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Paperback Value-at-Risk Bestimmung unter Anwendung von multivariaten GARCH-Modellen [German] Book

ISBN: 3640972996

ISBN13: 9783640972999

Value-at-Risk Bestimmung unter Anwendung von multivariaten GARCH-Modellen [German]

Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,7, Universit t Mannheim, Veranstaltung: Risikomanagement, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit langer Zeit wurde bei der Untersuchung von Finanzmarktdaten statistische Methoden angewendet, die eine konstante Volatilit t voraussetzen. Der Grund hierf r war das Fehlen einer Alternative, die die sich ber die Zeit hinweg variierende Volatilit t von Finanzmarktdaten betrachtet. Ein wichtiger Durchbruch in der konometrie, der diesen Umstand zu ber cksichtigen versucht, ist die Klasse der sogenannten Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH)-Modelle von Professor Robert Engle im Jahr 1982. Sie erm glicht die signifikant bessere Beschreibung der Eigenschaften von Zeitreihen und die Modellierung von sich zeitlich ver ndernden Volatilit ten. Die ARCH-Famile und deren Verallgemeinerung (GARCH-Modelle) werden im zweiten Kapitel der vorliegenden Arbeit als Grundlage vorgestellt. Um den GARCH-Prozess zu verdeutlichen, wird ein Anwendungsbeispiel gebracht, wobei die Renditezeitreihe des Deutsche Aktienindex (DAX) als Datenquelle f r die Parametersch tzung des GARCH-Modells verwendet wird. Anhand der Sch tzung werden die Volatilit ten des DAX anschlie end prognostiziert. Allerdings sind diese Modelle auf ihre univariate Betrachtung beschr nkt, weil sich die bedingte Varianz nur auf eine Finanzzeitreihe bezieht und daher unabh ngig ist. Au erdem spielt nicht nur die Ber cksichtigung der sich zeitlich ver ndernden Volatilit t, auch das Verst ndnis ber die gegenseitigen und dynamischen Beziehungen zwischen Renditen verschiedener Wertpapiere eine immer wichtigere Rolle f r den Entscheidungsprozess. Denn konomische Globalisierung und Internetkommunikation unterst tzen die Integration der weltweiten Finanzm rkte signifikant, wodurch solche Wechselbeziehungen ausgebaut werden. Deshalb werden im dritten Kapitel die multivariaten generalisierten ARCH (GARCH)-Modelle, die

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