Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law - Möske, Robert
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Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.0, Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Masterarbeit "Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law. Eine komplexitätsökonomische Analyse spekulativer Blasen an deutschen und amerikanischen Finanzmärkten." wurde sich kritisch mit dem Thema spekulativer Basen, derenEntstehung und deren Platzen auseinandergesetzt. Der theoretische Rahmen dieser Arbeitbildete dabei das noch junge Forschungsprogramm der Komplexitätsökonomik. In…mehr

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Produktbeschreibung
Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.0, Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Masterarbeit "Modellierung und Prognose von Börsencrashs mit dem Log Periodic Power Law. Eine komplexitätsökonomische Analyse spekulativer Blasen an deutschen und amerikanischen Finanzmärkten." wurde sich kritisch mit dem Thema spekulativer Basen, derenEntstehung und deren Platzen auseinandergesetzt. Der theoretische Rahmen dieser Arbeitbildete dabei das noch junge Forschungsprogramm der Komplexitätsökonomik. In der Komplexitätsökonomikwerden Theorien und Modelle aus unterschiedlichen wissenschaftlichenDisziplinen wie der Psychologie, Evolutorik, Physik etc. verwendet, um ökonomische Problemezu beschreiben und zu erklären. Vor diesem Hintergrund werden Finanzmärkte als komplexe,dynamische und adaptive Systeme verstanden. In diesen Systemen werden spekulativeBlasen respektive große Kurseinbrüche als endogene, systemimmanente Phänomene aufgefasst,deren Ursache das sich selbst verstärkende Imitationsverhalten der Marktteilnehmer ist.Dieses Verhalten der Marktteilnehmer führt über mehrere Monate bzw. Jahre zu einem kritischenSystemzustand, indem der Kurseinbruch am wahrscheinlichsten ist. Kurseinbrüchekönnen demnach als Phasenübergänge von komplexen Systemen aufgefasst werden, die gekennzeichnetsind durch diskrete Skaleninvarianz und Log-Periodizität.
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