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Non- and Semiparametric Techniques for Euler Equations and Risk Measurement (B11)

Non- and Semiparametric Techniques for Euler Equations and Risk Measurement (B11)
欧拉方程和风险测量的非参数和半参数技术(B11)
批准号:
178788898
负责人:
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Collaborative Research Centres
财政年份:
2010
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2009-12-31 至 2013-12-31

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项目成果

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Alle empirischen Versuche, individuelles Risikoverhalten in intertemporalen Konsumwahlmodellen anhand von Daten zu messen, haben bislang zu unklaren und widersprüchlichen Ergebnissen geführt. Daher sind konsumbasierte CAPM-Modelle zwar für die ökonomische Theorie von zentraler Bedeutung, im Asset Pricing hingegen spielen sie eine eher untergeordnete Rolle, da sie in der Praxis zu einigen bekannten, bislang ungelösten Puzzles führen. Ferner beschränkt sich die gegenwärtige Literatur bei der Untersuchung von individueller Risikowahrnehmung im Wesentlichen auf experimentelle Fallstudien. In einem anderen Kontext, aber in gleicher systemischer Art und Weise, haben bei Devisenmärkten die empirischen Ergebnisse von bestehenden ökonomischen Modellen für den strukturellen Zusammenhang zwischen verschiedenen Spot-Wechselkursen sowie Spot-Wechselkursen und makroökonomischen Fundamentalgrößen Fragen nach Genauigkeit und Gültigkeit ebendieser Modelle aufgeworfen. Da es in beiden Fällen keinen Zweifel an den zugrundeliegenden ökonomischen Prinzipien gibt, müssen die empirischen Resultate durch Fehlspezifikationen bei den vereinfachenden Modellannahmen zustande gekommen sein. Diese können an verschiedenen Stellen aufgetreten sein, wie zum Beispiel durch eine ungeeignete parametrische Form der Nutzenfunktion beziehungsweise der Kointegrationsbeziehung zwischen Wechselkursen, aber auch durch fehlerhafte Klassifikation von Daten in Typen von stationären oder nichtstationären Prozessen, die ausschlaggebend für die Inferenzergebnisse sind. Diese Einschränkungen waren jedoch bislang ökonometrisch unausweichlich, um Regressionsmodelle mit nichtstationären Größen wie Konsum und Wechselkursen mit Hilfe von Unit-root- und Kointegrationstechniken überhaupt statistisch schätzen zu können.
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