel Data Models into Dynamic Microsimulations. Advanced Techniques for Longitudinal Data Analysis in Social Science, Bielefeld.

2022

  • Bekalarczyk, D.; Frohn, C.; Obersneider, M. (2022): Dynamische Mikrosimulation zur Diskriminierung von Migrantinnen in Deutschland – Generationale Unterschiede in der Migrant Pay Gap. 41. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie (DGS), Bielefeld.

  • Münnich, R. (2022): Microsimulations as a statistical problem or: Data for Science and Policy. Conference of European Statistics Stakeholders 2022, Rom, Italien.

  • Münnich, R. (2022): Small Area and Local Statistics for Microsimulations. Statistische Woche 2022, Münster.

  • Emmenegger, J. & Münnich, R. (2022): Localising the Upper Tail: How Top Income Corrections Affect Measures of Regional Inequality. Nachwuchsworkshop Statistische Woche 2022, Münster.

  • Münnich, R. (2022): Open Geocoded Data for Science: A Microsimulation Approach. The 3rd Congress of Polish Statistics, Krakow, Polen.

  • Emmenegger, J.; Obersneider, M. (2022): Income and Inequality Projections in Germany. Joint Statistical Meeting (JSM), Washington, D.C.

  • Ernst, J.; Münnich, R. & Schmaus, S. (2022): Microsimulation and cohort-component methods for (small area) demographic projections. Statistische Woche 2022, Münster.

  • Bohnensteffen, S., Münnich, R. (2022): Modelling local level Housing Demand – Ideas & Model Outline. European Meeting of the International Microsimulation Association, Nürnberg.

  • Dieckmann, H.; Weymeirsch, J. & Münnich, R. (2022): External and Internal Validation of Dynamic Microsimulations in the context of the MikroSim Project. European Meeting of the International Microsimulation Association (IMA) 2022, Nuremberg, Germany.

  • Emmenegger, J.; Obersneider, M. (2022): Dynamic Microsimulations of Regional Income Inequalities in Germany. European Meeting of the International Microsimulation Association, Nürnberg.

  • Höcker, P.; Reinhold, J. & Schnell, R. (2022): A Major Accident in a Nuclear Power Plant. Modeling Selected Consequences Using Microsimulation. European Meeting of the International Microsimulation Association 2022, Nürnberg.

  • Münnich, R. (2022): Geospatial Microsimulations: are synthetic data always safe? European Meeting of the International Microsimulation Association (Keynote), Nürnberg.

  • Palm, M., Brenzel, H., Münnich, R., Weymeirsch, J. (2022): A confidentiality concept for a simulation data centre. European Meeting of the International Microsimulation Association (IMA), Nürnberg.

  • Obersneider, M.; Stein, P. (2022): Spatial Structure and Labor Market Integration Projections in Germany. Joint Statistical Meeting (JSM), Washington, D.C.

  • Weymeirsch, J. & Münnich, R. (2022): Disclosure Risk and Utility in Geocoded Microsimulations. Small Area Estimation Conference 2022 (Invited Presentation), Maryland, USA.

  • Weymeirsch, J. & Münnich, R. (2022): Internal Validation and Disclosure Control in Dynamic Microsimulations. Tagung des Arbeitskreises für mathematisch-statistische Methoden 2022, Wiesbaden, Germany.

2021

  • Emmenegger, J., Münnich, R. & Schaller, J. (2021): Microsimulations of income inequalities and potentials of data fusion methods to account for social disaggregation. NTTS, virtual conference.

  • Emmenegger, J. & Münnich, R. (2021): Localisation of the upper tail: Correcting regional top income distributions. Ninth Meeting of the Society for the Study of Economic Inequality (ECINEQ), virtual conference. 2020

2020

  • Frohn, C. und P. Stein (2020): Dynamische Mikrosimulation zur gesundheitlichen Ungleichheit in Deutschland – Exemplarische Ergebnisse. 40. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, Digital, Germany.

  • Heim, L., M. Obersneider, A.-K. Kuhnt und H. Baykara-Krumme (2020): Die Partnerwahl von Migrant*innen in Deutschland. 40. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, Digital, Germany. 2019

2019

  • Brenzel, H. und M. Zwick (2019): Mikroanalyse und Georeferenzierung in der amtlichen Statistik. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Burgard, J. P., J. Krause und S. Schmaus (2019): Small Area Estimation of Transition Probabilities for Spatial Dynamic Microsimulation Models in Socio-economic Research. 12th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, London, Great Britain.

  • Dräger, S. (2019): Regional Microsimulation Model of the Future Need for Primary School Infrastructure in Trier. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Emmenegger, J. und R. Münnich (2019): Building a Longitudinal Income Module for Spatial Microsimulations Based on the German Taxpayer Panel. 7th World Congress of the International Microsimulation Association, Galway, Ireland.

  • Emmenegger, J. und R. Münnich (2019): Mikrosimulation von regionalen und familienspezifische Disparitäten des Einkommens. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Merkle, H. und R. Münnich (2019): Generating a German Small-Scale Base Population for Spatial Microsimulation. 7th World Congress of the International Microsimulation Association, Galway, Ireland.

  • Münnich, R., R. Schnell, J. Kopp, P. Stein und M. Zwick (2019): MikroSim – A Dynamic Spatial Microsimulation Model for Germany. 7th World Congress of the International Microsimulation Association, Galway, Ireland.

  • Neufang, K. und R. Münnich (2019): Synthesizing Regression Models to Estimate Micro-Level Data With Multiple Sources. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Neufang, K. und R. Münnich (2019): Using Synthesis Methods to Estimate Micro-Level Data With Multiple sources – A Simulation Study. 7th World Congress of the International Microsimulation Association, Galway, Ireland.

  • Obersneider, M. und P. Stein (2019): A Spatial Microsimulation Model of Labor Market Integration in Germany. Joint Statistical Meeting of the American Statistical Association, Denver, USA.

  • Obersneider, M. und P. Stein (2019): Developing a Regional Microsimulation Model for Labor Market Integration of Migrants in Germany. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Reinhold, J., P. Höcker, S. Brocker und R. Schnell (2019): Die Anwendung von Mikrosimulationen zur Bevölkerungsfortschreibung. Statistical Week 2019, Trier, Germany.

  • Stein, P., M. Obersneider und K. Neufang (2019): Introduction to Microsimulation Modeling. Microsimulation Workshop: Women in Statistics, Statistical Week 2019, Trier, Germany.

2018

  • Kopp, J. (2018): Familie und Pflege. 27. Wissenschaftliches Kolloquium, Wiesbaden, Germany.

  • Münnich, R. (2018): Sektorenübergreifendes kleinräumiges Mikrosimulationsmodell. 27. Wissenschaftliches Kolloquium, Wiesbaden, Germany.

  • Schnell, R. (2018): Daten für Mikrosimulationen. 27. Wissenschaftliches Kolloquium, Wiesbaden, Germany.

  • Stein, P. (2018): Entwicklung der beruflichen Integration von Migranten. 27. Wissenschaftliches Kolloquium, Wiesbaden, Germany.

  • Stein, P., C. Frohn und M. Obersneider (2018): Dynamische Mikrosimulationen in den Sozialwissenschaften – exemplarische Anwendungsfelder. 39. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, Göttingen, Germany.

  • Zwick, M. (2018): Bedeutung von Mikrosimulationen für die Bundesstatistik. 27. Wissenschaftliches Kolloquium, Wiesbaden, Germany.

Sammelbände

Mikrosimulationen: Methodische Grundlagen und ausgewählte Anwendungsfelder. Editors: Marc Hannappel and Johannes Kopp

Contributions of the Research Group:

  • Markus Zwick, Jana Emmenegger: Mikrosimulation und Gesellschaftspolitik – ein kurzer historischer Abriss. (17-34)
  • Rainer Schnell, Thomas Handke: Neuere bevölkerungsbezogene Mikrosimulationen in Großbritannien und Deutschland. (35-56)
  • Ralf Münnich, Rainer Schnell, Johannes Kopp, Petra Stein, Markus Zwick, Sebastian Dräger, Hariolf Merkle, Monika Obersneider, Nico Richter, Simon Schmaus: Zur Entwicklung eines kleinräumigen und sektorenübergreifenden Mikrosimulationsmodells für Deutschland. (109-138)
  • Christopher Lütz, Petra Stein: Validierung in dynamischen Mikrosimulationsmodellen. (141-176)
  • Jan Pablo Burgard, Joscha Krause, Hariolf Merkle, Ralf Münnich, Simon Schmaus: Dynamische Mikrosimulationen zur Analyse und Planung regionaler Versorgungsstrukturen in der Pflege. (283-313)
  • Christoph Frohn, Monika Obersneider: Modellierung der Entwicklung des Pflegebedarfs in Deutschland. (315-353)

Working Paper

  • Weymeirsch, J., H. Dieckmann, and R. Münnich (2024). Construction of a Georeferenced House Data Set for the City of Trier within the MikroSim Project. Research Papers in Economics 9/24. Trier University.

  • Friedrich, U., Moschen, L., Münnich R. & Schmidt , M. (2024): Computational Methods for the Household Assignment Problem. Optimization Online. URL: https://optimization-online.org/?p=27073

  • Sebastian Dräger, Johannes Kopp, Ralf Münnich, Simon Schmaus: Analyse der Grundschulversorgung in Trier mit Hilfe kleinräumiger Mikrosimulationsmodelle. Download Working Paper

  • Jana Emmenegger, Ralf Münnich, Jannik Schaller: Evaluating Data Fusion Methods to Improve Income Modelling. Download Working Paper