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Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,7, Friedrich-Schiller-Universität Jena (Unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Zentraler Bestandteil der Diplomarbeit ist die Analyse und Prognose von Aktienindizes. Wichtige Fragen, die in diesem Zusammenhang beantwortet werden, sind: Wie kann eine Analyse und Prognose von Aktienindizes aufgebaut werden? Lassen sich derartige Prognosen durch Erweiterungen verbessern? Sind erzielte Verbesserungen statistisch signifikant? Können Beziehungen zwischen internationalen Indizes herausgearbeitet werden?
Gang der Untersuchung:
Zur Beantwortung dieser Fragen gliedert sich die Arbeit in zwei Teile. Der erste theoretisch gelagerte Abschnitt umfaßt die Kapitel 2 und 3, der zweite praxisorientierte Abschnitt wird durch die Kapitel 4 und 5 bestimmt.
Ausgangspunkt der Untersuchung ist die Darstellung zeitreihenanalytischer Grundlagen und Modelle im Kapitel 2. Es werden autoregressive Modelle und deren wesentliche Eigenschaften vorgestellt, sowie die Erweiterung zu vektorautoregressiven Modellen (VAR).
Im Kapitel 3 wird unter Verwendung der VAR-Modelle das Konzept der Granger-Kausalität erläutert. Neben einer allgemeinen Definition wird auf ein Testverfahren eingegangen. Den Abschluß dieses Kapitels bilden kritische Anmerkungen zu diesem Konzept.
Im folgenden Kapitel 4 steht die Datenbeschreibung im Vordergrund. Erläutert werden die Datenherkunft und -auswahl, sowie die Aufbereitung der Daten. Zur Unterstützung der Arbeitsschritte wird das Programmpaket SAS (Statistical Analysis System) verwendet, das auch im Kapitel 5 die Datenanalyse erleichert.
Das 5. Kapitel ist die Zusammenführung aller vorangegangenen Abschnitte. Die in Kapitel 2 und 3 dargestellten Konzeptionen werden in hier auf die in Kapitel 4 beschriebenen und aufbereiteten Zeitreihen angewendet. Es erfolgt die Testdurchführung zum Nachweis der Granger-Kausalität. Im Punkt 5.2 werden die Untersuchungsergebnisse zusammengefaßt. Die so gewonnenen Erkenntnisse werden in 5.3 zur Prognose eines Aktienindexes verwendet. Abschließend erfolgt ebenfalls eine kritische Würdigung der Vorgehensweise und der Untersuchungsergebnisse.
Der Punkt 6 faßt die wichtigsten Ergebnisse aller Teilbereiche zusammen und gibt einen Ausblick für weiterführende Untersuchungen.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
Abbildungsverzeichnis4
Tabellenverzeichnis5
Abkürzungsverzeichnis7
Symbolverzeichnis8
1.Einleitung10
1.1Problemstellung und Zielsetzung10
1.2Aufbau der Arbeit11
2.Statistische Grundlagen13
2.1Stationarität13
2.2Autoregressiver Prozeß (AR)15
2.2.1Definition eines AR-Prozesses15
2.2.2Eigenschaften von AR(p)-Prozessen16
2.3Vektorautoregressive Prozesse (VAR)21
2.3.1Definition von VAR-Prozessen21
2.3.2Eigenschaften von VAR(p)-Prozessen23
2.3.3Parameterschätzung24
2.3.4Überprüfung der geschätzten Modelle26
2.3.5Prognose mit VAR(p)-Modellen28
3.Konzept der Granger-Kausalität29
3.1Formale Definition der Granger-Kausalität29
3.2Testverfahren zur Bestimmung der Granger-Kausalität33
3.2.1Grundprinzip des Testverfahren33
3.2.2Praktisches Testverfahren35
3.3Bemerkungen zur Granger-Kausalität37
4.Datenaufbereitung40
4.1Datenherkunft und -auswahl40
4.2Datenaufbereitung43
4.2.1Erhebungsfehler43
4.2.2Trendbereinigung44
5.Datenanalyse46
5.1Analysedurchführung47
5.2Ergebnisse der Granger-Kausalitätsanalyse49
5.2.1Darstellung der Ergebnisse49
5.2.2Interpretation der Ergebnisse54
5.3Prognose aufgrund der Analyseergebnisse56
5.4Kritische Bemerkungen zur Analyse59
6.Zusammenfassung64
Anhang66
Literaturverzeichnis109
Eidesstattliche Erklärung111
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Zentraler Bestandteil der Diplomarbeit ist die Analyse und Prognose von Aktienindizes. Wichtige Fragen, die in diesem Zusammenhang beantwortet werden, sind: Wie kann eine Analyse und Prognose von Aktienindizes aufgebaut werden? Lassen sich derartige Prognosen durch Erweiterungen verbessern? Sind erzielte Verbesserungen statistisch signifikant? Können Beziehungen zwischen internationalen Indizes herausgearbeitet werden?
Gang der Untersuchung:
Zur Beantwortung dieser Fragen gliedert sich die Arbeit in zwei Teile. Der erste theoretisch gelagerte Abschnitt umfaßt die Kapitel 2 und 3, der zweite praxisorientierte Abschnitt wird durch die Kapitel 4 und 5 bestimmt.
Ausgangspunkt der Untersuchung ist die Darstellung zeitreihenanalytischer Grundlagen und Modelle im Kapitel 2. Es werden autoregressive Modelle und deren wesentliche Eigenschaften vorgestellt, sowie die Erweiterung zu vektorautoregressiven Modellen (VAR).
Im Kapitel 3 wird unter Verwendung der VAR-Modelle das Konzept der Granger-Kausalität erläutert. Neben einer allgemeinen Definition wird auf ein Testverfahren eingegangen. Den Abschluß dieses Kapitels bilden kritische Anmerkungen zu diesem Konzept.
Im folgenden Kapitel 4 steht die Datenbeschreibung im Vordergrund. Erläutert werden die Datenherkunft und -auswahl, sowie die Aufbereitung der Daten. Zur Unterstützung der Arbeitsschritte wird das Programmpaket SAS (Statistical Analysis System) verwendet, das auch im Kapitel 5 die Datenanalyse erleichert.
Das 5. Kapitel ist die Zusammenführung aller vorangegangenen Abschnitte. Die in Kapitel 2 und 3 dargestellten Konzeptionen werden in hier auf die in Kapitel 4 beschriebenen und aufbereiteten Zeitreihen angewendet. Es erfolgt die Testdurchführung zum Nachweis der Granger-Kausalität. Im Punkt 5.2 werden die Untersuchungsergebnisse zusammengefaßt. Die so gewonnenen Erkenntnisse werden in 5.3 zur Prognose eines Aktienindexes verwendet. Abschließend erfolgt ebenfalls eine kritische Würdigung der Vorgehensweise und der Untersuchungsergebnisse.
Der Punkt 6 faßt die wichtigsten Ergebnisse aller Teilbereiche zusammen und gibt einen Ausblick für weiterführende Untersuchungen.
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1.2Aufbau der Arbeit11
2.Statistische Grundlagen13
2.1Stationarität13
2.2Autoregressiver Prozeß (AR)15
2.2.1Definition eines AR-Prozesses15
2.2.2Eigenschaften von AR(p)-Prozessen16
2.3Vektorautoregressive Prozesse (VAR)21
2.3.1Definition von VAR-Prozessen21
2.3.2Eigenschaften von VAR(p)-Prozessen23
2.3.3Parameterschätzung24
2.3.4Überprüfung der geschätzten Modelle26
2.3.5Prognose mit VAR(p)-Modellen28
3.Konzept der Granger-Kausalität29
3.1Formale Definition der Granger-Kausalität29
3.2Testverfahren zur Bestimmung der Granger-Kausalität33
3.2.1Grundprinzip des Testverfahren33
3.2.2Praktisches Testverfahren35
3.3Bemerkungen zur Granger-Kausalität37
4.Datenaufbereitung40
4.1Datenherkunft und -auswahl40
4.2Datenaufbereitung43
4.2.1Erhebungsfehler43
4.2.2Trendbereinigung44
5.Datenanalyse46
5.1Analysedurchführung47
5.2Ergebnisse der Granger-Kausalitätsanalyse49
5.2.1Darstellung der Ergebnisse49
5.2.2Interpretation der Ergebnisse54
5.3Prognose aufgrund der Analyseergebnisse56
5.4Kritische Bemerkungen zur Analyse59
6.Zusammenfassung64
Anhang66
Literaturverzeichnis109
Eidesstattliche Erklärung111
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.