Finanzmarktstatistik by Friedrich Schmid

By Friedrich Schmid

Dieses Buch gibt eine Einführung in die wichtigsten Verfahren der statistischen examine von Finanzmarktdaten wie beispielsweise Kursen oder Renditen von Aktien oder Aktienindizes. Unter den Themen sind die Deskription und examine von uni- und multivariaten Renditeverteilungen, die examine der Struktur von Renditezeitreihen sowie statistische Verfahren für das CAPM und die Untersuchung der stochastischen Dominanz. Das Buch richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften im Hauptstudium, aber auch an Praktiker in Banken und Versicherungen. Es ist sehr intestine zum Selbststudium geeignet. Kenntnisse der Mathematik und Statistik werden nur soweit vorausgesetzt, wie sie im wirtschaftswissenschaftlichen Grundstudium vermittelt werden. TOCKurse und Renditen.- Univariate Renditeverteilungen.- Multivariate Renditeverteilungen.- Einführung in die stochastischen Prozesse.- Die Random-Walk-Hypothese.- Volatilität.- Das CAMP-Modell.- Stochastische Dominanz.

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The Reciprocal Modular Brain in Economics and Politics: Shaping the Rational and Moral Basis of Organization, Exchange, and Choice

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XT als Realisation einer Stichprobe oder eines stochastischen Prozesses ansieht. Das Gleiche gilt für die übrigen Maßzahlen, die wir behandelt haben. Häufig möchte man jedoch Aussagen über die Eigenschaften des „datengenerierenden Prozesses” machen, durch den die Renditen erzeugt wurden. In diesem Zusammenhang wird man die tatsächlich beobachteten Renditen x1 , . . , xT als Realisation von Zufallsvariablen X1 , . . , XT ansehen. Wenn wir bereit sind, die heroische (und sicherlich nicht zutreffende) Annahme zu machen, dass X1 , .

1 Es wird durch Gelegentlich wird der V aR auch mit umgekehrtem Vorzeichen definiert. Dann zeigt ein positives Vorzeichen den Verlust an. Außerdem wird manchmal der Abstand des p-Quantils zum Erwartungswert µ (und nicht zum Nullpunkt) als V aR(p) bezeichnet. 2 Maße zur Charakterisierung von Renditeverteilungen 31 das empirische Quantil x ˜p geschätzt. Ein damit zusammenhängendes Risikomaß wird als „Expected Shortfall” bezeichnet und ist durch ESF (p) = E (X|X ≤ V aR (p)) definiert. Offensichtlich ist ESF (p) der bedingte Erwartungswert der Renditen unter der Bedingung, dass die Renditen kleiner oder gleich dem V aR(p) sind.

Der charakteristische Exponent α steuert das Verhalten der Verteilung auf den Flanken bzw. im Zentrum. Während für α = 2 alle Momente existieren, sind für α < 2 die Flanken so stark besetzt, dass das zweite Moment (und damit die Varianz) nicht mehr existiert. Für 1 < α < 2 existiert noch der Erwartungswert; für α ≤ 1 ist auch der Erwartungswert nicht mehr definiert. Die abrupte Veränderung des Verhaltens der stabilen Verteilungen von α = 2 auf α < 2 erschwert die Interpretation von α. Im Bereich der Finanzmarktstatistik ist die Existenz des Erwartungswerts von Renditen unstrittig, so dass man sich auf 1 < α ≤ 2 beschränken kann.

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