Modeling, testing and forecasting persistent univariate and multivariate time-series with financial applications

  • Die Dissertation beschäftigt sich mit der ökonometrischen Analyse realisierter Varianzen von Finanzzeitreihen und ist unterteilt in vier Kapitel/Einzelbeiträge. Kapitel 1 ist eine Anwendung, in der mögliche Diversifikationseffekte im Rahmen des Portfoliomanagements gemessen und prognostiziert werden. Hierzu wird das HAR Modell verwendet, um die Risikoreduktion sowie das Gewicht einer zusätzlichen Anlage im Portfolio zu prognostizieren. Im zweiten Kapitel wird das im Rahmen von persistenten Zeitreihen bekannte HAR Modell generalisiert. Es werden verschiedene Verfahren vorgestellt, mithilfe derer die Struktur des Modells datengetrieben gewählt werden kann. Kapitel 3 stellt einen Test vor, mithilfe dessen ein Zustandsraummodell für multivariate Zeitreihen auf Veränderungen getestet werden können. Im vierten Kapitel werden Kontrollkarten für Messfehlermodelle vorgestellt. Diese überprüfen in Echtzeit, ob sich die Varianz des Messfehlers verändert.

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Metadaten
Author:Steffen KöhlerGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-80862
DOI:https://doi.org/10.13154/294-8086
Referee:Vasyl GolosnoyORCiDGND, Christoph HanckGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2021/06/22
Date of first Publication:2021/06/22
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
Date of final exam:2021/04/26
Creating Corporation:Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
GND-Keyword:Long-memory-Prozess; Portfoliomanagement; Statistischer Test; Schätzung; Qualitätsregelkarte
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Quantitive Analyse (Statistik / Ökonometrie)
Dewey Decimal Classification:Sozialwissenschaften / Wirtschaft
faculties:Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht