By Thomas Kaiser

ISBN-10: 3322977625

ISBN-13: 9783322977625

ISBN-10: 3824466252

ISBN-13: 9783824466252

Die Schätzung und Prognose der Volatilität von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafür erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilitäten durch dynamische Modelle zu berücksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorzüge, die ein neuer multivariater Schätz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegenüber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univariaten GARCH-Modellen besitzt. Der Autor vergleicht diese Modellklasse auch anhand täglicher Notierungen der DAX-Werte mit herkömmlichen heuristischen Prognoseansätzen.

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3 0i Null sein. Tests auf Parameterstabilität Tests auf Parameterstabilität, auch Strukturbruchtests genannt, zeigen, ob das angenommene Modell für den gesamten Schätzzeitraum gilt. In dieser Arbeit werden zwei Verfahren verwendet, der CHOW-Test und eine Testprozedur nach der WALD-Methodik. Bei beiden Testverfahren wird der gesamte Schätzzeitraum in zwei Teilperioden der Länge Tl bzw. T2 zerlegt. Der CHOW-Test setzt voraus, daß die Varianzen in den beiden Schätzperioden gleich sind (vgl. (GREENE 1993, S.

LIN 1992, S. 270ff)). Die allgemeine Problematik der zweistufigen Schätzmethodik ist in diesem Fall bislang in der Literatur nicht hinreichend untersucht worden. Pkt = cnk UktlFt-l '" + Ukt N(O; w~). Die konstante Varianz w~ muß positiv sein. 3. 1 Test auf Faktor-ARCH Von (KRONER 1988) wurde ein Test auf das Vorliegen eines 1-Faktor-ARCHProzesses vorgeschlagen. 3-3) dar, so kann man den Test derart umformulieren, daß man prüft, ob i= Ögilt. f f = Öoder (KRONER 1988, S. _ . - /\,. Yt X; /\,. /\ := vech(Yt-l~_I) - vech(fl) fl:= 14 _ ";'-1, T ~ '" t=1 T L: YtYt .

Bei diesem Fehlermaß fließen die Abweichungen der Prognosewerte von den tatsächlichen Beobachtungswerten in quadrierter Form ein. Je kleiner der (R)MSE ist, desto besser ist das Prognosemodell. 3-2) t=1 Bei Volatilitätsprognosen wurden Bedenken bezüglich der Anwendungsmöglichkeit geäußert, da die Prognosefehler als normalverteilt unterstellt werden, was in der Praxis meist nicht der Fall ist. Bedeutsam sind dabei insbesondere die Asymmetrie der empirischen Verteilung der Prognosefehler sowie Ausreißer, welche den RMSE stark beeinflussen.

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Volatilitatsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie fur den deutschen Aktienmarkt by Thomas Kaiser


by Ronald
4.3

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