Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen / Empirische Finanzmarktforschung/Empirical Finance (PDF)
Eine empirische Studie für 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...
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Produktinformationen zu „Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen / Empirische Finanzmarktforschung/Empirical Finance (PDF)“
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.
Bibliographische Angaben
- 2013, 1997, 127 Seiten, Deutsch
- Verlag: Deutscher Universitätsvlg
- ISBN-10: 3322977625
- ISBN-13: 9783322977625
- Erscheinungsdatum: 02.07.2013
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 10 MB
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