Multivariates GARCH Modell -BEKK [German]

By Irina Götsch

Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,3, Johann Wolfgang Goethe-Universit t Frankfurt am Main, Veranstaltung: Angewandte Zeitreihenanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: Zur Ber cksichtigung der bei Finanzmarktrenditezeitreihen h ufig vorhandenen Volatilit tscluster und leptokurtischen Verteilung wurden univariate Modelle: ARCH und GARCH entwickelt. Nachteil von diesen Modellen ist jedoch, dass sie die bei Finanzmarktdaten h ufig anzutreffende gegenseitige Einfl e mehrerer Zeitreihen vernachl ssigen. Beispiel f r enge Zusammenh nge der Zeitreihen sind Kurse verschiedener Aktien vergleichbarer Firmen. Um diese zu ber cksichtigen, wurden univariate GARCH-Spezifikationen auf den multivariaten Fall erweitert. Bei den multivariaten Modellen werden mehrere Prozesse simultan analysiert und die bedingten Varianzen und Kovarianzen verschiedener Prozesse gemeinsam betrachtet. Dies f hrt zu einer Verbesserung der Modellqualit t und damit zu einer besseren Prognose. Multivariate GARCH-Modelle sind wichtige Hilfsmittel in vielen Anwendungsgebieten der Kapitalmarkttheorie, denn in vielen Gebieten sind kontempor re Beziehungen der Zeitreihen zu beobachten. Die Sch tzungen der bedingten Varianzkovarianzmatrix finden Anwendung in den bedingten Asset Pricing Modellen, in der Portfolio-Optimierung, bei der Erforschung der Zusammenh nge zwischen den Volatilit ten verschiedener M rkte, beim Value at risk, der Bewertung von Optionen, welche mehrere Basiswerte haben und beim Min-Varianz Hedging.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 365645549X
• ISBN13: 9783656455493
• Release Date: August 2013
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 52 Pages
• Weight: 0.18 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"