Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen [electronic resource] : Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt /

Kaiser, Thomas. author.; SpringerLink (Online service)

Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen [electronic resource] : Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt /

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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Bibliographic Details
Main Authors:	Kaiser, Thomas. author., SpringerLink (Online service)
Format:	Texto biblioteca
Language:	ger
Published:	Wiesbaden : Deutscher Universitätsverlag : Imprint: Deutscher Universitätsverlag, 1997
Subjects:	Finance., Macroeconomics., International economics., Finance, general., Macroeconomics/Monetary Economics//Financial Economics., International Economics.,
Online Access:	http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-97762-5
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id	KOHA-OAI-TEST:214227
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spelling	KOHA-OAI-TEST:2142272018-07-30T23:48:16ZVolatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen [electronic resource] : Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt / Kaiser, Thomas. author. SpringerLink (Online service) textWiesbaden : Deutscher Universitätsverlag : Imprint: Deutscher Universitätsverlag,1997.gerDie 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.1 Einleitung -- I Theoretischer Teil -- 2 Statische Faktormodelle in der Kapitalmarkttheorie -- 3 Dynamische Faktormodelle -- 4 Prognosemodelle -- II Empirischer Teil -- 5 Datenbasis und Eigenschaften -- 6 Ergebnisse der Schätzungen -- 7 Ergebnisse der Prognosen -- 8 Schlußbetrachtung -- A Tabellen -- A.1 Tabellen zu den Eigenschaften der Daten -- A.2 Tabellen zu den Schätzergebnissen -- A.3 Tabellen zu den Prognoseergebnissen -- B Formale Ableitungen -- B.1 Herleitung der Bewertungsgleichung des Faktor-GARCH-Modells. -- B.2 Herleitung der Prognosegleichungen für die xGARCH-Modelle...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.Finance.Macroeconomics.International economics.Finance.Finance, general.Macroeconomics/Monetary Economics//Financial Economics.International Economics.Springer eBookshttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-97762-5URN:ISBN:9783322977625
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Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen [electronic resource] : Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt /

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