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

Contributor(s): Material type: TextTextSeries: Empirische Finanzmarktforschung/Empirical FinancePublisher: Wiesbaden : Deutscher Universitätsverlag : Imprint: Deutscher Universitätsverlag, 1997Edition: 1st ed. 1997Description: XXV, 127 S. 22 Abb. online resourceContent type:
  • text
Media type:
  • computer
Carrier type:
  • online resource
ISBN:
  • 9783322977625
Subject(s): Additional physical formats: Printed edition:: No titleDDC classification:
  • 332
LOC classification:
  • HG1-9999
Online resources:
Contents:
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...
In: Springer Nature eBookSummary: 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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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.

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