Modellierung von Finanzzeitreihen mit zeitlich inhomogener stochastischer Struktur

具有时间不均匀随机结构的金融时间序列建模

• 批准号: 5436119
• 负责人: Professor Dr. Jürgen Franke
• 金额: --
• 依托单位: Fachbereich Mathematik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2007-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5436119?language=en
• 关键词: Modellierung; von; Finanzzeitreihen; mit; zeitlich

Parametrische und nichtparametrische Ansätze in der Finanzzeitreihenanalyse gehen meist davon aus, dass die Struktur des betrachteten stochastischen Prozesses zeitlich homogen ist. Empirische Untersuchungen zeigen, dass dies in der Praxis nicht immer der Fall ist. Ad hoc wird dies zum Beispiel bei der Marktrisikobestimmung dadurch berücksichtigt, dass zum Schätzen von Risikomaßen nur ein vergleichsweise kurzer Ausschnitt der Kurshistorie benutzt wird. Im Rahmen des Projekts werden verschiedene Möglichkeiten zeitlich veränderlicher Strukturen in Finanzzeitreihen betrachtet wie periodische Änderungen (z.B. Wochenrhythmus), der Wechsel zwischen verschiedenen Phasen (z.B. steigende/fallende Kurstendenz, hohes/niedriges Volatilitätsniveau) oder die langsame Änderung von Modellparametern. Es werden Schätzer für die Modellparameter bzw. nichtparametrisch für die Modellfunktionen untersucht und daraus Verfahren zur Detektion von Strukturänderungen abgeleitet. Als eine für die Praxis relevante Anwendung wird die Berechnung von Risikomaßen wie Volatilität, Value-at-Risk und erwarteter Shortfall betrachtet.

金融分析中的参数化和非参数化方法通常是这样的，因为随机过程的结构是同质的。经验告诉我们，在实践中死亡并不总是在秋天。特别是，在市场经济的背景下，风险资本的积累只不过是一种对库尔德人历史有利的简单的保护。Im Rahmen des Projekts韦尔登verdedene Möglichkeiten zeitlich veränderlicher Strukturen in Finanzzeitreihen betrachtet wie periodische Änderungen（z.B. Wochenrhythmus），der Wechsel zwischen verbandedenen Phasen（z.B. steigende/fallende Kurstendenz，hohes/niedriges Volatlitätsniveau）oder die langsame Ónderung von Modellparametern。这是Schätzer的韦尔登模型参数bzw。nichtparametrisch für die Modellfunktionen untersucht und daraus Verfahren zur Detektion von Strukturänderungen abgeleitet. Als eine für die Praxis relevante Anwendung wird die Berechnung von Risikomaßen wie Volatilität，Value-at-Risk und erwarteter Shortfall betrachtet.