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| LEADER |
02930nmm a2200325 u 4500 |
| 001 |
EB001121180 |
| 003 |
EBX01000000000000000848475 |
| 005 |
00000000000000.0 |
| 007 |
cr||||||||||||||||||||| |
| 008 |
160203 ||| ger |
| 020 |
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|a 9783658122621
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| 100 |
1 |
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|a Peitz, Christian
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| 245 |
0 |
0 |
|a Die parametrische und semiparametrische Analyse von Finanzzeitreihen
|h Elektronische Ressource
|b Neue Methoden, Modelle und Anwendungsmöglichkeiten
|c von Christian Peitz
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| 250 |
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|a 1st ed. 2016
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| 260 |
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|a Wiesbaden
|b Springer Fachmedien Wiesbaden
|c 2016, 2016
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| 300 |
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|a XXIV, 260 S. 144 Abb. in Farbe
|b online resource
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| 505 |
0 |
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|a Semiparametrische Volatilitätsmodelle -- Hochfrequente und Ultra-Hochfrequente Finanzdaten -- Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage parametrischer und semiparametrischer Modelle -- Analyse von Handelswartezeiten -- Glättung der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell
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| 653 |
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|a Banking
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| 653 |
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|a Capital investments
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| 653 |
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|a Macroeconomics/Monetary Economics//Financial Economics
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| 653 |
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|a Banks and banking
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| 653 |
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|a Game theory
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| 653 |
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|a Game Theory
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| 653 |
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|a Macroeconomics
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| 653 |
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|a Investment Appraisal
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| 041 |
0 |
7 |
|a ger
|2 ISO 639-2
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| 989 |
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|b Springer
|a Springer eBooks 2005-
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://doi.org/10.1007/978-3-658-12262-1?nosfx=y
|x Verlag
|3 Volltext
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| 082 |
0 |
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|a 339
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| 520 |
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|a Die Arbeit liefert einen weiten Überblick über die modelltheoretischen Analysemöglichkeiten von Finanzmärkten. Christian Peitz hat neben der Anwendung herkömmlicher Methoden neue Modelle entworfen, wodurch große Teile der Arbeit sehr anwendungsorientiert sind. In den einzelnen empirischen Teilen wurden die Handelsdaten von Unternehmen, Indizes und Volatilitätsindizes benutzt. Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente, hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leicht anzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungen geeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternative für die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B. die semiparametrischen Erweiterungen des APARCH, EGARCH und CGARCH Modells). Der Inhalt Semiparametrische Volatilitätsmodelle Hochfrequente und Ultra-Hochfrequente Finanzdaten Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage parametrischer und semiparametrischer Modelle Analyse von Handelswartezeiten Glättung der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Wirtschaftswissenschaften und der Wirtschaftsmathematik Praktiker aus den Bereich Finance, Risikomanagement und Statistik Der Autor Dr. Christian Peitz ist wissenschaftlicher Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere Analyse von Finanzzeitreihen
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