Volatilitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen Eine empirische Studie für den deutschen Aktienmarkt
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 berücksichtig...
| Corporate Author: | |
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| Format: | eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Deutscher Universitätsverlag
1997, 1997
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| Edition: | 1st ed. 1997 |
| Series: | Empirische Finanzmarktforschung/Empirical Finance
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
| Collection: | Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa |
| Summary: | 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 |
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| Physical Description: | XXV, 127 S. 22 Abb online resource |
| ISBN: | 9783322977625 |