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

每隔一年，韦尔登就有一个基本的模型来解释这一点，即不同的模型是不同的。聚集问题将通过模拟来解决，也可以通过相互协调或内部协调来解决韦尔登的聚集问题。努尔安娜赫梅在金融市场的统计特征基础上，重新评估了信贷风险和相互作用，韦尔登。Agesehen von den im Projket geleisteten Vorarbeiten steht jedom bisher kein ökonometrisches Verfahren zur Verfügung，um die Model parameters zu schätzen. Daher soll ein derartiges Verfahren zur Anwendungsreife gebracht韦尔登，um es dann zur Validierung and Weiterentwicklung der Model einzusetzen. Dabei soll in folgenden Schritten vorgegangen韦尔登：1.金融市场数据韦尔登典型特征识别的参数化方法（z.B. ARCH-Effekte，multi-fraktale Modelle）und nichtparametrische（z.B. q-q-Plot）Ansätze berücksichtigt韦尔登. 2.模型参数韦尔登通过最优化一个Zielfunction bestimmt，在welche的Unterschede zwischen realen和simulierten Zeitreihen hinsichtlich的ausgewählten Stagelken eingehen。仿真变量的增加不能使优化与数值标准化结果一致。Daher韦尔登Optimierungsheuristiken eingesetzt，die speziell für die vorliegende Aufgabe entwickelt韦尔登. 3.在此基础上，我们将韦尔登，并对仿真模型进行评估。Dabei soll sowohl ihre Eignung zur Beschreibung und“Erklärung”realer Daten als auch die Brauchbarkeit der mit diesen Modellen generierten künstlichen Daten berücksichtigt韦尔登.

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.