Aktualisiert: 2023-05-15
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Finanzmarkt-Ökonometrie
Schlüsselwort: Prognosemodelle
Finanzmarkt-Ökonometrie
Mit welchen ökonometrischen Methoden kann man gute Prognosemodelle erstellen?
Im Zentrum des Buches stehen die zentralen Methoden der Finanzmarkt-Ökonometrie und ihre Umsetzung. Die 2. Auflage wurde um aktuelle Entwicklungen ergänzt und konsequent an der in Banken und an Universitäten weit verbreiteten Ökonometrie-Software EViews (Version 7) ausgerichtet. Umfassend erweitert wurde das Kapitel "Nichtstationarität und Kointegration".
Aktualisiert: 2023-05-10
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Die Marktdurchdringung der Elektromobilität in Deutschland
Im Jahr 2010 propagierte die deutsche Bundesregierung das medienwirksame Ziel, bis zum Jahr 2020 eine Million Elektrofahrzeuge auf deutschen Straßen etablieren zu wollen. Drei Jahre später fällt die Bilanz allerdings mehr als ernüchternd aus. 2012 wurden in Deutschland nur 2.517 Elektrofahrzeuge zugelassen. Offensichtlich überschätzten bisherige Marktprognosen den Markterfolg in Deutschland deutlich. Vernachlässigt wird in den meist kostenorientierten Absatzprognosen häufig, dass die positive Kaufentscheidung für ein Elektrofahrzeug den wesentlichen und zentralen Erfolgsfaktor der Marktdurchdringung in Deutschland darstellt. Um daher realistischere Marktgrößen für Elektrofahrzeuge ableiten zu können, muss die Auswahlentscheidung für ein Elektrofahrzeug im Zentrum der Absatzprognose und -modellierung stehen. An dieser Stelle setzt die Dissertation an. Die Basis der Analyse bildet ein Fahrzeugauswahlexperiment mit 850 deutschen Fahrzeugkunden. Auf dieser Datenbasis wird ein innovatives Prognosemodell entwickelt, das ein auswahlbasiertes Präferenzmessverfahren (Adaptive-Discrete-Choice-Based-Conjoint-Analyse) mit einem Bass-Diffusionsmodell kombiniert. Die vorliegende Untersuchung zeigt, dass in Deutschland bis zum Jahr 2020 kein Massenmarkt für Elektrofahrzeuge entstehen wird. Steigende Kraftstoffpreise, ein staatlicher Subventionsplan, eine deutliche Ausweitung der Produktpalette sowie das Angebot von Finanzierungs- und Leasingmodellen könnten vereinzelt positiv auf den Markterfolg der Elektrofahrzeuge wirken. Dennoch zeigt die Absatzmodellierung, dass im Jahr 2020 lediglich ein Fahrzeugbestand von 235.000 bis 282.000 Elektrofahrzeugen realistisch erscheint. Die Kundensegmentierung legt in diesem Zusammenhang offen, dass zum derzeitigen Zeitpunkt keine ausreichende Kundenzielgruppe für reine Elektrofahrzeuge existiert. Hybridfahrzeuge hingegen werden sich mit wachsenden Marktanteilen insbesondere in kleineren Fahrzeugklassen zur wesentlichen Konkurrenz für Elektrofahrzeuge entwickeln.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Prognose von Credit-Default-Swap-Spreads mit linearen Zustandsraummodellen
Zunächst ist von wesentlichem Interesse, dass die zukünftigen Werte des CDS-Spreads nicht nur von den eigenen historischen Werten, sondern gemäß dem Modell von Merton (1974) auch von den Werten anderer Variablen abhängen. Deshalb greift die existierende Literatur für die Prognose von CDS-Spreads auf lineare Regressionsmodelle zurück. Jedoch kann diese Modellform keine Nicht-Linearitäten, Nicht-Stationaritäten und Feedback-Effekte hinsichtlich der zugrundeliegenden Variablen abbilden. Indes ermöglicht das lineare Zustandsraummodell die Integration dieser Eigenschaften und wird daher in der Studie erstmals für die Prognose von CDS-Spreads verwendet. Dabei wird zunächst auf die allgemeine Struktur sowie die Zustands- und Parameterschätzung von linearen Zustandsraummodellen eingegangen, da diese Merkmale deutlich von den üblichen Regressionsmodellen abweichen. Insbesondere wird im Vergleich zur bestehenden Literatur ausführlich diskutiert, unter welchen Voraussetzungen die Modellparameter konsistent und effizient geschätzt werden können. Sodann werden konkrete Prognosemodelle vorgeschlagen, die das Random-Walk-Modell informationseffizienter Kapitalmärkte um verschiedene Formen von Autokorrelationen und Beziehungen zwischen den einzelnen Variablen erweitern. In diesem Kontext wird erstmalig der Versuch unternommen, den Zusammenhang zwischen dem tatsächlichen CDS-Spread und dem theoretischen CDS-Spread aus dem Modell von Merton (1974) für Prognosezwecke auszunutzen. Sodann wird ein theoretisch fundierter Rahmen geschaffen, um die Prognosegüte der unterschiedlichen Modelle miteinander vergleichbar zu machen. Dabei zeigt sich am Beispiel des iTraxx CDS Europe Index, dass das Random-Walk-Modell eine angemessene Abbildung des CDS-Spreads ermöglicht. Zwar können andere Modelle in bestimmten Konstellationen überlegene Prognosen bei gewisser statistischer Signifikanz erzeugen, jedoch können diese Vorteile gemäß dem Test einer Handelsstrategie nicht in Gewinne übertragen werden. Somit ist im Rahmen der vorliegenden Arbeit davon auszugehen, dass der CDS-Markt durch eine hohe Informationseffizienz gekennzeichnet ist.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie
Verteilungsprognose für den Deutschen Aktienindex
Unternehmensplanung für Ingenieure
Die meisten Ingenieure in der Praxis übernehmen Führungsverantwortung. Dabei ist vor allem die Planungskompetenz gefragt. Es muss einerseits die nahe Zukunft geplant werden, beispielsweise für Umsätze, Ergebnisse und Liquiditäten von Sparten, Produkten und in Märkten für die nächsten drei Jahre. Andererseits ist es erforderlich, zukünftige Entwicklungen des Unternehmens in einem dynamischen Wettbewerbsumfeld zu planen. Diese strategische Planung ist die entscheidende Weichenstellung für den Erfolg der Zukunft. Deshalb werden in diesem Band die Methoden der strategischen und operativen Planung vorgestellt. In einem gesamtheitlichen Rahmen werden die Einzelpläne diskutiert (z. B. Umsatz-, Kosten-, Finanz- und Personalpläne) und ihr zeitlicher Horizont bestimmt sowie der zeitliche Ablauf vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Ein disaggregiertes Prognosesystem für die Bundesrepublik Deutschland
Finanzmarkt-Ökonometrie
Mit welchen ökonometrischen Methoden kann man gute Prognosemodelle erstellen?
Im Zentrum des Buches stehen die zentralen Methoden der Finanzmarkt-Ökonometrie und ihre Umsetzung. Die 2. Auflage wurde um aktuelle Entwicklungen ergänzt und konsequent an der in Banken und an Universitäten weit verbreiteten Ökonometrie-Software EViews (Version 7) ausgerichtet. Umfassend erweitert wurde das Kapitel "Nichtstationarität und Kointegration".
Aktualisiert: 2023-01-01
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Heute den Standort für Morgen finden
Standortentscheidungen reflektieren neben den vorgefundenen Bedingungen immer auch Annahmen über die weitere Entwicklung. Ein wesentlicher Rahmenfaktor für jede Art von Standortentscheidung ist die demografische Entwicklung. Diese beeinflusst wesentlich die zukünftige Attraktivität eines Standortes. Diese Arbeit untersucht, ob es mit Hilfe von strukturierten Entscheidungsunterstützungsverfahren möglich ist, auf der Grundlage von historischen Analysen und zukünftigen Prognosen eine Aussage zu treffen, wie unterschiedliche demografische Szenarien die Attraktivität eines Standortes, gemessen an dessen Kaufkraft, beeinflussen. Damit soll Entwicklern, Investoren oder kommunalen Entscheidern die Möglichkeit gegeben werden, ihre Standortentscheidungen auf demografische Faktoren hin zu prüfen und teilweise widersprüchliche Entwicklungen zu berücksichtigen.
Aktualisiert: 2023-01-31
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Fusions- und Übernahmekandidaten in der deutschen Stahlindustrie
Verteilungsprognose für den Deutschen Aktienindex
Die Autorin analysiert die Einsatzmöglichkeiten neuronaler Modelle im Bereich der zeitraumorientierten Verteilungsprognosen und entwickelt für den deutschen Aktienindex (DAX) ein Modell zur Prognose von Maßzahlen in Sinne eines Interface-Konzepts.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Finanzmarkt-Ökonometrie
Ein Ansatz zur Absicherung berufsspezifischen Humankapitals am Kapitalmarkt unter Verwendung von Branchen- und Berufsindizes
Was machen Arbeitnehmer, deren erlernter und ausgeübter Beruf unerwartet an Wichtigkeit verliert? Im besten Fall haben sie die Möglichkeit, in einem anderen Beruf zu arbeiten, z. B. vom Tischler zum Automechaniker zu wechseln. Im schlimmsten Fall sind jedoch die für den ausgeübten Beruf erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten – zusammengefasst als berufsspezifisches Humankapital – so speziell, dass sie sich nur schwierig bzw. gar nicht auf einen anderen Beruf übertragen lassen. Unvorhersehbare Ereignisse, die zu derartigen Situationen führen, können politischer, wirtschaftlicher oder konjunktureller Natur sein. Auch der technische Fortschritt kann eine Berufsgruppe und das mit ihr verbundene, notwendige Humankapital unwichtiger oder sogar überflüssig werden lassen. Die eigentlich zu erwartenden Einkommensströme sind damit risikobehaftet.
In dieser Arbeit wird am Beispiel ausgewählter Berufsgruppen ein Ansatz aufgezeigt, wie berufsspezifisches Humankapital und die dadurch entstehenden Arbeitseinkommen am Kapitalmarkt abgesichert werden können. Zu diesem Zweck bedient sich die Autorin der klassischen Portfoliooptimierung. Im Speziellen soll für jeden Beruf ein Minimum-Varianz Portfolio gefunden werden. Wo im klassischen Sinne nur handelbare Anlagealternativen bestehen, enthält es hier mit dem berufsspezifischen Humankapital eine nicht-handelbare Komponente. Als Anlageinstrumente werden zum einen verschiedene Branchenindizes verwendet. Zum anderen wird ein auf den Beruf zugeschnittener, fiktiver Berufsindex genutzt, der die durchschnittliche Einkommensentwicklung für diesen Beruf abbildet.
Es kann gezeigt werden, dass sowohl die Branchenindizes alleine als auch diese in Kombination mit einem Berufsindex dazu in der Lage sind, berufsspezifische Risiken und damit das entsprechende Humankapital in den betrachteten Berufsgruppen abzusichern.
Aktualisiert: 2019-10-03
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen
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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Unternehmensplanung für Ingenieure
Die meisten Ingenieure in der Praxis übernehmen Führungsverantwortung. Dabei ist vor allem die Planungskompetenz gefragt. Es muss einerseits die nahe Zukunft geplant werden, beispielsweise für Umsätze, Ergebnisse und Liquiditäten von Sparten, Produkten und in Märkten für die nächsten drei Jahre. Andererseits ist es erforderlich, zukünftige Entwicklungen des Unternehmens in einem dynamischen Wettbewerbsumfeld zu planen. Diese strategische Planung ist die entscheidende Weichenstellung für den Erfolg der Zukunft. Deshalb werden in diesem Band die Methoden der strategischen und operativen Planung vorgestellt. In einem gesamtheitlichen Rahmen werden die Einzelpläne diskutiert (z. B. Umsatz-, Kosten-, Finanz- und Personalpläne) und ihr zeitlicher Horizont bestimmt sowie der zeitliche Ablauf vorgestellt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Marktdurchdringung der Elektromobilität in Deutschland
Im Jahr 2010 propagierte die deutsche Bundesregierung das medienwirksame Ziel, bis zum Jahr 2020 eine Million Elektrofahrzeuge auf deutschen Straßen etablieren zu wollen. Drei Jahre später fällt die Bilanz allerdings mehr als ernüchternd aus. 2012 wurden in Deutschland nur 2.517 Elektrofahrzeuge zugelassen. Offensichtlich überschätzten bisherige Marktprognosen den Markterfolg in Deutschland deutlich. Vernachlässigt wird in den meist kostenorientierten Absatzprognosen häufig, dass die positive Kaufentscheidung für ein Elektrofahrzeug den wesentlichen und zentralen Erfolgsfaktor der Marktdurchdringung in Deutschland darstellt. Um daher realistischere Marktgrößen für Elektrofahrzeuge ableiten zu können, muss die Auswahlentscheidung für ein Elektrofahrzeug im Zentrum der Absatzprognose und -modellierung stehen. An dieser Stelle setzt die Dissertation an. Die Basis der Analyse bildet ein Fahrzeugauswahlexperiment mit 850 deutschen Fahrzeugkunden. Auf dieser Datenbasis wird ein innovatives Prognosemodell entwickelt, das ein auswahlbasiertes Präferenzmessverfahren (Adaptive-Discrete-Choice-Based-Conjoint-Analyse) mit einem Bass-Diffusionsmodell kombiniert. Die vorliegende Untersuchung zeigt, dass in Deutschland bis zum Jahr 2020 kein Massenmarkt für Elektrofahrzeuge entstehen wird. Steigende Kraftstoffpreise, ein staatlicher Subventionsplan, eine deutliche Ausweitung der Produktpalette sowie das Angebot von Finanzierungs- und Leasingmodellen könnten vereinzelt positiv auf den Markterfolg der Elektrofahrzeuge wirken. Dennoch zeigt die Absatzmodellierung, dass im Jahr 2020 lediglich ein Fahrzeugbestand von 235.000 bis 282.000 Elektrofahrzeugen realistisch erscheint. Die Kundensegmentierung legt in diesem Zusammenhang offen, dass zum derzeitigen Zeitpunkt keine ausreichende Kundenzielgruppe für reine Elektrofahrzeuge existiert. Hybridfahrzeuge hingegen werden sich mit wachsenden Marktanteilen insbesondere in kleineren Fahrzeugklassen zur wesentlichen Konkurrenz für Elektrofahrzeuge entwickeln.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Adoption und Nutzung sozialer Online-Netzwerke
Um soziale Online-Netzwerke ist in der Wirtschaftspresse und Unternehmenspraxis ein regelrechter Hype entstanden. Zahlreiche Unternehmen haben begonnen, soziale Online-Netzwerke in ihren Marketing-Mix zu integrieren. Die Erlöse der Betreiber sozialer Online-Netzwerke basieren bislang vorwiegend auf der Platzierung zielgruppenspezifischer Werbung. Um dieses Erlöspotenzial auszuschöpfen, ist eine große und aktive Mitgliederbasis unabdingbar. Dies stellt insbesondere die Betreiber von neu am Markt verfügbaren Diensten vor große Herausforderungen. Zum einen sind sie häufig nicht in der Lage, potenzielle Nutzer zu einer Registrierung für ihr Dienstangebot zu bewegen (Adoption). Zum anderen kämpfen sie - insbesondere unter neu gewonnenen Mitgliedern - mit hohen Abbruchquoten und geringen Nutzungsintensitäten. Ziel des Verfassers ist es, einen empirischen Beitrag zur Adoptionsforschung im Kontext sozialer Online-Netzwerke zu leisten. Im Rahmen einer ersten empirisch-qualitativen Studie widmet er sich zunächst der Erklärung des Adoptionsprozesses. Kernstück der Arbeit bildet die sich anschließende empirisch-quantitative Studie, in der die Frage adressiert wird, ob das individuelle Abbruch- sowie das Nutzungsverhalten frühzeitig prognostiziert werden können. In diesem Zusammenhang wird auf einen Datensatz von über 10.000 registrierten Mitgliedern eines neuartigen sozialen Online-Netzwerks zurückgegriffen. Zur Analyse der Daten kommt mit der Zero-Inflated Poisson-Regression ein statistisches Verfahren zum Einsatz, das in der internationalen Marketingforschung bislang erst selten verwendet wurde. Die Ergebnisse der Studie machen insbesondere deutlich, dass mithilfe unternehmensinterner Daten sowohl das Abbruchverhalten als auch das Nutzungsverhalten frühzeitig erfolgreich vorhergesagt werden können. Die Arbeit bietet demnach in praktischer Hinsicht einen interessanten Ansatz zur frühzeitigen Identifizierung von Abbrechern des Dienstes sowie zur Segmentierung unterschiedlicher Nutzertypen (z.B. Wenig- vs. Viel-Nutzer). Abschließend werden diverse Ansatzpunkte für eine aktive Beeinflussung des individuellen Nutzerverhaltens bei sozialen Online-Netzwerken aufgezeigt.
Aktualisiert: 2019-12-20
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Ein disaggregiertes Prognosesystem für die Bundesrepublik Deutschland
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