Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt by Thomas KaiserVolatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt by Thomas Kaiser

Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt

As told byThomas Kaiser

Paperback | December 12, 1997 | German

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Die Schätzung und Prognose der Volatilität von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafür erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Der Autor beschreibt einen neuen multivariaten Schätz- und Prognoseansatz.
Dr. Thomas Kaiser war wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl Statistik, Ökonometrie und Empirische Wirtschaftsforschung der Eberhard-Karls-Universität Tübingen. Zur Zeit ist er im Zentralbereich Risk Management Support & Control der Westdeutschen Landesbank tätig.
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Title:Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen: Eine empirische Studie für den deutschen AktienmarktFormat:PaperbackPublished:December 12, 1997Publisher:Deutscher UniversitätsverlagLanguage:German

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ISBN - 10:3824466252

ISBN - 13:9783824466252

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Table of Contents

1 Einleitung.- I Theoretischer Teil.- 2 Statische Faktormodelle in der Kapitalmarkttheorie.- 2.1 Einfaktormodelle.- 2.2 Multifaktormodelle.- 3 Dynamische Faktormodelle.- 3.1 Das Faktor-GARCH-Modell.- 3.1.1 Eigenschaften des Faktor-GARCH-Modells.- 3.1.2 Die xGARCH-Familie.- 3.1.3 Verteilungsannahmen für die Störgrößen.- 3.2 Identifizierbarkeit und Schätzmethoden.- 3.3 Spezifikationstests und Maße der Modellgüte.- 3.3.1 Test auf Faktor-ARCH.- 3.3.2 Tests auf Restriktionen.- 3.3.3 Tests auf Parameterstabilität.- 3.3.4 Residualtests.- 3.3.5 Methoden zum Vergleich der Modellgüte.- 4 Prognosemodelle.- 4.1 Varianzprognose mit Faktor-xGARCH-Modellen.- 4.2 Alternative Varianzprognosemodelle.- 4.3 Methoden zur Beurteilung und zum Vergleich von Prognosemodellen 38 4.4 Intervaliprognosen von Aktienrenditen.- II Empirischer Teil.- 5 Datenbasis und Eigenschaften.- 6 Ergebnisse der Schätzungen.- 6.1 Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse.- 6.2 1-Faktor-xGARCH-Modelle mit geschätztem Faktor.- 6.2.1 Ergebnisse der ersten Schätzstufe.- 6.2.2 Ergebnisse der zweiten Schätzstufe.- 6.3 DAX-Faktor-xGARCH-Modelle.- 6.3.1 Ergebnisse der ersten Schätzstufe.- 6.3.2 Ergebnisse der zweiten Schätzstufe.- 6.4 3-Faktor-xGARCH-Modelle mit geschätzten Faktoren.- 6.4.1 Ergebnisse der ersten Schätzstufe.- 6.4.2 Ergebnisse der zweiten Schätzstufe.- 6.5 Vergleich der in-sample-Ergebnisse der Faktor-xGARCH-Modelle..- 7 Ergebnisse der Prognosen.- 7.1 Prognosen mit 1-Faktor-xGARCH-Modellen.- 7.2 Prognosen mit DAX-Faktor-xGARCH-Modellen.- 7.3 Prognosen mit 3-Faktor-xGARCH-Modellen.- 7.4 Vergleich der out-of-sample-Ergebnisse der Faktor-xGARCHModelle.- 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...