Details
Die parametrische und semiparametrische Analyse von Finanzzeitreihen
Neue Methoden, Modelle und Anwendungsmöglichkeiten1. Aufl. 2016
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46,99 € |
|
| Verlag: | Gabler |
| Format: | |
| Veröffentl.: | 27.01.2016 |
| ISBN/EAN: | 9783658122621 |
| Sprache: | deutsch |
Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.
Beschreibungen
<p>Die Arbeit liefert einen weiten Überblick
über die modelltheoretischen Analysemöglichkeiten von Finanzmärkten. Christian
Peitz hat neben der Anwendung herkömmlicher Methoden neue Modelle entworfen,
wodurch große Teile der Arbeit sehr anwendungsorientiert sind. In den einzelnen
empirischen Teilen wurden die Handelsdaten von Unternehmen, Indizes und
Volatilitätsindizes benutzt. Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente,
hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leicht
anzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungen
geeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternative
für die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B. die semiparametrischen
Erweiterungen des APARCH, EGARCH und CGARCH Modells).</p>
über die modelltheoretischen Analysemöglichkeiten von Finanzmärkten. Christian
Peitz hat neben der Anwendung herkömmlicher Methoden neue Modelle entworfen,
wodurch große Teile der Arbeit sehr anwendungsorientiert sind. In den einzelnen
empirischen Teilen wurden die Handelsdaten von Unternehmen, Indizes und
Volatilitätsindizes benutzt. Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente,
hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leicht
anzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungen
geeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternative
für die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B. die semiparametrischen
Erweiterungen des APARCH, EGARCH und CGARCH Modells).</p>
Semiparametrische Volatilitätsmodelle.- Hochfrequente und Ultra-Hochfrequente
Finanzdaten.- Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage
parametrischer und semiparametrischer Modelle.- Analyse
von Handelswartezeiten.- Glättung
der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell.
Finanzdaten.- Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage
parametrischer und semiparametrischer Modelle.- Analyse
von Handelswartezeiten.- Glättung
der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell.
<p>Dr. Christian Peitz ist wissenschaftlicher
Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und
quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere
Analyse von Finanzzeitreihen.</p>
Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und
quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere
Analyse von Finanzzeitreihen.</p>
<p>Die Arbeit liefert einen weiten Überblick
über die modelltheoretischen Analysemöglichkeiten von Finanzmärkten. Christian
Peitz hat neben der Anwendung herkömmlicher Methoden neue Modelle entworfen,
wodurch große Teile der Arbeit sehr anwendungsorientiert sind. In den einzelnen
empirischen Teilen wurden die Handelsdaten von Unternehmen, Indizes und
Volatilitätsindizes benutzt. Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente,
hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leicht
anzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungen
geeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternative
für die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B. die semiparametrischen
Erweiterungen des APARCH, EGARCH und CGARCH Modells).<br></p>
<p><b>Der
Inhalt</b></p><p></p><ul><li>Semiparametrische Volatilitätsmodelle<br></li><li>Hochfrequente und Ultra-Hochfrequente
Finanzdaten<br></li><li>Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage
parametrischer und semiparametrischer Modelle<br></li><li>Analyse
von Handelswartezeiten<br></li><li>Glättung
der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell<br></li></ul><p></p><b>Die
Zielgruppen</b><p></p><p></p><ul><li>Dozierende und Studierende der Wirtschaftswissenschaften
und der Wirtschaftsmathematik<br></li><li>Praktiker aus den Bereich Finance, Risikomanagement
und Statistik<br></li></ul><p></p>
<p><b>Der Autor</b><br></p>
<p>Dr. Christian Peitz ist wissenschaftlicher
Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und
quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere
Analyse von Finanzzeitreihen.</p>
über die modelltheoretischen Analysemöglichkeiten von Finanzmärkten. Christian
Peitz hat neben der Anwendung herkömmlicher Methoden neue Modelle entworfen,
wodurch große Teile der Arbeit sehr anwendungsorientiert sind. In den einzelnen
empirischen Teilen wurden die Handelsdaten von Unternehmen, Indizes und
Volatilitätsindizes benutzt. Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente,
hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leicht
anzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungen
geeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternative
für die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B. die semiparametrischen
Erweiterungen des APARCH, EGARCH und CGARCH Modells).<br></p>
<p><b>Der
Inhalt</b></p><p></p><ul><li>Semiparametrische Volatilitätsmodelle<br></li><li>Hochfrequente und Ultra-Hochfrequente
Finanzdaten<br></li><li>Berechnung des Value-at-Risk auf Grundlage
parametrischer und semiparametrischer Modelle<br></li><li>Analyse
von Handelswartezeiten<br></li><li>Glättung
der Volatilität von hochfrequenten Finanzdaten in einem räumlichen Modell<br></li></ul><p></p><b>Die
Zielgruppen</b><p></p><p></p><ul><li>Dozierende und Studierende der Wirtschaftswissenschaften
und der Wirtschaftsmathematik<br></li><li>Praktiker aus den Bereich Finance, Risikomanagement
und Statistik<br></li></ul><p></p>
<p><b>Der Autor</b><br></p>
<p>Dr. Christian Peitz ist wissenschaftlicher
Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und
quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere
Analyse von Finanzzeitreihen.</p>
Wirtschaftswissenschaftliche Studie Includes supplementary material: sn.pub/extras
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