Schätzung von Volatilitäten und Korrelationen (Elektronische Ressource) : Derivate.
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- Studienarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,3, Universität Leipzig (Institut für Finanzanalyse), Veranstaltung: Finananzanalyse, 18 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: InhaltsverzeichnisAbbildungsverzeichnis..................................IVTabellenverzeichnis........................................................VAbkürzungsverzeichnis..................................................VI1 Vorwort...............................................................12 Hintergrund.....................................................32.1 Volatilität als Standardabweichung...............32.2 Ansätze zur Berechnung der Volatilität..........................42.3 Merkmale von Volatilitätszeitreihen...................................52.3.1 Clustering-Effekt..........................62.3.2 Leverage-Effekt................................62.3.3 Mean-Reversion-Effekt.........................63 Volatilitätsmodelle..................................83.1 Schätzung der Volatilität anhand historischer Daten.............83.1.1 Das ARCH(p)-Modell...............83.1.2 Das GARCH(p,q)-Modell........................103.1.3 Das EWMA-Modell...................113.1.4 Beispiele zur Schätzung und Prognose von Volatilitäten..........................133.1.4.1 EWMA-Modell..........................................................................133.1.4.2 GARCH(1,1)-Modell.................................................................133.1.4.3 Prognose zukünftiger Volatilitäten...................................133.1.5 Ausblick.................................................................153.2 Schätzung der Volatilität anhand von Optionspreisen............164 Korrelationen.................................................................184.1 Bedeutung der Korrelation für Finanzmärkte...................184.2 Fortschreibung der Korrelation.......................................194.2.1 Beispiel zur Schätzung der Korrelation..........20II5 Empirische Analyse......................235.1 Modellierung der Renditen..............235.2 Die Renditezeitreihen......245.3 Varianzschätzung mit EWMA und GARCH(1,1).......265.4 Schlussfolgerungen aus den empirischen Ergebnissen...........276 Anhang....................I6.1 Tabellen.........................I6.2 Abbildungen.............III7 Quellenverzeichnis.............XI - Besorgungstitel - vorauss. Lieferzeit 3-5 Tage.. Kartoniert/Broschiert.

Von Händler/Antiquariat, BuySomeBooks [52360437], Las Vegas, NV, U.S.A.
Paperback. 56 pages. Dimensions: 8.1in. x 5.8in. x 0.2in.Studienarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Bank, Brse, Versicherung, Note: 1, 3, Universitt Leipzig (Institut fr Finanzanalyse), Veranstaltung: Finananzanalyse, 18 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV Tabellenverzeichnis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V Abkrzungsverzeichnis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VI 1 Vorwort. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 Hintergrund. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2. 1 Volatilitt als Standardabweichung. . . . . . . . . . . . . . . 3 2. 2 Anstze zur Berechnung der Volatilitt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2. 3 Merkmale von Volatilittszeitreihen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2. 3. 1 Clustering-Effekt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2. 3. 2 Leverage-Effekt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2. 3. 3 Mean-Reversion-Effekt. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 3 Volatilittsmodelle. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3. 1 Schtzung der Volatilitt anhand historischer Daten. . . . . . . . . . . . . 8 3. 1. 1 Das ARCH(p)-Modell. . . . . . . . . . . . . . . 8 3. 1. 2 Das GARCH(p, q)-Modell. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3. 1. 3 Das EWMA-Modell. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3. 1. 4 Beispiele zur Schtzung und Prognose von Volatilitten. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3. 1. 4. 1 EWMA-Modell. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3. 1. 4. 2 GARCH(1, 1)-Modell. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3. 1. 4. 3 Prognose zuknftiger Volatilitten. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3. 1. 5 Ausblick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3. 2 Schtzung der Volatilitt anhand von Optionspreisen. . . . . . . . . . . . 16 4 Korrelationen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4. 1 Bedeutung der Korrelation fr Finanzmrkte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4. 2 Fortschreibung der Korrelation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4. 2. 1 Beispiel zur Schtzung This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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This item is printed on demand. Paperback. Studienarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Wirtschaft - Bank, Brse, Versicherung, Note: 1, 3, Universitt Leipzig (Institut fr Finanzanalyse), Veranstaltung: Finananzanalyse, 18 Eintragungen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Vorwort Die Bedeutung von Volatilitten und Korrelationen erlangt seit einigen Jahren eine immer grer werdende Relevanz in der Finanzwelt. Die internationalen Finanzmrkte sind heute strker korreliert als noch vor einigen Jahren. Dies zeigt beispielsweise der in Shanghai ausgelste Kursrutsch Ende Februar, der sich an allen anderen internationalen Brsenpltzen fortsetzte. Dies liegt vor allem daran, dass Investoren heutzutage global agieren und Volks-wirtschaften strker vernetzt und damit abhngiger voneinander sind als es in der Vergangen-heit der Fall war. Die Korrelation beschreibt die statistische Beziehung zwischen verschiedenen Variablen. Anhand dieser Mazahl ist es beispielsweise mglich, Aussagen ber die Abhngigkeit von verschieden Mrkten oder Basiswerten zu machen. Eine zunehmende Korrelation macht die Diversifikation von Portfolios und damit auch die Risikosteuerung zunehmend schwieriger. Deshalb setzen vor allem institutionelle Anleger verstrkt auf derivative Finanzinstrumente, das heit Finanzprodukte deren Wert vom Kurs eines Basiswertes abhngig ist. Mit solchen Produkten ist es mglich auf jede denkbare Situation an einem Finanzmarkt zu reagieren und verschiedenste Handelsstrategien zu verfolgen. Auch Hedgefonds die berdurchschnittlich hohe Renditen versprechen, machen einen starken Gebrauch von Derivaten, da hier die Mg-lichkeit besteht, Hebeleffekte zu nutzen und dadurch hhere Ertrge zu generieren. Gerade diese Anlageklasse hat in den letzten Jahren einen groen Zuwachs an Anlegergeldern ver-zeichnen knnen und verfgt damit ber ein hohes Ma an Liquiditt. All diese Grnde fh-ren dazu, dass Derivate immer populrer werden, was sich schlielich auch in den Handelsvo-lumen der Terminbrsen This item ships from La Vergne,TN.

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