Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen [German]

By Stefan Dauben

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, B rse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universit t Gie en, Veranstaltung: Makro konomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, konometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft m glichst exakt abzubilden, sind seit jeher wichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Je h her die Prognoseg te, desto besser k nnen Unternehmen k nftige Chancen nutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daher berrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden. Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schw chen bisheriger makro konomischer Modelle: Die m gliche Endogenit t der erkl renden Variablen, die Bedeutung dynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Ber cksichtigung von Erwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten Vektorautoregressiven Modellen (VAR-Modelle) sollte diese Schw chen ausmerzen und die Prognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenit tsproblem und die Bedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurch zu l sen, dass sie nicht mehr eine Gr e allein aus ihrer eigenen Vergangenheit, sondern simultan mehrere Gr en aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erkl ren. Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zuk nftige Ereignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog. regime shifts, wie die Einf hrung des Euros, zur Verbesserung der Prognoseleistung beitragen k nnen. In wieweit Verbesserungen eintreten und welche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wird in Kapitel vier "Ergebnisse empirischer Studien" ausf hrlich erl utert. Zudem wird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffiziente M rkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welche Konsequenzen sich daraus f r die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch der folgende Abschnitt

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3640355040
• ISBN13: 9783640355044
• Release Date: June 2009
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 52 Pages
• Weight: 0.18 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"