Ein Instrument zur Analyse komplexer ökonomischer Zusammenhänge sind die ökonometrischen Mehrgleichungsmodelle. Die Autorin entwickelt ein neuartiges Verfahren, das zu jeder vorgegebenen Prognosegüte und für jedes beliebige lineare Mehrgleichungsmodell Intervallprognosen bereitstellt.
Aktualisiert: 2023-02-03
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Aktualisiert: 2023-04-02
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-15
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Aktualisiert: 2023-04-15
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Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht.
Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann.
In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern.
Aktualisiert: 2019-10-03
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Ein historisch niedriges Zinsniveau auf der einen Seite, Renditeeinbrüche und steigende Volatilitäten bei Aktien auf der anderen Seite – eine Marktsituation, die institutionelle Investoren vor neue Herausforderungen stellt. In besonderer Weise sind Lebensversicherungsunternehmen von der aufgezeigten Problematik betroffen, da diese trotz einer immer geringeren Nettoverzinsung der Aktiva die zugesagten Garantieleistungen bestehender Verträge erwirtschaften müssen. Um in diesem Marktumfeld fundierte Investitionsentscheidungen für Portfolios aus festverzinslichen Wertpapieren zu treffen, muss die künftige Zinsentwicklung möglichst exakt eingeschätzt werden.
Bekannte Zinsstrukturmodelle der Nelson/Siegel-Klasse, die auch von Zentralbanken eingesetzt werden, können jedoch nicht ohne Erweiterung in der zeitlichen Längsschnittanalyse verwendet werden. In der aktuellen Forschung wird basierend auf der Faktormodellstruktur die Dynamik der Zinsstruktur abgebildet. Mittels einer Modifikation der ursprünglichen Modellgleichung lassen sich darüber hinaus arbitragefreie Varianten der Zinsmodelle der Nelson/Siegel-Klasse ableiten, sodass diese in den modelltheoretischen Rahmen eines vollständigen Finanzmarktmodells eingebettet werden können.
Vor diesem Hintergrund werden ausgewählte Zinsmodelle bezüglich ihrer Anpassungsfähigkeit an die vergangene Zinsentwicklung sowie bezüglich ihrer Prognosegüte der künftigen Zinsstrukturkurve analysiert. Des Weiteren wird die Frage untersucht, inwiefern die Modelle im Management von Bondportfolios eingesetzt werden können, um das Risiko der künftigen Wertentwicklung auf Basis von Simulationsrechnungen zu quantifizieren. Zur Quantifizierung des Risikos der Bondportfolios werden bekannte Risikomaße, wie z. B. Value at Risk und Worst Case Average Return, verwendet.
Aktualisiert: 2019-10-03
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Die fundamentale Aktienanalyse zielt darauf ab, durch aktive Portfoliomanagementstrategien systematische Überrenditen zu generieren. Der Erfolg dieser Strategien hängt entscheidend von der Prognosekompetenz der Analysten ab. Eine empirische Überprüfung der Güte von mehr als 10.000 U.S.-Personal-Consumption-Prognosen bekannter Banken, Industrieunternehmen sowie renommierter Forschungsinstitute kommt zu einem ernüchternden Ergebnis: Die überwiegende Mehrzahl der Prognosen ist nicht einmal besser als die sogenannte naive Prognose, welche darin besteht, von unveränderten Werten in der Zukunft auszugehen. Dies spiegelt eine völlige Unkenntnis der prognostizierten Zusammenhänge wider. Die Untersuchung bietet neben diesem Ergebnis eine Einführung in die Grundlagen der fundamentalen Aktienanalyse.
Aktualisiert: 2023-04-08
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Eine empirische Evaluation von 136 Prognosezeitreihen von 34 amerikanischen Banken, Versicherungen und Instituten mit mehr als 13500 Prognosedaten kommt unter Anwendung von insgesamt sieben einschlägigen Verfahren der Prognosebeurteilung zu einem ernüchternden Ergebnis: Die untersuchten Zinsprognosen haben keine hohe Prognosegüte und sind größtenteils nicht rational. Dies liegt vor allem daran, dass Analysten keine eigenen Prognosen abgeben, sondern aus Sorge um ihre Reputation vielmehr das schützende Umfeld der Herde aufsuchen. Es wird die Anreizsituation von Finanzmarktanalysten modelliert und anschließend durch experimentelle Evidenz ein Reputational Herding bestätigt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Ein Instrument zur Analyse komplexer ökonomischer Zusammenhänge sind die ökonometrischen Mehrgleichungsmodelle. Die Autorin entwickelt ein neuartiges Verfahren, das zu jeder vorgegebenen Prognosegüte und für jedes beliebige lineare Mehrgleichungsmodell Intervallprognosen bereitstellt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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