Multivariates GARCH Modell -BEKK (German Edition) - 13 Angebote vergleichen

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Paperback. 52 pages. Dimensions: 8.3in. x 5.8in. x 0.1in.Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1, 3, Johann Wolfgang Goethe-Universitt Frankfurt am Main, Veranstaltung: Angewandte Zeitreihenanalyse, 33 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Im Rahmen dieser Arbeit wird zuerst die multivariate Modellierung und das multivariate GARCH-Modell: BEKK dargestellt. Anschliessend werden die Siemens Aktie und der Dax-Index Future mit dem BEKK-Modell in JMulti geschtzt. Mit Hilfe des Varianzreduzierungs-Kriteriums wird zum Schluss dieser Arbeit empirisch berprft, ob die Effizienz der BEKK-Hedge-Ratios sich von der Effizienz der OLS-Hedge-Ratios unterscheidet. , Abstract: Zur Bercksichtigung der bei Finanzmarktrenditezeitreihen hufig vorhandenen Volatilittscluster und leptokurtischen Verteilung wurden univariate Modelle: ARCH und GARCH entwickelt. Nachteil von diesen Modellen ist jedoch, dass sie die bei Finanzmarktdaten hufig anzutreffende gegenseitige Einfle mehrerer Zeitreihen vernachlssigen. Beispiel fr enge Zusammenhnge der Zeitreihen sind Kurse verschiedener Aktien vergleichbarer Firmen. Um diese zu bercksichtigen, wurden univariate GARCH-Spezifikationen auf den multivariaten Fall erweitert. Bei den multivariaten Modellen werden mehrere Prozesse simultan analysiert und die bedingten Varianzen und Kovarianzen verschiedener Prozesse gemeinsam betrachtet. Dies fhrt zu einer Verbesserung der Modellqualitt und damit zu einer besseren Prognose. Multivariate GARCH-Modelle sind wichtige Hilfsmittel in vielen Anwendungsgebieten der Kapitalmarkttheorie, denn in vielen Gebieten sind kontemporre Beziehungen der Zeitreihen zu beobachten. Die Schtzungen der bedingten Varianzkovarianzmatrix finden Anwendung in den bedingten Asset Pricing Modellen, in der Portfolio-Optimierung, bei der Erforschung der Zusammenhnge zwischen den Volatilitten verschiedener Mrkte, beim Value at risk, der Bewertung von Optionen, welche mehrere Basiswerte haben und beim Min-Varianz This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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Zur Berücksichtigung der bei Finanzmarktrenditezeitreihen häufig vorhandenen Volatilitätscluster und leptokurtischen Verteilung wurden univariate Modelle: ARCH und GARCH entwickelt. Nachteil von diesen Modellen ist jedoch, dass sie die bei Finanzmarktdaten häufig anzutreffende gegenseitige Einflüsse mehrerer Zeitreihen vernachlässigen. Beispiel für enge Zusammenhänge der Zeitreihen sind Kurse verschiedener Aktien vergleichbarer Firmen. Um diese zu berücksichtigen, wurden univariate GARCH-Spezifikationen auf den multivariaten Fall erweitert. Bei den multivariaten Modellen werden mehrere Prozesse simultan analysiert und die bedingten Varianzen und Kovarianzen verschiedener Prozesse gemeinsam betrachtet. Dies führt zu einer Verbesserung der Modellqualität und damit zu einer besseren Prognose.Multivariate GARCH-Modelle sind wichtige Hilfsmittel in vielen Anwendungsgebieten der Kapitalmarkttheorie, denn in vielen Gebieten sind kontemporäre Beziehungen der Zeitreihen zu beobachten. Die Schätzungen der bedingten.

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Multivariates GARCH Modell -BEKK: Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,3, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Veranstaltung: Angewandte Zeitreihenanalyse, 33 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Zur Berücksichtigung der bei Finanzmarktrenditezeitreihen häufig vorhandenen Volatilit?tscluster und leptokurtischen Verteilung wurden univariate Modelle: ARCH und GARCH entwickelt. Nachteil von diesen Modellen ist jedoch, dass sie die bei Finanzmarktdaten häufig anzutreffende gegenseitige Einflösse mehrerer Zeitreihen vernachlässigen. Beispiel für enge Zusammenhänge der Zeitreihen sind Kurse verschiedener Aktien vergleichbarer Firmen. Um diese zu berücksichtigen, wurden univariate GARCH-Spezifikationen auf den multivariaten Fall erweitert. Bei den multivariaten Modellen werden mehrere Prozesse simultan analysiert und die bedingten Varianzen und Kovarianzen verschiedener Prozesse gemeinsam betrachtet. Dies fährt zu einer Verbesserung der Modellqualität und damit zu einer besseren Prognose.Multivariate GARCH-Modelle sind wichtige Hilfsmittel in vielen Anwendungsgebieten der Kapitalmarkttheorie, denn in vielen Gebieten sind kontemporäre Beziehungen der Zeitreihen zu beobachten. Die Schätzungen der bedingten Varianzkovarianzmatrix finden Anwendung in den bedingten Asset Pricing Modellen, in der Portfolio-Optimierung, bei der Erforschung der Zusammenhänge zwischen den Volatilitäten verschiedener Märkte, beim Value at risk, der Bewertung von Optionen, welche mehrere Basiswerte haben und beim Min-Varianz Hedging. Ebook.

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Zur Berücksichtigung der bei Finanzmarktrenditezeitreihen häufig vorhandenen Volatilitätscluster und leptokurtischen Verteilung wurden univariate Modelle: ARCH und GARCH entwickelt. Nachteil von diesen Modellen ist jedoch, dass sie die bei Finanzmarktdaten häufig anzutreffende gegenseitige Einflüsse mehrerer Zeitreihen vernachlässigen. Beispiel für enge Zusammenhänge der Zeitreihen sind Kurse verschiedener Aktien vergleichbarer Firmen. Um diese zu berücksichtigen, wurden univariate GARCH-Spezifikationen auf den multivariaten Fall erweitert. Bei den multivariaten Modellen werden mehrere Prozesse simultan analysiert und die bedingten Varianzen und Kovarianzen verschiedener Prozesse gemeinsam betrachtet. Dies führt zu einer Verbesserung der Modellqualität und damit zu einer besseren Prognose. Multivariate GARCH-Modelle sind wichtige Hilfsmittel in vielen Anwendungsgebieten der Kapitalmarkttheorie, denn in vielen Gebieten sind kontemporäre Beziehungen der Zeitreihen zu beobachten. Die Schätzungen der bedingten Varianzkovarianzmatrix finden Anwendung in den bedingten Asset Pricing Modellen, in der Portfolio-Optimierung, bei der Erforschung der Zusammenhänge zwischen den Volatilitäten verschiedener Märkte, beim Value at risk, der Bewertung von Optionen, welche mehrere Basiswerte haben und beim Min-Varianz Hedging.

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