Diplomarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.3, Bayerische Julius-Maximilians-Universit t W rzburg (Lehrstuhl f r konometrie), Veranstaltung: Wirtschaftsmathematik, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Analyse von Finanzzeitreihen ist empirisch ausgepr gt, jedoch bietet die Theorie genauso wie in anderen wissenschaftlichen Gebieten eine Grundlage f r statistische Inferenz. Finanzzeitreihen unterscheiden sich dabei von anderen Zeitreihen vor allem durch folgendes Merkmal: Sie beinhalten Unsicherheit. Um Vorhersagen ber die Preisentwicklung von Finanztiteln zu treffen, analysieren nach wie vor viele konomen historische Daten. Bis heute etablierte sich jedoch kein festes Modell, mit dem man auf Dauer zuk nftige Preise von Finanzzeitreihen prognostizieren k nnte. In den letzten Jahrzehnten wurde Finanzzeitreihen, besonders Aktienkursen, eine Eigenschaft nachgewiesen, deren Erkl rung im Hinblick auf die Optionsbewertung und Sch tzung des Marktrisikos von gro er Bedeutung ist: das Auftreten von Phasen mit niedrigen und hohen Ausschl gen innerhalb eines gewissen Zeitraums, das unter dem Begriff "Volatilit tscluster" zusammengefasst werden kann. Ziel dieser Arbeit ist es, zu zeigen, wie das Ph nomen der Volatilit tscluster 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 Sch tzbarkeit 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 Erkl rung volatiler Renditezeitreihen wird in Kapitel 4 eine Modellgleichung besprochen, die lineare Prozesse mit bedingter Heteroskedastizit t, d.h. mit einer variablen bedingten Varianz, verkn pft. Im weiteren Verlauf werden einzelne Volatilit t
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