Wechselkurse, Unsicherheit und Long Memory:
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Heidelberg
Physica-Verl.
1994
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| Series: | Studies in contemporary economics
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Short Memory Prozesse in der Zeitreihenanalyse 9
2.1 Grundlagen der Zeitreihenanalyse 9
2.1.1 Grundlagen stochastischer Prozesse im Zeitbereich 10
2.1.2 Grundlagen stochastischer Prozesse im Frequenzbereich . . 18
2.2 Autoregressive Moving Average Modelle oder Modelle mit Short
Memory 26
3 Theorie der Long Memory Prozesse 33
3.1 Fraktional integrierte ARMA Modelle oder Modelle mit Long Me¬
mory 34
3.1.1 Fraktional differenziertes Rauschen 34
3.1.2 Fraktional integrierte ARMA Prozesse 41
3.1.3 Fraktionale Gaußprozesse 47
3.2 Prognosen mit ARFIMA Modellen 49
3.2.1 Zwei exakte Prognosemethoden 50
3.2.2 Zwei approximative Prognosemethoden 52
X
3.3 Generierungsmethoden für ARFIMA Prozesse 54
4 Schätzverfahren für Long Memory Prozesse 61
4.1 Das Geweke/Porter Hudak Verfahren 63
4.2 Maximum Likelihood Verfahren 67
4.2.1 Die exakte Maximum Likelihood Methode im Zeitbereich . 68
4.2.2 Zwei approximative Maximum Likelihood Methoden im Fre¬
quenzbereich: der Whittleschätzer und dessen Approximation 70
4.3 Eine alternative Methode zur Berechnung des Whittleschätzers . . 78
5 Eigenschaften von Long Memory Schätzverfahren bei Vorliegen
kurzer Zeitreihen 85
5.1 Eigenschaften von Long Memory Schätzverfahren bei kurzen Zeit¬
reihen und korrekter Modellspezifikation 88
5.1.1 Kriterien zur Beurteilung von Schätzverfahren 89
5.1.2 Schätzeigenschaften bei Vorliegen von fraktional differen¬
ziertem Rauschen 92
5.1.3 Schätzeigenschaften bei Vorliegen von ARFIMA (p,d,q) PTo
zessen 97
5.2 Determinanten der Verzerrung des Intermediate/Long Memory Pa¬
rameters bei der Schätzung von ARFIMA Modellen 1 7
5.2.1 Einfluß der a priori verfügbaren Information 10
5.2.2 Einfluß der Parameterspezifikation auf das Ausmaß der Ver¬
zerrungen 1
5.3 Identifikation von fraktional differenziertem Rauschen 1*5
5.3.1 Selektionskriterien
xi
5.3.2 Aufbau der Monte Carlo Studie 119
5.3.3 Ergebnisse der einzelnen Monte Carlo Experimente .... 120
6 Wechselkurstheorie und Long Memory 133
6.1 Theoretische Wechselkursmodelle 134
6.2 Empirische Wechselkursmodelle 137
6.3 Effizienz, Spekulation und Long Memory 141
6.4 Ãœbertragung von Long Memory aus dem Geldmarkt in einer Lucas
Welt 142
6.5 Long Memory und der Finanzmarktansatz 148
7 Wechselkurse und Long Memory — Empirische Ergebnisse 157
7.1 Verwendete Methoden und Daten 158
7.2 Vierteljährliche Wechselkursänderungen 168
7.3 Monatliche Wechselkursänderungen 176
7.4 Wöchentliche Wechselkursänderungen 185
7.5 Tägliche Wechselkursänderungen 192
7.6 Zusammenfassung und Beurteilung der empirischen Ergebnisse . . 197
8 Zusammenfassung der Ergebnisse 201
Literaturverzeichnis 209
Autorenindex 223
Sachindex 227
Abbildungsverzeichnis
2.1 Berechnung der Spektraldichtefunktion 23
2.2 Spektraldichtefunktion eines zyklischen stochastischen
Prozesses 24
3.1 Verlauf der MA Parameter von unendlichen Moving
Average Darstellungen eines AR(1) Prozesses und von
fraktional differenziertem rauschen 37
3.2 Realisation von fraktional differenziertem Rauschen
mit d = 0,3 und j] = 38
3.3 Spektraldichtefunktionen von Intermediate und Long
Memory Prozessen 45
5.1 Verhalten des approximativen Whittleschätzers .... 102
7.1 DM/US Dollar Kassakurs Tagesdaten vom 1. Januar
1973 bis 30. April 1990 163
7.2 SFr/US Dollar Kassakurs Tagesdaten vom 1. Januar
1973 bis 30. April 1990 164
7.3 DM/SFr Kassakurs Tagesdaten vom 1. Januar 1973 bis
30. April 1990 165
7.4 prozentuale veränderung des dm/us dollar kassa
kurses Monatsdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April
1990 166
xiv
7.5 PROZENTUALE VERÄNDERUNG DES SFr/US ÖOLLAR KASSA
kurses Monatsdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April
1990 167
7.6 prozentuale veränderung des dm/sfr kassakurses
Monatsdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April 1990 ... 168
7.7 prozentuale veränderung des dm/us dollar kassa
kurses Tagesdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April
1990 169
7.8 PROZENTUALE VERÄNDERUNG DES SFr/US ÜOLLAR KASSA
kurses Tagesdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April
1990 170
7.9 prozentuale veränderung des dm/sfr kassakurses
Tagesdaten vom 1. Januar 1973 bis 30. April 1990 .... 171
Tabellenverzeichnis
5.1 Eigenschaften verschiedener Schätzverfahren bei Vor¬
liegen EINES ARFIMA(0,d,0) PROZESSES DER LÄNGE T = 100
MIT d = 0,05 94
5.2 Eigenschaften verschiedener Schätzverfahren bei Vor¬
liegen EINES ARFIMA(l, f,0) PROZESSES DER LÄNGE T = 100
MIT cti = 0,3 UND d 0,15 99
5.3 Eigenschaften verschiedener Schätzverfahren bei Vor¬
liegen eines ARFIMA(M,1) Prozesses der Länge T = 100
MIT c*i = 0,3, d = 0,15 UND ßi = 0,3 100
5.4 Schätzeigenschaften des exakten Maximum Likelihood
Verfahrens bei Kenntnis von h und des approximativen
Whittleschätzers bei Vorliegen verschiedener ARFI
MA(l,d,0) und ARFIMA(0, *,1) Prozesse mit T = 100 ... 103
5.5 Schätzeigenschaften des Whittleschätzers und dessen
Approximation bei Vorliegen verschiedener ARFIMA
(l, f,0) , ARFIMA(O,d,l) und ARFIMA(M,1) Prozesse mit
T = 100 104
5.6 AUSMASS DER VERZERRUNGEN BEI ANWENDUNG DES WHITTLE¬
SCHÄTZERS UND DESSEN APPROXIMATION UNTER VERSCHIEDE¬
NEN Informationsannahmen bei Vorliegen verschiedener
ARFIMA(l, /,0) und ARFIMA(0,d,l) PROZESSE 110
5.7 Mittelwerte der Parameterschätzungen eines ARFIMA
(0,d,0) PROZESSES MIT d = 0, 1 UND T = 200 FÜR 17 VERSCHIE¬
DENE ARFIMA(p,d,q) SPEZlFIKATIONEN 116
xvi
5.8 Selektionshäufigkeiten von Selektionskriterien für T =
100 121
5.9 Selektionshäufigkeiten von Selektionskriterien für T =
200 122
5.10 Selektionshäufigkeiten eines ARFIMA(0, /,0) Modells mit
d = 0, 2 FÃœR ANSTEIGENDE T 123
5.11 Selektionshäufigkeiten verschiedener ARFIMA(0, f,0)
MODELLE BEI VERWENDUNG VERSCHIEDENER DATENTAPER MIT
VERSCHIEDENEN a S MITTELS DES SCHWARZ KRITERIUMS FÃœR
T = 100 UND 17 ALTERNATIVEN SPEZIFIKATIONEN 123
5.12 Selektionshäufigkeiten verschiedener ARFIMA(0, f,0)
und AR(1) Prozesse mittels des Schwarz Kriteriums . . 125
5.13 autokovarianzen verschiedener arfima(p,rf,g) modelle
MIT £*! = d = ßX = 0,1 126
5.14 Selektionshäufigkeiten von AR(1) Prozessen der Länge
T = 100 bei 17 Modellalternativen 127
5.15 Selektionshäufigkeiten von ARFIMA(l, f,l) PROZESSEN mit
d = 0,15 der Länge T = 100 bei 17 Modellalternativen . 128
5.16 Selektionshäufigkeiten von zwei ARFIMA(1,«/,1) Prozes
sen 130
7.1 DM/US Dollar Kurs — ARFIMA(p, f,9) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN VIERTELJÄHRLICHEN VERÄNDERUNGEN l72
7.2 SFr/US Dollar Kurs — ARFIMA(p,d,9) ScHÄTZUNGEN der
prozentualen vierteljährlichen veränderungen l73
7.3 DM/SFr Kurs — ARFIMA(p, /,9) Schätzungen der pro¬
zentualen VIERTELJÄHRLICHEN VERÄNDERUNGEN l74
7.4 Prognoseeigenschaften verschiedener ARFIMA(p, /,?)
Spezifikationen bei prozentualen vierteljährlichen Kas¬
sakursveränderungen l7^
xvii
7.5 DM/US Dollar Kurs — ARFIMA(p, f,g) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN MONATLICHEN VERÄNDERUNGEN 178
7.6 SFr/US Dollar Kurs — ARFIMA(p, f,g) ScHÄTzuNGEN der
PROZENTUALEN MONATLICHEN VERÄNDERUNGEN 180
7.7 DM/SFr Kurs — ARFIMA(p, f,?) ScHÄTzuNGEN der pro¬
zentualen MONATLICHEN VERÄNDERUNGEN 182
7.8 Prognoseeigenschaften verschiedener ARFlMA(p,d,q)
Spezifikationen bei prozentualen monatlichen Kassakurs¬
veränderungen 184
7.9 DM/US Dollar Kurs — ARFIMA( , i,g) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN WÖCHENTLICHEN VERÄNDERUNGEN 186
7.10 SFr/US Dollar Kurs — ARFIMA(p, f, 7) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN WÖCHENTLICHEN VERÄNDERUNGEN 188
7.11 DM/SFr Kurs — ARFIMA(p, f,g) ScHÄTzuNGEN der pro¬
zentualen WÖCHENTLICHEN VERÄNDERUNGEN 189
7.12 Prognoseeigenschaften verschiedener ARFIMA(p, f,g)
Spezifikationen bei prozentualen wöchentlichen Kassa¬
kursveränderungen 190
7.13 DM/US Dollar Kurs — ARFIMA(p, /,g) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN TÄGLICHEN VERÄNDERUNGEN 193
7.14 SFr/US Dollar Kurs — ARFIMA(p,d,g) ScHÄTZUNGEN der
PROZENTUALEN TÄGLICHEN VERÄNDERUNGEN 194
7.15 DM/SFr Kurs — ARFIMA(p, i,9) ScHÄTzuNGEN der pro¬
zentualen täglichen Veränderungen 196
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