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1 Einleitung.- I Theoretischer Teil.- 2 Statische Faktormodelle in der Kapitalmarkttheorie.- 3 Dynamische Faktormodelle.- 4 Prognosemodelle.- II Empirischer Teil.- 5 Datenbasis und Eigenschaften.- 6 Ergebnisse der Sch?tzungen.- 7 Ergebnisse der Prognosen.- 8 Schlu?betrachtung.- A Tabellen.- A.1 Tabellen zu den Eigenschaften der Daten.- A.2 Tabellen zu den Sch?tzergebnissen.- A.3 Tabellen zu den Prognoseergebnissen.- B Formale Ableitungen.- B.1 Herleitung der Bewertungsgleichung des Faktor-GARCH-Modells..- B.2 Herleitung der Prognosegleichungen f?r die xGARCH-Modelle...Dr. Thomas Kaiser war wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl Statistik, ?konometrie und Empirische Wirtschaftsforschung der Eberhard-Karls-Universit?t T?bingen. Zur Zeit ist er im Zentralbereich Risk Management Support & Control der Westdeutschen Landesbank t?tig.Die Sch?tzung und Prognose der Volatilit?t von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der daf?r erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilit?ten durch dynamische Modelle zu ber?cksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorz?ge, die ein neuer multivariater Sch?tz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegen?ber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univariaten GARCH-Modellen besitzt. Der Autor vergleicht diese Modellklasse auch anhand t?glicher Notierungen der DAX-Werte mit herk?mmlichen heuristischen Prognoseans?tzen.Die Sch?tzung und Prognose der Volatilit?t von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der daf?r erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Dabei sind die speziellen Zeitreiheneigenschaften der Volatilit?ten durch dynamische Modelle zu ber?cksichtigen. Thomas Kaiser beschreibt die Vorz?ge, die ein neuer multivariater Sch?tz- und Prognoseansatz, die Faktor-GARCH-Modelle, gegen?ber den in der Bankpraxis teilweise schon verbreiteten univarialóÌ