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Diplomarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.3, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für Ökonometrie), Veranstaltung: Wirtschaftsmathematik, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Analyse von Finanzzeitreihen ist empirisch ausgeprägt, jedoch bietet die Theorie genauso wie in anderen wissenschaftlichen Gebieten eine Grundlage für statistische Inferenz. Finanzzeitreihen unterscheiden sich dabei von anderen Zeitreihen vor allem durch folgendes Merkmal: Sie beinhalten Unsicherheit. Um Vorhersagen über die Preisentwicklung von Finanztiteln zu treffen, analysieren nach wie vor viele Ökonomen historische Daten. Bis heute etablierte sich jedoch kein festes Modell, mit dem man auf Dauer zukünftige Preise von Finanzzeitreihen prognostizieren könnte. In den letzten Jahrzehnten wurde Finanzzeitreihen, besonders Aktienkursen, eine Eigenschaft nachgewiesen, deren Erklärung im Hinblick auf die Optionsbewertung und Schätzung des Marktrisikos von großer Bedeutung ist: das Auftreten von Phasen mit niedrigen und hohen Ausschlägen innerhalb eines gewissen Zeitraums, das unter dem Begriff "Volatilitätscluster" zusammengefasst werden kann. Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, wie das Phänomen der Volatilitätscluster sowie weitere empirische Eigenschaften von Finanzzeitreihen mit Hilfe stochastischer Prozesse modelliert werden kann. Ein Einstieg in den Begriff der Rendite sowie eine Liste stilisierter Fakten zu Renditen finden sich in Kapitel 2. Grundlagen zu stochastischen Prozessen und deren Schätzbarkeit werden in Kapitel 3 behandelt. Hier werden zudem spezielle lineare Prozesse (ARIMA-Prozesse) vorgestellt und einzelne Schritte zur Anpassung dieser an vorliegende Zeitreihen gegeben. Zur Erklärung volatiler Renditezeitreihen wird in Kapitel 4 eine Modellgleichung besprochen, die lineare Prozesse mit bedingter Heteroskedastizität, d.h. mit einer variablen bedingten Varianz, verknüpft. Im weiteren Verlauf werden einzelne Volatilität
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- PublisherGrin Verlag
- Publication date2014
- ISBN 10 3656739528
- ISBN 13 9783656739524
- BindingPaperback
- Number of pages88
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Rendite- und Volatilitätsanalyse von Finanzzeitreihen
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GRIN Verlag Sep 2014
(2014)
ISBN 10: 3656739528
ISBN 13: 9783656739524
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Taschenbuch
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Diplomarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.3, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für Ökonometrie), Veranstaltung: Wirtschaftsmathematik, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Analyse von Finanzzeitreihen ist empirisch ausgeprägt, jedoch bietet die Theorie genauso wie in anderen wissenschaftlichen Gebieten eine Grundlage für statistische Inferenz. Finanzzeitreihen unterscheiden sich dabei von anderen Zeitreihen vor allem durch folgendes Merkmal: Sie beinhalten Unsicherheit. Um Vorhersagen über die Preisentwicklung von Finanztiteln zu treffen, analysieren nach wie vor viele Ökonomen historische Daten. Bis heute etablierte sich jedoch kein festes Modell, mit dem man auf Dauer zukünftige Preise von Finanzzeitreihen prognostizieren könnte. In den letzten Jahrzehnten wurde Finanzzeitreihen, besonders Aktienkursen, eine Eigenschaft nachgewiesen, deren Erklärung im Hinblick auf die Optionsbewertung und Schätzung des Marktrisikos von großer Bedeutung ist: das Auftreten von Phasen mit niedrigen und hohen Ausschlägen innerhalb eines gewissen Zeitraums, das unter dem Begriff 'Volatilitätscluster' zusammengefasst werden kann.Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, wie das Phänomen der Volatilitätscluster sowie weitere empirische Eigenschaften von Finanzzeitreihen mit Hilfe stochastischer Prozesse modelliert werden kann. Ein Einstieg in den Begriff der Rendite sowie eine Liste stilisierter Fakten zu Renditen finden sich in Kapitel 2. Grundlagen zu stochastischen Prozessen und deren Schätzbarkeit werden in Kapitel 3 behandelt. Hier werden zudem spezielle lineare Prozesse (ARIMA-Prozesse) vorgestellt und einzelne Schritte zur Anpassung dieser an vorliegende Zeitreihen gegeben. Zur Erklärung volatiler Renditezeitreihen wird in Kapitel 4 eine Modellgleichung besprochen, die lineare Prozesse mit bedingter Heteroskedastizität, d.h. mit einer variablen bedingten Varia 88 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783656739524
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Rendite- und Volatilitätsanalyse von Finanzzeitreihen
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Diplomarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.3, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Lehrstuhl für Ökonometrie), Veranstaltung: Wirtschaftsmathematik, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Analyse von Finanzzeitreihen ist empirisch ausgeprägt, jedoch bietet die Theorie genauso wie in anderen wissenschaftlichen Gebieten eine Grundlage für statistische Inferenz. Finanzzeitreihen unterscheiden sich dabei von anderen Zeitreihen vor allem durch folgendes Merkmal: Sie beinhalten Unsicherheit. Um Vorhersagen über die Preisentwicklung von Finanztiteln zu treffen, analysieren nach wie vor viele Ökonomen historische Daten. Bis heute etablierte sich jedoch kein festes Modell, mit dem man auf Dauer zukünftige Preise von Finanzzeitreihen prognostizieren könnte. In den letzten Jahrzehnten wurde Finanzzeitreihen, besonders Aktienkursen, eine Eigenschaft nachgewiesen, deren Erklärung im Hinblick auf die Optionsbewertung und Schätzung des Marktrisikos von großer Bedeutung ist: das Auftreten von Phasen mit niedrigen und hohen Ausschlägen innerhalb eines gewissen Zeitraums, das unter dem Begriff 'Volatilitätscluster' zusammengefasst werden kann.Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, wie das Phänomen der Volatilitätscluster sowie weitere empirische Eigenschaften von Finanzzeitreihen mit Hilfe stochastischer Prozesse modelliert werden kann. Ein Einstieg in den Begriff der Rendite sowie eine Liste stilisierter Fakten zu Renditen finden sich in Kapitel 2. Grundlagen zu stochastischen Prozessen und deren Schätzbarkeit werden in Kapitel 3 behandelt. Hier werden zudem spezielle lineare Prozesse (ARIMA-Prozesse) vorgestellt und einzelne Schritte zur Anpassung dieser an vorliegende Zeitreihen gegeben. Zur Erklärung volatiler Renditezeitreihen wird in Kapitel 4 eine Modellgleichung besprochen, die lineare Prozesse mit bedingter Heteroskedastizität, d.h. mit einer variablen bedingten Varia. Seller Inventory # 9783656739524
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