Nichtparametrische Volatilitäts- und Trendapproximation von Finanzdaten

Dateibereich 20861

13,84 MB in einer Datei, zuletzt geändert am 16.10.2008

Dateiliste / Details

DateiDateien geändert amGröße
hoehenrieder_diss.pdf16.10.2008 16:53:5913,84 MB

Dateibereich 20862

23,2 KB in einer Datei, zuletzt geändert am 16.10.2008

Dateiliste / Details

DateiDateien geändert amGröße
hoehenrieder_diss_abstract.pdf16.10.2008 16:58:0223,2 KB

Dateibereich 20907

10,7 KB in einer Datei, zuletzt geändert am 20.10.2008

Dateiliste / Details

DateiDateien geändert amGröße
dynvoltrend_1.0.tar.gz20.10.2008 11:05:1610,7 KB
Ein Kernpunkt bei der statistischen Analyse von Finanzdaten ist die geeignete Beschreibung des kurzfristigen Schwankungsverhaltens der Daten, der sogenannten Volatilität. Die Schwierigkeit dabei ist, dass die Volatilität in den Daten nicht direkt beobachtet werden kann und aus den Daten geschätzt werden muss. In dieser Arbeit wird ein neues, nichtparametrisches Verfahren zur Bestimmung einer stückweise konstanten Volatilitätsfunktion vorgestellt. Neben kurzfristigen Schwankungen weisen Finanzdaten oft auch langfristige Trends auf. Deshalb wird in einem zweiten Schritt ein ebenfalls nichtparametrischer Ansatz zur stückweise konstanten Approximation dieser langfristigen Trends hergeleitet. In einem weiteren Teil der Arbeit wird schließlich erläutert, wie die mit dem vorgestellten Verfahren berechnete Volatilitätsfunktion zur Quantifizierung des Schwankungsverhaltens der Volatilität und damit - zusammen mit weiteren Kriterien - zur Validierung von Finanzdatenmodellen verwendet werden kann. In Simulationsstudien zeigt sich, dass mehrere gängige Standard-Modelle - zumindest mit den getesteten Parameterkombinationen - zur Modellierung verschiedener beobachteter Datenreihen ungeeignet sind.
Lesezeichen:
Permalink | Teilen/Speichern
Dokumententyp:
Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Fakultät / Institut:
Fakultät für Mathematik » Stochastik und Statistik
Dewey Dezimal-Klassifikation:
500 Naturwissenschaften und Mathematik » 510 Mathematik » 519 Wahrscheinlichkeitstheorien, mathematische Statistik
Stichwörter:
Nichtparametrische Approximation von Finanzdaten, Volatilität, Langfristige Trends
Beitragende:
Prof. Dr. Davies, P. Laurie [Betreuer(in), Doktorvater]
Prof. Dr. Krämer, Walter [Gutachter(in), Rezensent(in)]
Sprache:
Deutsch
Kollektion / Status:
Dissertationen / Dokument veröffentlicht
Datum der Promotion:
12.09.2008
Dokument erstellt am:
20.10.2008
Promotionsantrag am:
03.06.2008
Dateien geändert am:
20.10.2008
Medientyp:
Text