| Zeitreihenanalyse der Risikoprämie am deutschen Aktienmarkt Contributor(s): Sasse, Christoph (Author) |
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ISBN: 3346243508 ISBN-13: 9783346243508 Publisher: Grin Verlag OUR PRICE: $58.81 Product Type: Paperback Language: German Published: October 2020 |
| Additional Information |
| BISAC Categories: - Business & Economics | Industries - General |
| Physical Information: 0.2" H x 5.83" W x 8.27" (0.27 lbs) 84 pages |
| Descriptions, Reviews, Etc. |
| Publisher Description: Masterarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Bank, B rse, Versicherung, Otto-von-Guericke-Universit t Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit besch ftigt sich prim r mit der Untersuchung der Risikopr mienzeitreihen. Dazu werden verschiedene Methoden der Zeitreihenanalyse angewendet, um die statistischen Eigenschaften der vorliegenden Datenreihen der Risikopr mien m glichst exakt zu beschreiben und eine angemessene Modellierung dieser zu gew hrleisten. In Anbetracht dessen lautet die Fragestellung dieser Arbeit, ob die Risikopr mie am deutschen Aktienmarkt anhand der Methoden der Zeitreihenanalyse ad quate beschrieben werden kann. Um die aufgef hrte Fragestellung zu beantworten, erfolgt im zweiten Kapitel eine Einf hrung in die Zeitreihenanalyse. Bevor auf die Kenngr en eines stochastischen Prozesses und eines station ren stochastischen Prozesses eingegangen wird, wird die Zeitreihe per s definiert. Im Anschluss daran wird im dritten Kapitel das verwendete Datenmaterial der empirischen Untersuchung vorgestellt, wobei auf die Datenbeschaffung, den Untersuchungszeitraum und die Schwierigkeiten bei der Berechnung der historischen Risikopr mie eingegangen wird. Danach werden die vorliegenden Zeitreihen auf Stationarit t mit dem Augmented-Dickey-Fuller-Test gepr ft und ihre statistische Charakteristik anhand deskriptiver Methoden beschrieben. Im vierten Kapitel erfolgt eine erste Modellierung der Zeitreihe. Vorab werden daf r die f r die Modellierung verwendeten linearen stochastischen Prozesse erkl rt und formal dargestellt. Bevor die verschiedenen ARIMA(p, d, q)-Modelle f r die Zeitreihen angewendet werden, werden die Korrelogramme der Risikopr mienzeitreihen grafisch dargestellt und interpretiert. Abschlie end werden die verwendeten ARIMA(p, d, q)-Modelle ausgewertet, wobei f r eine Zeitreihe eine ad quate Modellierung erzielt werden konnte. Im f nften Kapitel steht eine Volatilit tsanalyse der untersuchten Risikopr mienzeitreihe im |