Stochastische Integration und Zeitreihenmodellierung

Eine Einführung mit Anwendungen aus Finanzierung und Ökonometrie

Author: Uwe Hassler

Publisher: Springer-Verlag

ISBN:

Category: Science

Page: 326

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Stochastische Integralrechnung und Zeitreihenmodellierung spielen für Wirtschaftswissenschaftler eine entscheidende Rolle bei der Modellierung von Finanzmärkten und für die statistische Inferenz instationärer Zeitreihen. Die elementare und zugleich rigorose Einführung betrachtet beide Gebiete. Leser lernen so die modernen Methoden der mathematischen Finanzierungstheorie und der Zeitreihenökonometrie kennen. Am Ende eines jeden Kapitels finden sich über 100 Probleme und Übungsaufgaben samt kompletter Lösung, welche weitere technische Details und Beweise enthalten. Plus: anschauliche Beispiele und möglichst wenig mathematische Ableitungen.

Stochastische Prozesse

Eine Einführung für Statistiker und Datenwissenschaftler

Author: Karsten Webel

Publisher: Springer-Verlag

ISBN:

Category: Business & Economics

Page: 290

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Dieses verständliche Einsteigerbuch stellt grundlegend die Theorie der stochastischen Prozesse vor. Nach einem allgemeinen Teil erläutert es die speziellen Klassen stochastischer Prozesse wie Poisson-Prozesse, Markov-Prozesse, Martingale und Brownsche Bewegungen. Detaillierte Beweisführungen sowie zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen erleichtern das Verständnis, vertiefen und festigen das Gelernte.

Vorteilhaftigkeit hybrider Finanzinstrumente gegenüber klassischen Finanzierungsformen unter Unsicherheit

Eine Unternehmenssimulation unter Berücksichtigung der steuerlichen Rahmenbedingungen

Author: Carolin Bock

Publisher: Springer-Verlag

ISBN:

Category: Business & Economics

Page: 347

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Carolin Bock untersucht, unter welchen Bedingungen sich die Finanzierung durch hybride Finanzinstrumente für Unternehmen und Kapitalgeber lohnen kann.

Die Beschränkung des Betriebsausgabenabzugs

Eine modellbasierte Analyse der Zinsschrankenregelung

Author: Alexandra Wittmann

Publisher: Springer-Verlag

ISBN:

Category: Business & Economics

Page: 286

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Alexandra Wittmann untersucht anhand umfassender Simulationsrechnungen, welche Wirkungen die Zinsschrankenregelung auf die davon betroffenen Unternehmen hat. Die Ergebnisse zeigen, dass eine generelle Aussage zur Wirkungsweise nicht getroffen werden kann, sondern dass diese von verschiedenen Faktoren wie unternehmerischem Risiko, Rechtsform, Abschreibungshöhe und Eigenkapitalausstattung abhängt.

Modellierung und Prognose Von Börsencrashs Mit Dem Log Periodic Power Law

Author: Robert ske

Publisher: GRIN Verlag

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Category:

Page: 160

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Masterarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1.0, Helmut-Schmidt-Universitat - Universitat der Bundeswehr Hamburg, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Auszeichnung: Wissenschaftspreis der Deutschen Bundesbank, Abstract: In der Masterarbeit Modellierung und Prognose von Borsencrashs mit dem Log Periodic Power Law. Eine komplexitatsokonomische Analyse spekulativer Blasen an deutschen und amerikanischen Finanzmarkten." wurde sich kritisch mit dem Thema spekulativer Basen, deren Entstehung und deren Platzen auseinandergesetzt. Der theoretische Rahmen dieser Arbeit bildete dabei das noch junge Forschungsprogramm der Komplexitatsokonomik. In der Komplexitatsokonomik werden Theorien und Modelle aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen wie der Psychologie, Evolutorik, Physik etc. verwendet, um okonomische Probleme zu beschreiben und zu erklaren. Vor diesem Hintergrund werden Finanzmarkte als komplexe, dynamische und adaptive Systeme verstanden. In diesen Systemen werden spekulative Blasen respektive grosse Kurseinbruche als endogene, systemimmanente Phanomene aufgefasst, deren Ursache das sich selbst verstarkende Imitationsverhalten der Marktteilnehmer ist. Dieses Verhalten der Marktteilnehmer fuhrt uber mehrere Monate bzw. Jahre zu einem kritischen Systemzustand, indem der Kurseinbruch am wahrscheinlichsten ist. Kurseinbruche konnen demnach als Phasenubergange von komplexen Systemen aufgefasst werden, die gekennzeichnet sind durch diskrete Skaleninvarianz und Log-Periodizitat

Bildungsbeteiligung: Wachstumsmuster und Chancenstrukturen 1800 - 2000

Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. Beiheft 7/2006

Author: Peter Lundgreen

Publisher: Springer-Verlag

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Category: Education

Page: 149

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Die Historische Bildungsforschung verfügt in Deutschland über eine einzigartige Datengrundlage: die seit den 1970er Jahren von der DFG geförderten "Datenhandbücher zur deutschen Bildungsgeschichte" mit langen Zeitreihen für alle Schulen und Hochschulen der letzen 200 Jahre. In dem Sonderheft der 'Zeitschrift für Erziehungswissenschaft' werden ausgewählte Ergebnisse und verschiedene Analyseansätze zu bildungshistorischen Entwicklungen im Bildungssystem zusammengefasst. Ziel ist die Diskussion der Möglichkeiten von Zeitreihenanalysen und die Rekonstruktion von langfristigen bildungs-historischen Prozessen, die man kennen sollte, um die gegenwärtige Situation besser einschätzen zu können.

Preisdynamik im Kaufverhalten

Regularitäten, Formen und Verhaltensmuster im Bereich der Fast Moving Consumer Goods

Author: Constance Scheffler

Publisher: WiGIM ev Nürnberg

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Category:

Page: 262

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Angewandte Statistik mit SPSS

Praktische Einführung für Wirtschaftswissenschaftler

Author: Peter P. Eckstein

Publisher: Springer-Verlag

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Category: Business & Economics

Page: 366

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Peter P. Eckstein stellt in diesem Buch klassische und moderne Verfahren der Deskriptiven und Induktiven Statistik, der Explorativen Datenanalyse sowie der Ökonometrie komprimiert dar. Unter Einsatz des Statistik-Software-Paketes SPSS für Windows werden sämtliche statistische Verfahren anhand praktischer Problemstellungen demonstriert und die Ergebnisse sachlogisch interpretiert. Die vierte, vollständig überarbeitete Auflage basiert auf der SPSS Version 12.0 für Windows. Zu jedem Kapitel gibt es Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen. Alle in diesem Buch verwendeten SPSS Daten-Dateien stehen im Internet unter http://www.f3.fhtw-berlin.de/Professoren/Eckstein/buecher/download.html zur freien Verfügung.

Methode von Box und Jenkins: Modellidentifikation und Parameterschätzung

Author: Heiner Bremer

Publisher: GRIN Verlag

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Category: Business & Economics

Page: 25

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Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1,0, Leuphana Universität Lüneburg (Wirtschaft), Veranstaltung: Prognoseverfahren, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Box-Jenkins-Methode wurde von G.E.P. Box und G.M. Jenkins 1970 in dem Buch „Time Series Analysis – forecasting and control“ veröffentlicht. Die Entwickler gingen davon aus, dass sich jede Zeitreihe als endliche Realisation einer korrelierten Zufallsvariablen ...Y-2, Y-1, Y0, Y1, Y2,... auffassen lässt. Dies wird auch als stochastischer Prozess (Yt) bezeichnet. Von einer stationären Zeitreihe wird gesprochen, wenn sie keine systematischen Veränderungen im Gesamtbild aufweist. Bestimmte Kennziffern, die auf Teilbereiche der Zeitreihe berechnet werden, dürfen nicht zu stark voneinander abweichen. Zu diesen Kennziffern gehört das arithmetische Mittel x , die Varianz s2, die Standardabweichung s, die empirische Kovarianz c und der Korrelationskoeffizient von Bravais-Pearson r. Ein stochastischer Prozess kann auf folgende Arten stationär sein: mittelwertstationär, wenn der Erwartungswert μt konstant ist, also EYt = μY für alle t varianzstationär, wenn die Varianz von Yt = sY 2 für alle t kovarianzstationär, wenn die Kovarianzfunktion .(s,t) nur von der Zeitdifferenz s-t abhängt schwach stationär, wenn der Prozess sowohl mittelwert-, als auch kovarianz- und somit auch varianzstationär ist.1 In den folgenden Abschnitten 1.1-1.4 werden Zeitreihenmodelle betrachtet, bei denen ein schwach stationärer Prozess durch sich selbst und/oder durch einen Prozess (et) erklärt wird. Der Ausdruck et stellt ein weißes Rauschen dar. Realisationen von weißem Rauschen haben einen Erwartungswert von 0 (Eet = 0), eine konstante Varianz se 2 und die Zufallsvariablen et sind unkorreliert. In dieser Arbeit werden zur Vereinfachung nur bereits mittelwertbereinigte Prozesse (Yt) betrachtet, d.h. EYt=0. Wenn der Erwartungswert EYt=μ ist, so wird der Prozess(Yt - μ) als mittelwertbereinigter Prozess bezeichnet. Dieser ist Prozess (Yt) ist invertierbar, falls sich der Prozess (et) durch den Prozess (Yt) abbilden lässt.2 In Kapitel 2 wird zunächst auf die allgemeine Vorgehensweise und dann im speziellen auf die Modellidentifikation und Parameterschätzung des Box-Jenkins-Verfahrens eingegangen. Diese Arbeit schließt in Kapitel 3 mit einer Darstellung der Arbeitsergebnisse für die Aufgabe der Umsetzung der Modellidentifikation und Parameterschätzung von ARMA(p,q)-Prozesse mit MS Excel anhand der Zeitreihe der Auftragseingänge im verarbeitenden Gewerbe Westdeutschlands. [...]