Finanzmarkt-Ökonometrie

Basistechniken, Fortgeschrittene Verfahren, Prognosemodelle

Produktinformationen

Herausgeber: Michael Schröder
ISBN: 9783799263504
Verlag: Schäffer-Poeschel
Erscheinungstermin: 2012-01-20
Erscheinungsjahr (elektronische Fassung): 2012
Auflage: 2. überarbeitete Auflage 2012
Seiten: 451
Paket: Investition & Finanzierung [1212]

P-ISBN: 9783791029955

Diese Publikation zitieren

Michael Schröder (Hg.), Finanzmarkt-Ökonometrie (2012), Schäffer-Poeschel, Planegg, ISBN: 9783799263504

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Beschreibung / Abstract


Mit welchen ökonometrischen Methoden kann man gute Prognosemodelle erstellen?


Im Zentrum des Buches stehen die
zentralen Methoden der Finanzmarkt-Ökonometrie und ihre Umsetzung. Die 2. Auflage wurde um aktuelle Entwicklungen ergänzt und konsequent an der in Banken und an Universitäten weit verbreiteten
Ökonometrie-Software EViews (Version 7) ausgerichtet. Umfassend erweitert wurde das Kapitel "Nichtstationarität und Kointegration".


Beschreibung

Michael Schröder

Michael Schröder ist Rechtsanwalt und im Deutschen Bühnenverein Köln. Er ist Experte auf dem Gebiet des Sozialversicherungs-, Steuer- und Arbeitsrechts.

Inhaltsverzeichnis

  • BEGINN
  • Vorwort zur zweiten Auflage
  • Verzeichnis der ergänzenden Unterlagen zum Download
  • Inhaltsübersicht
  • Autorenverzeichnis
  • I Statistische Eigenschaften von Finanzmarkt-Zeitreihen
  • I.1 Einleitung
  • I.2 Besondere Eigenschaften von Finanzmarkt-Zeitreihen
  • I.3 Hypothese der Markteffizienz und Prognostizierbarkeit
  • I.4 Anhang: Einige Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  • I.5 Literaturverzeichnis
  • II Regressionsanalyse
  • II.1 Einleitung
  • II.2 Grundlagen der Regressionsanalyse
  • II.3 Maximum Likelihood
  • II.4 Regressionsdiagnostik
  • II.5 Schlussbemerkungen
  • II.6 Literaturverzeichnis
  • III Angewandte Zeitreihenanalyse
  • III.1 Einleitung
  • III.2 Einführung in die Verfahren der angewandten Zeitreihenanalyse
  • III.3 Stationäre lineare Zeitreihenmodelle
  • III.4 Saisonale Zeitreihenmodelle
  • III.5 Zusammenfassung
  • III.6 Anhang
  • III.7 Literaturverzeichnis
  • IV Vektorautoregressive Modelle
  • IV.1 Entstehungsgeschichte und Einordnung
  • IV.2 Formulierung des Modells und Schätzung
  • IV.3 Modellspezifikation
  • IV.4 Datenanalyse mit VAR-Modellen
  • IV.5 Prognosen mit VAR-Modellen
  • IV.6 Zusammenfassung
  • IV.7 Literaturverzeichnis
  • V Nichtstationarität und Kointegration
  • V.1 Nichtstationarität
  • V.2 Einheitswurzeltests
  • V.3 Bivariate und multivariate Kointegrationsanalyse im Eingleichungsmodell
  • V.4 Multivariate Kointegrationsanalyse im Mehrgleichungsmodell
  • V.5 Zusammenfassung und Ausblick
  • V.6 Anhang
  • V.7 Literaturverzeichnis
  • VI Stochastische Volatilität
  • VI.1 Einleitung und Literaturüberblick
  • VI.2 Analyse des Deutschen Aktienindex (DAX) und DAX-Optionen
  • VI.3 ARCH-Modelle
  • VI.4 Asymmetrische ARCH-Modelle
  • VI.5 ARCH-in-Mean (ARCH-M) Modelle
  • VI.6 Prognosen mit ARCH-Modellen
  • VI.7 Optionsbewertung mit ARCH-Modellen
  • VI.8 Literaturverzeichnis
  • VII Logit- und Probit-Modelle
  • VII.1 Einführung
  • VII.2 Daten
  • VII.3 Zweizustandsmodelle: Binäre Logit- und Probitmodelle
  • VII.4 Mehrzustandsmodelle: Geordnete Probitmodelle
  • VII.5 Beurteilung der Schätzmodelle
  • VII.6 Erweiterungen
  • VII.7 Übungsbeispiele
  • VII.8 Literaturverzeichnis
  • VIII Erstellung von Prognosemodellen
  • VIII.1 Einleitung
  • VIII.2 Beschreibung der Daten für die Beispiele
  • VIII.3 Prinzipielle Vorgehensweise bei der Erstellung von Prognosemodellen
  • VIII.4 Datenauswahl und deskriptive Datenanalyse
  • VIII.5 Das Prognosemodell
  • VIII.6 Überprüfung der Prognosegüte
  • VIII.7 Zusammenfassung
  • VIII.8 Literaturverzeichnis
  • IX Tabellenanhang
  • IX.1 Standard-Normalverteilung
  • IX.2 x2-Verteilung
  • IX.3 Student t-Verteilung
  • IX.4 F-Verteilung
  • IX.5 Durbin-Watson-Statistik
  • Stichwortverzeichnis

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