Beschrijving
Auf Basis dieser Daten (ultra-hochfrequente,hochfrequente und niederfrequente) wurden praktisch relevante und leichtanzuwendende Volatilitätsmodelle entworfen, die für bestimmte Fragestellungengeeigneter sind als bisherige Modelle, in jedem Fall jedoch eine Alternativefür die bisherigen Modelle darstellen (dazu zählen z.B.
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).
Der Inhalt
- 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
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende der Wirtschaftswissenschaften und der Wirtschaftsmathematik
- Praktiker aus den Bereich Finance, Risikomanagement und Statistik
Der Autor
Dr. Christian Peitz ist wissenschaftlicher Assistent an der Universität Paderborn mit dem Schwerpunkt Ökonometrie und quantitative Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere Analyse von Finanzzeitreihen.
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).
