Ökonometrische Schätzung Agenten basierter Modelle und Vergleich unterschiedlicher Modelle mit geschätzten Parametern für Wechselkursdaten

Seit einigen Jahren werden agent basierte Modelle verstärkt eingesetzt，以及Verhalten异质agent abzubilden。Das Aggregationsproblem wind durch Simulation gelöst，参见Interaktionen zwischen den Agenten der endogene Änderungen der Verhaltensregeln zugelassen werden。[au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [au:] [][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1]。在此基础上，研究人员提出了一种新的研究方法，即研究验证方法和研究模型。[2]大北solsolin folgenden Schritten vorgegangen werden；关键词：finance - marktdaten werden typische statistische Eigenschaften identifiziert， wobei parametrische （z.B. ARCH-Effekte，多特征模型）和nichtparametrische (z.B. q-q-Plot) Ansätze berbercsichtigt werden。2. 对模具模型参数进行了最优化zielf函数估计，同时对模具进行了Unterschiede zwischen realen和simulerten zeitihen hinsichtlich der ausgewählten统计分析。地面温度模拟与数值模拟与标准温度计算相结合。当你想要更好地利用你的技术时，你就会更擅长于利用你的技术。3. Auf der so gewonenen Parameterschätzer werden非专业模拟模型评估。Dabei soll后sowohl您Eignung苏珥使用说明书和“Erklarung”真实Daten als也是死Brauchbarkeit der麻省理工的估计值Modellen generierten艺术Daten berucksichtigt了。

Seit einigen Jahren werden Agenten basierte Modelle verstärkt eingesetzt, um das Verhalten heterogener Agenten abzubilden. Das Aggregationsproblem wird durch Simulation gelöst, auch wenn Interaktionen zwischen den Agenten oder endogene Änderungen der Verhaltensregeln zugelassen werden. Nur auf Annahme über das Verhalten der Agenten und deren Interaktion basierend können statistische Eigenschaften von Finanzmarktzeitreihen reproduziert werden. Agesehen von den im Projket geleisteten Vorarbeiten steht jedoch bisher kein ökonometrisches Verfahren zur Verfügung, um die Modellparameter zu schätzen. Daher soll ein derartiges Verfahren zur Anwendungsreife gebracht werden, um es dann zur Validierung und Weiterentwicklung der Modelle einzusetzen. Dabei soll in folgenden Schritten vorgegangen werden: 1. Für Finanzmarktdaten werden typische statistische Eigenschaften identifiziert, wobei parametrische (z.B. ARCH-Effekte, multi-fraktale Modelle) und nichtparametrische (z.B. q-q-Plot) Ansätze berücksichtigt werden. 2. Die Modellparameter werden durch Optimierung einer Zielfunktion bestimmt, in welche die Unterschiede zwischen realen und simulierten Zeitreihen hinsichtlich der ausgewählten Statistiken eingehen. Aufgrund der Simulationsvarianz kann die Optimierung nicht mit numerischen Standardverfahren erfolgen. Daher werden Optimierungsheuristiken eingesetzt, die speziell für die vorliegende Aufgabe entwickelt werden. 3. Auf Basis der so gewonnenen Parameterschätzer werden unterschiedliche Simulationsmodelle evaluiert. Dabei soll sowohl ihre Eignung zur Beschreibung und "Erklärung" realer Daten als auch die Brauchbarkeit der mit diesen Modellen generierten künstlichen Daten berücksichtigt werden.