Volatilitätsprognose Mit Faktor-Garch-Modellen: Eine Empirische Studie Für Den Deutschen Aktienmarkt

ISBN-13: 9783824466252 / Niemiecki / Miękka / 1997 / 127 str.

Thomas Kaiser

Opis

Die Schatzung und Prognose der Volatilitat von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafur erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Der Autor beschreibt einen neuen multivariaten Schatz- und Prognoseansatz."

Spis treści

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...

O autorze

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.

Blurb

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.