Die Prognose der zukünftigen Kursentwicklung an Kapitalmärkten ist eine ebenso spannende wie ungelöste Aufgabe für Praxis und Theorie. In diesem Zusammenhang beinhaltet dieses Buch eine ausführliche Untersuchung, welche Gesetzmäßigkeiten den Kursverlauf am deutschen Aktienmarkt erklären und wie diese zur Kursprognose verwendet werden können. Hierzu bedient sich der Autor neuester Verfahren und Methoden aus der Chaostheorie sowie daraus abgeleiteter ökonometrischer Verfahren. Ebenso erfolgt eine umfassende Einführung in Inhalte und Bedeutung der Chaostheorie im finanzwirtschaftlichen Kontext.
Die Prognose der zukünftigen Kursentwicklung an Kapitalmärkten ist eine ebenso spannende wie ungelöste Aufgabe für Praxis und Theorie. In diesem Zusammenhang beinhaltet dieses Buch eine ausführliche Untersuchung, welche Gesetzmäßigkeiten den Kursverlauf am deutschen Aktienmarkt erklären und wie diese zur Kursprognose verwendet werden können. Hierzu bedient sich der Autor neuester Verfahren und Methoden aus der Chaostheorie sowie daraus abgeleiteter ökonometrischer Verfahren. Ebenso erfolgt eine umfassende Einführung in Inhalte und Bedeutung der Chaostheorie im finanzwirtschaftlichen Kontext.Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
1 Einleitung.- 2 Bedeutung und Inhalt der Chaostheorie.- 2.1 Chaos in der klassischen Finanzierungstheorie.- 2.2 Chaos in der empirischen Kapitalmarktforschung.- 3 Chaostheorie.- 3.1 Begriffserklärungen.- 3.2 Eigenschaften chaotischen Verhaltens.- 3.3 Entstehung chaotischen Verhaltens.- 3.4 Bedeutung der Chaostheorie im finanzwirtschaftlichen Kontext.- 4 Testverfahren.- 4.1 Graphische Verfahren.- 4.2 Statistische Verfahren - Die BDS-Statistik.- 4.3 Numerische Verfahren - Der Lyapunov Exponent.- 5 Test auf stochastische Strukturen.- 5.1 Das Datenmaterial.- 5.2 Random-Walk und Martingal.- 5.3 Datendiagnose.- 5.4 Lineare stochastische Abhängigkeit.- 5.5 Nichtlineare stochastische Abhängigkeit.- 5.6 Martingal und Effizienz.- 5.7 Stationarität.- 6 Test auf chaotische Strukturen.- 6.1 Schätzung der Korrelationsdimension.- 6.2 Schätzung des Lyapunov Exponenten.- 6.3 Darstellung der Testergebnisse.- 7 Zusammenfassung.- A Hausdorff-Dimension.- B Häufigkeitsverteilungen.- C AR-Spezifikationen.
1 Einleitung.- 2 Bedeutung und Inhalt der Chaostheorie.- 2.1 Chaos in der klassischen Finanzierungstheorie.- 2.2 Chaos in der empirischen Kapitalmarktforschung.- 3 Chaostheorie.- 3.1 Begriffserklärungen.- 3.2 Eigenschaften chaotischen Verhaltens.- 3.3 Entstehung chaotischen Verhaltens.- 3.4 Bedeutung der Chaostheorie im finanzwirtschaftlichen Kontext.- 4 Testverfahren.- 4.1 Graphische Verfahren.- 4.2 Statistische Verfahren - Die BDS-Statistik.- 4.3 Numerische Verfahren - Der Lyapunov Exponent.- 5 Test auf stochastische Strukturen.- 5.1 Das Datenmaterial.- 5.2 Random-Walk und Martingal.- 5.3 Datendiagnose.- 5.4 Lineare stochastische Abhängigkeit.- 5.5 Nichtlineare stochastische Abhängigkeit.- 5.6 Martingal und Effizienz.- 5.7 Stationarität.- 6 Test auf chaotische Strukturen.- 6.1 Schätzung der Korrelationsdimension.- 6.2 Schätzung des Lyapunov Exponenten.- 6.3 Darstellung der Testergebnisse.- 7 Zusammenfassung.- A Hausdorff-Dimension.- B Häufigkeitsverteilungen.- C AR-Spezifikationen.
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