Ebook: Volatilitatsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie fur 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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Die Schatzung und Prognose der Volatilitat von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafur erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilitaten durch dynamische Modelle zu berucksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorzuge, die ein neuer multivariater Schatz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegenuber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univariaten GARCH-Modellen besitzt. Der Autor vergleicht diese Modellklasse auch anhand taglicher Notierungen der DAX-Werte mit herkommlichen heuristischen Prognoseansatzen.

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Die Schatzung und Prognose der Volatilitat von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafur erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilitaten durch dynamische Modelle zu berucksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorzuge, die ein neuer multivariater Schatz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegenuber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univariaten GARCH-Modellen besitzt. Der Autor vergleicht diese Modellklasse auch anhand taglicher Notierungen der DAX-Werte mit herkommlichen heuristischen Prognoseansatzen.
Content:
Front Matter....Pages I-XXV
Einleitung....Pages 1-4
Front Matter....Pages 5-5
Statische Faktormodelle in der Kapitalmarkttheorie....Pages 7-11
Dynamische Faktormodelle....Pages 13-32
Prognosemodelle....Pages 33-42
Front Matter....Pages 43-43
Datenbasis und Eigenschaften....Pages 45-49
Ergebnisse der Schatzungen....Pages 51-77
Ergebnisse der Prognosen....Pages 79-96
Schlu?betrachtung....Pages 97-99
Back Matter....Pages 101-130

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Die Schatzung und Prognose der Volatilitat von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafur erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilitaten durch dynamische Modelle zu berucksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorzuge, die ein neuer multivariater Schatz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegenuber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univariaten GARCH-Modellen besitzt. Der Autor vergleicht diese Modellklasse auch anhand taglicher Notierungen der DAX-Werte mit herkommlichen heuristischen Prognoseansatzen.
Content:
Front Matter....Pages I-XXV
Einleitung....Pages 1-4
Front Matter....Pages 5-5
Statische Faktormodelle in der Kapitalmarkttheorie....Pages 7-11
Dynamische Faktormodelle....Pages 13-32
Prognosemodelle....Pages 33-42
Front Matter....Pages 43-43
Datenbasis und Eigenschaften....Pages 45-49
Ergebnisse der Schatzungen....Pages 51-77
Ergebnisse der Prognosen....Pages 79-96
Schlu?betrachtung....Pages 97-99
Back Matter....Pages 101-130
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