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Schupp, Petra: Approximative bedingte Unabhängigkeit in Finanzzeitreihen. 2010
Inhalt
Abstract
Kurzzusammenfassung
Danksagung
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Symbolverzeichnis
Einleitung
Hintergrund und Untersuchungsgegenstand
Aufbau der Arbeit
1. Stochastische Volatilitätszeitreihen und Prognose
1.1. Definition und Eigenschaften von stochastischen Volatilitätszeitreihen
1.2. GARCH(1,1)–Zeitreihen
1.3. Prognose
2. Approximative bedingte Unabhängigkeit in GARCH(1,1)- und stochastischen Volatilitätszeitreihen
2.1. Der Parameter der bedingten iid Approximation
2.2. Approximativ bedingt iid in stochastischen Volatilitätszeitreihen
2.3. Approximativ bedingt iid in GARCH(1,1)–Zeitreihen
2.4. Approximative bedingte Unabhängigkeit in GARCH(1,1)–Zeitreihen
3. Anwendungen auf Aggregation und Prognose
3.1. Aggregation
3.2. Value at Risk
3.3. Prognose des seriell bedingten n–Tages Valueat Risk in GARCH(1, 1)–Zeitreihen
4. Backtesting
4.1. Validierung der Prognoseverteilung
4.2. Validierung von Funktionalparametern der Prognoseverteilung
4.3. Aufsichtsrechtlicher Zonenansatz
5. Simulations- und Fallstudien
5.1. Simulationsstudien
5.2. Fallbeispiel Adidas–Aktie
5.3. Fallbeispiel Wal–Mart–Aktie
Zusammenfassung und Ausblick
Anhang A. Hilfsresultate
Anhang B. Implementierungen
Stichwortverzeichnis
Literaturverzeichnis