Eignung des Garch-Modells zur Prognose der Volatilität des Dow Jones Industrial Average (eBook)
75 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-48216-7 (ISBN)
In der vorliegenden Arbeit wird der Frage nachgegangen, welche Zeitreihenmodelle es grundsätzlich gibt und welche davon sich für eine Prognose der Volatilität von Finanzmarktzeitreihen eignen. Hierfür findet eine Darlegung der elementarsten mathematischen Grundlagen statt, um im Anschluss daran die unterschiedlichen Modelle vorzustellen.
Daraufhin wird mithilfe des GARCH-Modells der Dow Jones Industrial Average (DJIA) Index auf Basis eines Datensatzes von den Jahren 2000 bis Ende 2020 modelliert. Dabei wird überprüft, ob eine Prognose grundsätzlich möglich ist und falls ja, wie genau das Modell arbeitet. Hierfür werden unterschiedliche Zeiträume aus der Vergangenheit prognostiziert und anschließend den tatsächlichen Daten gegenübergestellt. Abschließend wird ein Fazit auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse aus der Modellierung mithilfe des GARCH-Modells geschlossen.
Erscheint lt. Verlag | 7.9.2021 |
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Verlagsort | München |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Finanzierung |
Schlagworte | Analyse • djia • Dow Jones Industrial Average • Finance • GARCH-Modell • jupyter notebook • Prognose • Python • Volatilität • Zeitreihenmodell |
ISBN-10 | 3-346-48216-2 / 3346482162 |
ISBN-13 | 978-3-346-48216-7 / 9783346482167 |
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