Prof. Dr. Yuanhua Feng verabschiedet sich nach 17 Jahren an der Universität Paderborn in den Ruhestand
Für Prof. Dr. Yuanhua Feng war Forschung nie Selbstzweck. Sein Anspruch war es, statistische und ökonometrische Methoden so weiterzuentwickeln, dass sie konkrete Fragestellungen beantworten und in der Praxis Anwendung finden. Dieses Verständnis prägte seine Arbeit in Forschung und Lehre über Jahrzehnte hinweg.
Zum 1. August 2026 verabschiedete sich Feng nach 17 Jahren als Professor für Ökonometrie und Quantitative Methoden an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Paderborn in den Ruhestand.
Mathematik als Fundament
Geboren und aufgewachsen in China, studierte Feng zunächst Mathematik. Im weiteren Verlauf seines akademischen Werdegangs wandte er sich den Wirtschaftswissenschaften und schließlich der Statistik und Ökonometrie zu. Nach Stationen an der Beijing Agricultural University, der Universität Konstanz und der Heriot-Watt University in Edinburgh folgte er 2008 dem Ruf an die Universität Paderborn.
Seine Zeit ins Konstanz bezeichnet Feng als prägend: Dort promovierte und habilitierte er. Mit dem Wechsel nach Paderborn fand er den Ort, an dem er Forschung und Lehre langfristig weiterentwickeln konnte. „An der Universität Paderborn habe ich zahlreiche Abschlussarbeiten und Promotionen betreut und darüber hinaus einige Forschungsprojekte durchgeführt“, blickt Feng zurück.
Forschung mit Blick auf die Anwendung
Ob Zeitreihenanalyse, Risikomanagement oder Finanzökonometrie: Feng verfolgte in seiner Forschung stets das Ziel, wissenschaftliche Methoden zu entwickeln, die praktische Herausforderungen lösen können.
Dabei entstanden neue ökonometrische Modelle ebenso wie Algorithmen und frei verfügbare Softwarepakete für die wissenschaftliche Praxis. Das an seiner Professur entwickelte „R-Paket smoots“ wurde seit seiner Veröffentlichung mehr als 42.000-mal heruntergeladen und wird weltweit genutzt.
Ein erster Meilenstein seiner Laufbahn war die Promotion. Für seine Dissertation zur datengetriebenen Saisonbereinigung von Zeitreihen erhielt Feng 1999 als einer der ersten Forschenden den Promotionspreis des Statistischen Bundesamts. Als weiteren Höhepunkt nennt er seine Veröffentlichung „Simultaneously Modeling Conditional Heteroskedasticity and Scale Change“, die wichtige Impulse für die Weiterentwicklung semiparametrischer Volatilitätsmodelle setzte.
Wissen weitergeben
Bereits zu Beginn seiner Laufbahn wurde Feng in China als „Best Tutor of the Year“ ausgezeichnet. Diese Anerkennung spiegelt seinen Anspruch wider, Studierende individuell zu fördern und sie auf ihrem wissenschaftlichen Weg zu begleiten.
An der Universität Paderborn entwickelte er mehrere Masterveranstaltungen im Bereich Zeitreihenanalyse und Finanzökonometrie, die sich über viele Jahre etablierten. Mit Freude verfolgt er, wenn ehemalige Studierende selbst in die Wissenschaft gehen. So wurde etwa die Masterarbeit seines damaligen Studenten Prof. Dr. Marlon Fritz ausgezeichnet, der heute selbst als Professor tätig ist.
Paderborn als wissenschaftliche Heimat
Mit seiner Zeit an der Universität Paderborn verbindet Feng vor allem die dynamische Entwicklung der Fakultät. Er erlebte den Ausbau der Masterstudiengänge ebenso wie das zunehmende Interesse an quantitativen Methoden. Gleichzeitig hebt er die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit seinen Kolleg*innen sowie die Unterstützung durch Fakultätsgeschäftsführung und Universitätsverwaltung hervor.
Auch Departmentsprecher Prof. Dr. Burkhard Hehenkamp blickt mit großer Wertschätzung auf die gemeinsame Zeit mit Feng zurück: „Auf Yuanhua Feng war allzeit Verlass. Ob im Department oder in diversen Kommissionen – er erledigte seine Aufgaben pflichtbewusst und mit großer Sorgfalt. In seiner bescheidenen und zurückhaltenden Art war er ein angenehmer Gesprächspartner, der gut zuhören konnte.“
Nach mehr als vier Jahrzehnten in Forschung und Lehre freut sich Feng darauf, künftig mehr Zeit für Bewegung, den Alltag und neue Interessen zu haben. Seine wissenschaftliche Neugier wird ihn dabei vermutlich auch im Ruhestand begleiten.
