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Agentenbasierte Modelle für empirische Wechselkurse

Ökonometrische Schätzung und Evaluierung

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Vahidin Jeleskovic

Empirische Analysen liefern eine überwältigende Fülle von Hinweisen, dass das Verhalten der Agenten auf Finanzmärkten durch Standardmodelle nicht hinreichend abzubilden ist. Dies führte zur Entwicklung neuer sogenannter Agentenbasierter Modelle (ABM), die versuchen, eben das jeweilige Verhalten heterogener Agenten mithilfe computergestützter Simulationen zu modellieren. Es zeigte sich, dass ABM durchaus in der Lage sind, viele empirische stilisierte Fakten der Wechselkurse qualitativ zu erklären. Trotzdem gab es bisher keine universelle Schätzmethode, mit der man die Parameter der ABM schätzen konnte. Ziel der Arbeit ist es, diese Lücke zu schließen, was durch die Entwicklung einer verallgemeinerten simulationsbasierten Schätzmethode erfolgte, welche auf drei ABM und drei empirische Wechselkurse angewandt wurde. Wegen der Monte-Carlo-Varianz und lokaler Minima war dabei die Anwendung der heuristischen Optimierung unabdingbar.

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Abbildungsverzeichnis xi

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ii B.4. Hill-Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 B.5. Empirische Autokorrelationsfunktionen für rFRF . . . . . . . . . . 247 B.6. Empirische Autokorrelationsfunktionen für rGBP . . . . . . . . . . 248 B.7. Empirische Autokorrelationsfunktionen für rCHF . . . . . . . . . . 249 B.8. Empirische Autokorrelationsfunktionen von rJPY . . . . . . . . . . 250 B.9. Empirische Autokorrelationsfunktion von |rFRF |d . . . . . . . . . 251 B.10. Empirische Autokorrelationsfunktion von |rGBP|d . . . . . . . . . . 252 B.11. Empirische Autokorrelationsfunktion von |rCHF |d . . . . . . . . . 253 B.12. Empirische Autokorrelationsfunktion von |rJPY |d . . . . . . . . . . 254 B.13. Schätzung des Hurst-Exponenten für rFRF und rGBP . . . . . . . . 255 B.14. Schätzung des Hurst-Exponenten für rCHF und rJPY . . . . . . . . 256 B.15. Rolling Window Analyse für unbedingte Verteilung von rFRF . . . 257 B.16. Rolling Window Analyse für unbedingte Verteilung von rGBP . . . 258 B.17. Rolling Window Analyse für unbedingte Verteilung von rCHF . . . 259 B.18. Rolling Window Analyse für unbedingte Verteilung von rJPY . . . 260 B.19. BDS-Statistik für Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 B.20. GARCH(1,1)-Schätzung für Rolling Windows für rFRF . . . . . . 262 B.21. GARCH(1,1)-Schätzung für Rolling Windows für rGBP . . . . . . 263 B.22. GARCH(1,1)-Schätzung für Rolling Windows für rCHF . . . . . . 264 B.23. GARCH(1,1)-Schätzung für Rolling Windows für rJPY . . . . . . . 265 B.24. GPH-Schätzung mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . 266 B.25. GPH-Schätzung mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . 267 B.26. Hurst-Schätzung mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . 268 B.27. Hurst-Schätzung mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . 269 B.28. ARFIMA-Schätzung mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . 270 B.29. Qclass.-Teststatistik auf long-range Abhängigkeiten mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 B.30. Qclass.-Teststatistik auf long-range Abhängigkeiten mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 B.31. ADF-Teststatistik mit Rolling Windows . . . . . . . . . . . . . . . 273

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