Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Berücksichtigung der AVAS-Transformation

Die Prognose von Aktienkursen gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Asset-Allocation- sowie des Risiko-Optimierungsprozesses im modernen Anlagemanagement. In den letzten Jahrzehnten wurden in der wissenschaftlichen Forschung eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen zur Modellierung und Pro...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Montassér, Reza Darius
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden Deutscher Universitätsverlag 2003, 2003
Edition:1st ed. 2003
Series:Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
Description
Summary:Die Prognose von Aktienkursen gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Asset-Allocation- sowie des Risiko-Optimierungsprozesses im modernen Anlagemanagement. In den letzten Jahrzehnten wurden in der wissenschaftlichen Forschung eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen zur Modellierung und Prognose von Aktienkurszeitreihen (z.B. ARCH-, GARCH- oder ARIMA-Modelle) entwickelt. Doch konnte letztlich kein hinreichend akkurates Prognoseinstrument aus diesen Modellen abgeleitet werden, wofür insgesamt der relativ hohe Zufallscharakter von Aktienkursen verantwortlich gemacht wird. Reza Darius Montassér untersucht, in wie weit der Zufallscharakter durch Hinzunahme des Handelsvolumens als Filtergröße verringert werden kann. Unter Verwendung des von ihm entwickelten AVAS-Filters gelingt ihm eine signifikante Verringerung des Zufallscharakters. Mit Hilfe zweier unterschiedlicher Methoden der Technischen Analyse überprüft er dann in einem mehrere Millionen Datensätze umfassenden Testverfahren die Prognosequalität dieser Analyseform anhand der Ausgangszeitreihe sowie der AVAS-transformierten Reihe. Daneben formuliert er ein theoretisches Fundament für die Technische Analyse (dynamische Informationseffizienz), eine neue Methode zur Klassifizierung des Zufallscharakters (Alpha-Abweichung) und entwickelt ein neues Risikomaß (Sigma-Divergenz)
Physical Description:XXVIII, 415 S. 27 Abb online resource
ISBN:9783322816726