Integrierte Prozesse und gemeinsame Trends: Darstellung und empirische Umsetzung mit Hilfe von Vektorfehlerkorrekturmodellen und Bayesianischen Vektorautoregressionen
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Seite
Kapitell Einleitung 1
Kapitel 2 Modellspezifikation und Modellierung von Prognosemodellen 5
2.1 Modellspezifikation bei Unkenntnis des wahren datenerzeugenden
Prozesses
2.2 Modellplanung für die Prognosen mit echten Daten 6
Kapitel 3 Nichtstationarität, Integration und Kointegration 10
3.1 Nichtstationarität ökonomischer Reihen und Methoden ihrer Behebung 10
3.1.1 Nichtstationarität versus schwache Stationarrtät 10
3.1.2 Formen der Nichtstationarität 11
3.1.3 Trendstationarität versus Differenzenstationarität ^
3.1.4 Behebung der Nichtstationarität 14
3.2 Implikation bei der Wahl zwischen Trendstationarität und
Differenzenstationarität 15
3.3 Tests auf Einheitswurzeln und deren Grosse 17
3.3.1 Der (Erweiterte) Dickey Fuller Test 17
3.3.2 Der Phillips Perron Test 19
3.3.3 Der Bayesianische Test von Sims 21
3.3.4 Cochranes Varianz Verhältnis Test 22
3.4 Gemeinsame Trends und Kointegration 24
3.4.1 Grundlagen, Definitionen und das Fehlerkorrekturmodell 24
3.4.2 Tests auf Kointegration: Das ML Verfahren von Johansen 31
3.5 Kritische Betrachtung der Grundlagen und Methoden der Integrations¬
und Kointegrationstests 38
3 5.1 Trend und Differenzenstationarität 38
35.2 Einheitswurzel und Varianz VerhäHnis Tests 40
35.3 Kointegrationstests 42
VI
Kapitel 4 Multivariate Zeitreihenansätze 46
4.1 Die Vektorautoregression 46
4.1.1 Grundlagen 46
4.1.2 Schätzung der Parameter 48
4.2 Die Bayesianische Vektorautoregression 49
4.2.1 Formale Darstellung 49
4.2.2 Das bayesianische Element der BVAR 53
4.2.3 Schätzung der BVAR Parameter 55
4.3 Die praktische Nutzung der BVAR: Prognosen 58
4.3.1 Prognoseergebnisse in der Literatur 58
4.3.2 Die Kettenregel der Prognose 59
4.3.3 Das Innovation Accounting und bedingte Prognosen 60
Kapitel 5 Spezifikation des BVAR Ansatzes und Prognosesimulationen 66
5.1 Bestimmung der Laglänge 66
5.2 Das Anordnungsproblem der Variablen 68
5.3 Bestimmung und Optimierung der Metaparameter 69
5.4 Eine Monte Carlo Simulation über die Ermittlungs genauigkeit von
tightness und decay sowie ein Prognosefehlervergleich der ermittelten
Spezifikationen 72
5.4.1 Fragestellung und Grundlagen der Simulation 72
5.4.2 Spezifikation des wahren Modells (Modell I) 73
5.4.3 Ermittlung optimaler Metaparameterkombinationen 74
5.4.4 Ermittlung der Prognosegüte 75
5.4.5 Simulationsergebnisse 75
Kapitel 6 Erweiterung des BVAR Ansatzes und Prognosesimulationen 84
6.1 Das BVAR Modell mit Fehlerkorrektur 84
6.2 BVAR und priors mit abgeschnittenen Verteilungen 86
6.3 Restriktionen der (B)VAR im Niveau unter Verwendung der
Komplemente von Kointegrationsvektoren 88
6.4 BVAR und das SUR Schätzverfahren 90
VII
6.5 Prognosegüte verschiedener Modellspezifikationen 92
6.5.1 Simulation mit der Engle/Yoo Vorgabe 93
6.5.2 Fazit der Simulation mit der Engle/Yoo Vorgabe 97
Kapitel 7 Empirische Anwendung der dargestellten Verfahren anhand
finanzmarktnaher Daten für die Vereinigten Staaten, Japan,
Deutschland und die Schweiz 102
7.1 Tests auf Stationarität und Persistenz im univariaten Fall 102
7.1.1 Datenauswahl und a priori Einschätzungen der Testergebnisse 102
7.1.2 Tests auf Stationarität und Staikturbrüche im univariaten Fall 104
7.1.3 Tests auf Persistenz im univariaten Fall 109
7.2 Die empirische Anwendung des ML Verfahren von Johansen 138
7.2.1 Zur Problematik der empirischen Anwendung 138
7.2.2 Johansens Testabfolge für H*(r) und H(r) 139
7.2.3 Modellbestimmung und Ermittlung des Kointegrationsranges für den
ersten Modellset 140
7.2.3.1 Festlegung der Lags 140
7.2.3.2 Bestimmung des Kointegrationsranges 141
7.2.3.3 Test der Residuen auf bedingte Heteroskedastizität und
Normalität 142
7.2.4 Der zweite Modellset: Modellbestimmung, Ermittlung des Kointegrations¬
ranges und Hypothesentests 144
7.2.4.1 Ergebnisse für FINM/Q 145
7.2.4.2 Ergebnisse für USM/Q 147
7.2.4.3. Ergebnisse für JPM/Q 150
7.2.4.4 Ergebnisse für CHM/Q 152
7.3. Abschliessende Betrachtung der Testergebnisse 156
Kapitel 8 Prognosegütevergleich zwischen BVAR und Fehlerkorrektur¬
modellen für USM/Q und CHM 181
8.1 Testaufbau 181
8.2 Fehlerkorrekturspezifikationen für USM/Q und CHM 188
8.2 1 Ausgangslage jgg
8 2.2 Die Spezifikationen für USM/Q und CHM 188
VIII
8.3 BVAR Spezifikationen für USM/Q und CHM 189
8.31 Ausgangslage 189
8.3.2 Die Spezifikationen für USM/Q und CHM 190
8.4 Prognoseergebnisse für USM/Q und CHM 195
Kapitel 9 Schlussbemerkungen 206
Appendix
Verzeichnis der verwendeten Symbole 210
Verzeichnis der Tabellen 211
Verzeichnis der Abbildungen 215
Datennachweis 216
Literaturverzeichnis 218
IX
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