Analyse und Prognose von Finanzmärkten:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bad Soden/Ts.
Uhlenbruch
1996
|
| Schriftenreihe: | Reihe Portfoliomanagement
3 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Vollst. zugl.: Freiburg, Univ., Habil.-Schr., 1996 |
| Beschreibung: | XVIII, 695 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3980440036 |
Internformat
MARC
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis I
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis VII
Tabellenverzeichnis XI
Abkürzungsverzeichnis XV
1. Überblick und Einleitung 1
1.1. Erweiterungsdimensionen der traditionellen Finanzanalyse 1
1.2. Strukturen finanzanalytischer Probleme und eine Finanzanalyse
mittels KNN 6
1.3. Integrierte Finanzmärkte 9
1.4. Aufgabenstellung und Gang der Arbeit 14
2. Partialansätze linearer und nicht-linearer Finanzanalyse 21
2.1. Denkansätze, Methoden und Probleme der Finanzanalyse 21
2.1.1. Ausrichtungen der Finanzanalyse 21
2.1.2. Renditegenerierungsprozesse 22
2.1.2.1. Vorbemerkungen 22
2.1.2.2. Lineare Renditegenerierungsprozesse 23
2.1.2.2.1. Das Single-Index-Modell 24
2.1.2.2.2. Das Multi-Index-Modell 26
2.1.2.2.3. Das Arbitrage-Pricing-Modell 27
2.1.2.3. Nicht-lineare dynamische Renditegenerierungsprozesse 29
2.1.2.3.1. Nicht-lineare dynamische Modelle als Gegenentwurf 29
2.1.2.3.2. Additive nicht-lineare stochastische
Renditegenerierungsprozesse 30
2.1.2.3.3. Multiplikative nicht-lineare stochastische
Renditegenerierungsprozesse 32
2.1.2.3.4. Deterministische nicht-lineare
Renditegenerierungsprozesse 33
2.1.3. Die These effizienter Kapitalmärkte 34
2.1.3.1. Die Effizienzthesen und ihre Implikationen für die
Finanzanalyse 34
2.1.3.2. Empirische Befunde und gängige Kritik am Konzept
effizienter Kapitalmärkte 41
2.1.3.3. Nicht-lineare Renditegenerierungsprozesse und die
Effizienzthese 44
2.1.4. Methoden der Finanzanalyse 48
2.1.4.1. Technische Analyse 51
2.1.4.1.1. Grundlagen der Technischen Analyse: Die Dow-Theorie. 51
2.1.4.1.2. Die Trendlinien-Methode 52
2.1.4.1.3. Die Analyse der Formationen 54
II Inhaltsverzeichnis
2.1.4.1.4. Die Analyse mit Hilfe Technischer Indikatoren 57
2.1.4.1.5. Moderne zeitreihenanalytische Verfahren 61
2.1.4.1.5.1. ARIMA-Modelle 62
2.1.4.1.5.2. Die Spektralanalyse 67
2.1.4.1.5.3. Neuere Entwicklungen 69
2.1.4.2. Fundamentale Analyse 75
2.1.4.2.1. Der Ansatzpunkt der Fundamentalanalyse 75
2.1.4.2.2. Die Faktorenanalyse 77
2.1.4.2.3. Die Regressionsanalyse 81
2.1.4.2.4. Die Diskriminanzanalyse 84
2.1.4.2.5. Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle 86
2.1.4.2.6. Abschließende Bemerkungen 98
2.2. Grundsätzliche Tauglichkeit Künstlicher Neuronaler Netzwerke für
finanzanalytische Aufgabenstellungen 100
2.2.1. Allgemeine Charakterisierung Künstlicher Neuronaler Netzwerke 100
2.2.2. Systematisierungsansätze 102
2.2.3. Wichtige Netzwerktypen im Überblick 105
2.2.3.1. Perceptrons 106
2.2.3.2. Radiale-Basis-Funktionen-Netzwerke 110
2.2.3.3. Die Boltzmann-Maschine 123
2.2.3.4. Übersicht über die Eigenschaften der betrachteten
KNN-Typen 125
2.2.4. Fallstudie: Analyse eines nicht-linearen
Renditegenerierungsprozesses 128
2.2.5. Elemente einer ökonomischen Fundierung
Künstlicher Neuronaler Netzwerke 137
2.2.5.1. Grundlegende Ansätze 137
2.2.5.2. Zimmermanns Ansatz: Die Boltzmann-Maschine als
ökonomisches Paradigma 140
2.2.5.3. Prospect Theory und Neuronale Netze 149
2.2.6. Empirische Studien zum Einsatz von KNN bei
finanzanalytischen Problemen 156
2.3. Das Multilayer-Perceptron 163
2.3.1. Das Grundmodell 163
2.3.2. Wichtige Erweiterungen 169
2.3.2.1. Fehlerfunktionen 169
2.3.2.2. Lernverfahren 172
2.3.3. Die Generalisierungsfähigkeit 181
2.3.3.1. Das Problem des Overfitting 181
2.3.3.2. Stopped Training und Cross-Validierungen 182
2.3.3.3. Entwicklung optimaler Netzwerke: Weight Pruning 91
2.3.3.3.1. Vorbemerkungen 191
2.3.3.3.2. Unechtes Weight Pruning 193
2.3.3.3.2.1. Weight Cost 194
2.3.3.3.2.2. Weight Decay 196
2.3.3.3.3. Echtes Weight Pruning 198
2.3.3.3.3.1. Der Finnoff/Zimmermann-Test 198
2.3.3.3.3.2. Varianten 204
2.3.3.3.3.3. Ein Jackknife-Ansatz 205
Inhaltsverzeichnis III
2.3.3.3.4. Die Leistungsfähigkeit der vorgestellten Verfahren 211
2.3.3.3.5. Spezialfälle: Hidden Neuron und Input Pruning 224
2.3.4. Ansätze zu einer Erklärungskomponente für
Multilayer-Perceptrons 226
2.4. Das Recurrent-Perceptron 231
2.4.1. Die Erweiterung des Multilayer-Perceptrons auf beliebige
Netzwerkarchitekturen 231
2.4.2. Die besondere Bedeutung für finanzanalytische
Aufgabenstellungen 235
3. Finanzanalyse integrierter Märkte 239
3.1. Vorbemerkungen 239
3.2. Integrierte versus segmentierte Finanzmärkte 243
3.2.1. Internationale Paritätsrelationen 244
3.2.1.1. Kaufkraftparitätentheorie 245
3.2.1.2. Zinsparitätentheorie 254
3.2.1.2.1. Varianten der Zinsparitätentheorie 254
3.2.1.2.2. Integration im Lichte der Zinsparitätentheorie 264
3.2.1.3. Internationale Fisher-Relation 268
3.2.1.4. Wechselkurserwartungen (foreign exchange expectations) 269
3.2.1.5. Internationale Paritätsrelationen und integrierte Finanzmärkte 270
3.2.2. Internationale Diversifikation 271
3.2.2.1. Allgemeine Eigenschaften der Portfoliobildung 272
3.2.2.2. Das Weltmarkt-Portfolio 275
3.2.2.3. Implikationen internationaler Diversifikation für integrierte
Finanzmärkte 288
3.2.3. International Asset Pricing Theory 290
3.2.3.1. Das Capital Asset Pricing Model 291
3.2.3.2. Das International Asset Pricing Model 293
3.2.3.3. Die Arbitrage Pricing Theory 299
3.2.3.4. Die International Arbitrage Pricing Theory 302
3.2.4. Segmentierte Finanzmärkte 315
3.2.4.1. Investment-Barrieren 315
3.2.4.2. Modellierung der Investment-Barrieren 322
3.2.5. Kointegrierte Finanzmärkte 330
3.2.6. Integrierte Finanzmärkte: Bestandsaufnahme und
ein weiterer Test 356
3.3. Entwürfe einer Finanzanalyse integrierter Märkte 374
3.3.1. Ansätze zur Finanzanalyse eines Marktverbundes 374
3.3.2. Der Nutzen einer Finanzanalyse integrierter Märkte 376
3.3.2.1. Integrierte Wechselkursmodelle 377
3.3.2.2. Beurteilung der Güte eines ökonomischen Modells 380
3.3.2.3. Die Vorgängerstudie 383
3.3.3. Methoden zur Finanzanalyse integrierter Märkte 388
3.3.3.1. Semi-interdependente Finanzanalyse 388
3.3.3.2. Interdependente Finanzanalyse 393
3.3.4. Der Ansatz von Murphy: Intermarket Technical Analysis 396
IV Inhaltsverzeichnis
3.4. Finanzanalyse integrierter Märkte versus Partialansätze:
Ein Weltmodell 408
3.4.1. Vorbetrachtungen zur ModellentwickJung 408
3.4.2. Gemeinsame Spezifikationen der Untersuchung für alle Ansätze 411
3.4.2.1. Auswahl der zu prognostizierenden Variablen 412
3.4.2.2. Bestimmung der potentiellen unabhängigen Variablen 414
3.4.2.3. Das Grundmodell 417
3.4.2.4. Alternative Datenaufbereitungen und Grundmodelle 421
3.4.2.5. Giitemaße zur Beurteilung der Modelle 429
3.4.3. Naive Prognose und Martingale-Modell 440
3.4.4. Partialansätze 446
3.4.4.1. Lineare Modelle 446
3.4.4.1.1. Die multivariate, lineare Regressionsanalyse 446
3.4.4.1.2. Single-Layer-Perceptrons 462
3.4.4.2. Nicht-lineare Modelle: Das Multilayer-Perceptron 469
3.4.4.3. Dichteschätzungen: Das General Regression Neural Network 474
3.4.5. Ansätze einer Finanzanalyse integrierter Märkte 485
3.4.5.1. Semi-interdependenter Ansatz: Das Modell
k gemeinsamer Faktoren 486
3.4.5.1.1. Ein erster Ansatz: Faktoren- und Regressionsanalyse 486
3.4.5.1.2. Lineare Multilayer-Perceptrons 489
3.4.5.1.3. Nicht-lineare Multilayer-Perceptrons 493
3.4.5.2. Ansätze zu einer interdependenten Finanzanalyse
integrierter Märkte 496
3.4.5.2.1. Ein linearer Ansatz 496
3.4.5.2.2. Ein nicht-linearer Ansatz 499
3.4.6. Eine erste Gesamtbeurteilung 501
3.5. Modellrevisionen 506
3.5.1. Grundlegende Ansätze der Modellrevision 506
3.5.2. Ein Weltmodell auf Basis einer Intermarket Technical Analysis 508
3.5.3. Variablenreduktion durch einen univariaten, linearen Test
auf Zeitstabilität 516
3.5.3.1. Der univariate, lineare Test auf Zeitstabilität 516
3.5.3.2. Multivariate, lineare Regressionsanalyse auf Basis des ULTZ 521
3.5.3.3. Dichteschätzungen mit Hilfe des GRNN auf Basis des ULTZ 525
3.5.3.4. Interdependente Finanzanalyse integrierter Märkte auf
Basis des ULTZ 528
3.5.4. Variablenreduktion und Intermarket Technical Analysis 533
3.6. Gesamtbeurteilung der getesteten Modellierungsansätze 538
3.7. Langzeitsimulationen ausgewählter integrierter
Modellierungsansätze 548
3.7.1. Spezifikation der Langzeitsimulationen 548
3.7.2. Die naive Prognose 554
3.7.3. Das fundamentale Modell k gemeinsamer Faktoren 556
3.7.4. Das interdependente Modell einer Finanzanalyse
integrierter Märkte 565
3.7.5. Modelle einer Intermarket Technical Analysis zur
Finanzanalyse integrierter Märkte 575
V
3.7.6. Gesamtbeurteilung der Langzeitsimulationen 594
3.8. Portfoliogestaltung auf Grundlage ausgewählter Prognosemodelle 597
3.8.1. Die isolierte Einzelmarktstrategie 598
3.8.2. Die Intermarket-Strategie 610
4. Schlußfolgerungen und weiterführende Fragestellungen 625
4.1. Rekapitulation wichtiger Fragestellungen und Ergebnisse 625
4.2. Ausblick 635
4.2.1. Grundlegende Überlegungen zur Weiterentwicklung des
Weltmodells 635
4.2.2. Finanzanalyse mittels hybrider Ansätze 637
4.2.3. Ansätze in der ökonomischen Dimension des Weltmodells 646
4.2.3.1. Analyse der gefundenen Netzwerkstrukturen 646
4.2.3.2. Ein integriertes Modell der Devisenmärkte? 648
4.2.3.3. Die Erweiterung des Weltmodells um andere wichtige
Industrienationen 649
4.2.3.4. Fehlerkorrekturmodelle auf Basis von KNN und
Intermarket Technical Analysis 651
4.2.3.5. Ein Weltmodell für den Kurz- und Ultra-Kurzfristbereich? 657
Literaturverzeichnis 659
Stichwortverzeichnis 685
Abbildungsverzeichnis VII
Abbildungsverzeichnis
Abb. l.l.-l.: Objekte, Ziele, Methoden und Informationsbasis der
Finanzanalyse 1
Abb. 1.1.-2.: Methodische und ökonomische Analysedimension 4
Abb. 2.1.4.1.2.-1.: Beispiele von Trendlinien 53
Abb. 2.1.4.1.3.-1.: Beispiele einiger Formationen 55
Abb. 2.1.4.1.5.1.-1.: Beispiele theoretischer Korrelogramme 65
Abb. 2.1.4.1.5.1.-2.: Phasen der Modellierung einer Kursreihe mittels
eines ARIMA-Modells 67
Abb. 2.1.4.1.5.2.-1.: Beispiel eines Periodogramms einer Kursreihe 68
Abb. 2.1.4.2.4.-1.: Grundgedanke der MDA 85
Abb. 2.2.3.1.-1.: Ein Single-Layer-Perceptron 106
Abb. 2.2.3.1.-2.: Ein Multilayer-Perceptron 108
Abb. 2.2.3.1.-3.: Ein Recurrent-Perceptron 109
Abb. 2.2.3.2.-1.: Beispiel eines Learning Vector Quantizer 112
Abb. 2.2.3.2.-2.: Ein Counterpropagation-Netzwerk 113
Abb. 2.2.3.2.-3.: Das RCE-Netzwerk 116
Abb. 2.2.3.2.-4.: General Regression Neural Network 122
Abb. 2.2.4.-1.: Zeitdiagramm der Feigenbaum-Reihe 129
Abb. 2.2.4.-2.: Verlauf der Henon-Reihe 133
Abb. 2.2.5.1.-1.: Kognitive Prozesse und ökonomisches Handeln 138
Abb. 2.2.5.2.-1.: Der Markt als Boltzmann-Maschine 145
Abb. 2.2.5.2.-2.: Der Übergang zu anderen Netzwerkmodellen 147
Abb. 2.2.5.3.-1.: Nutzenfunktion nach der Prospect Theory 153
Abb. 2.2.5.3.-2.: Verlauf der logistischen Outputfunktion 154
Abb. 2.2.5.3.-3.: Verlauf des Tangens Hyperbolicus 155
Abb. 2.2.5.3.-4.: Bewertung einer Handlungsalternativen A; durch
ein dreilagiges Perceptron 156
Abb. 2.3.1.-1.: Lineare Outputfunktion 165
Abb. 2.3.1.-2.: Logistische Outputfunktion 165
Abb. 2.3.1.-3.: Tangens Hyberbolicus 165
Abb. 2.3.1.-4.: Gaußsche Outputfunktion 165
Abb. 2.3.1.-5.: Eine Vollverknüpfung 167
Abb. 2.3.3.2.-1.: Die Übertragung des Jackknife-Ansatzes auf Perceptrons... 186
Abb. 2.3.3.3.2.1.-1.: Verlauf der Kosten eines Gewichts und
dessen Ableitung 195
Abb. 2.3.3.3.4.-1.: Ergebnisse für die statistischen Gewichtstests 222
Abb. 2.3.4.-1.: Graphische Darstellung der Sensitivitätsanalyse 228
Abb. 3.2.1.1.-1.: Wechselkursänderungen und
Inflationsdifferential (BRD/USA) 249
VIII Abbildungsverzeichnis
Abb. 3.2.1.1.-2.: Wechselkursänderungen und
Inflationsdifferential (BRD/JAPAN) 250
Abb. 3.2.1.1.-3.: Wechselkurse und Kaufkraftparität 251
Abb. 3.2.1.2.-1.: Abbau der closed interest parity Disparitäten im
Zeitablauf 258
Abb. 3.2.1.2.-2.: Verlauf der covered interest parity Disparitäten
im Zeitablauf 261
Abb. 3.2.2.1.-1.: Zusammenhang zwischen erwarteter Rendite und
Risiko bei unterschiedlichen Korrelationskoeffizienten 274
Abb. 3.2.2.1.-2.: Form der Effizienzkurve 275
Abb. 3.2.2.2.-1.: Risikoreduktion bei internationaler Diversifikation 284
Abb. 3.2.2.2.-2.: Rendite-Risiko-Charakteristik eines international
diversifizierten Bond-Portfolios für alternative
Mischungsverhältnisse 286
Abb. 3.2.2.2.-3.: Ex post Effizienzkurven bei internationaler Auswahl 287
Abb. 3.2.3.1.-1.: Neue Effizienzlinie bei risikoloser Kapitalanlage- bzw.
-aufnahmemöglichkeit 292
Abb. 3.3.3.1.-1.: Ein MLP zur semi-interdependenten, APT-basierten
Finanzanalyse integrierter Märkte 392
Abb. 3.3.3.2.-1.: Ein Recurrent-Perceptron zur interdependenten
Finanzanalyse 395
Abb. 3.3.4.-1.: Abfolge der Marktentwicklungen in Murphys
Grundkonzept 400
Abb. 3.4.3.-1.: Naive Prognose des deutschen Rentenmarktes 443
Abb. 3.4.4.1.1.-1.: Implizite Dämpfungswirkung bei zunehmenden
Berechungszeitraum 455
Abb. 3.4.4.3.-1.: Prognose des japanischen Rentenmarktes 478
Abb. 3.7.3.-1.: Prognose des deutschen Aktienmarktes 558
Abb. 3.7.3.-2.: Prognose des amerikanischen Aktienmarktes 559
Abb. 3.7.3.-3.: Prognose des japanischen Aktienmarktes 559
Abb. 3.7.3.-4.: Prognose des deutschen Rentenmarktes 560
Abb. 3.7.3.-5.: Prognose des amerikanischen Rentenmarktes 560
Abb. 3.7.3.-6.: Prognose des japanischen Rentenmarktes 561
Abb. 3.7.3.-7.: Prognose des USD/DM 561
Abb. 3.7.3.-8.: Prognose des YEN/DM 562
Abb. 3.7.3.-9.: Prognose des USD/YEN 562
Abb. 3.7.4.-1.: Prognose des deutschen Aktienmarktes 568
Abb. 3.7.4.-2.: Prognose des amerikanischen Aktienmarktes 568
Abb. 3.7.4.-3.: Prognose des japanischen Aktienmarktes 569
Abb. 3.7.4.-4.: Prognose des deutschen Rentenmarktes 569
Abb. 3.7.4.-5.: Prognose des amerikanischen Rentenmarktes 570
Abb. 3.7.4.-6.: Prognose des japanischen Rentenmarktes 570
Abb. 3.7.4.-7.: Prognose des USD/DM 571
IX
Abb. 3.7.4.-8.: Prognose des YEN/DM 571
Abb. 3.7.4.-9.: Prognose des USD/YEN 572
Abb. 3.7.5.-1.: Prognose des deutschen Aktienmarktes 578
Abb. 3.7.5.-2.: Prognose des amerikanischen Aktienmarktes 578
Abb. 3.7.5.-3.: Prognose des japanischen Aktienmarktes 579
Abb. 3.7.5.-4.: Prognose des deutschen Rentenmarktes 579
Abb. 3.7.5.-5.: Prognose des amerikanischen Rentenmarktes 580
Abb. 3.7.5.-6.: Prognose des japanischen Rentenmarktes 580
Abb. 3.7.5.-7.: Prognose des USD/DM 581
Abb. 3.7.5.-8.: Prognose des YEN/DM 581
Abb. 3.7.5.-9.: Prognose des USD/YEN 582
Abb. 3.7.5.-10.: Prognose des deutschen Aktienmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 588
Abb. 3.7.5.-11.: Prognose des amerikanischen Aktienmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 588
Abb. 3.7.5.-12.: Prognose des japanischen Aktienmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 589
Abb. 3.7.5.-13.: Prognose des deutschen Rentenmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 589
Abb. 3.7.5.-14.: Prognose des amerikanischen Rentenmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 590
Abb. 3.7.5.-15.: Prognose des japanischen Rentenmarktes beim
Relative Stärke Ansatz 590
Abb. 3.7.5.-16.: Prognose des USD/DM beim Relative Stärke Ansatz 591
Abb. 3.7.5.-17.: Prognose des YEN/DM beim Relative Stärke Ansatz 591
Abb. 3.7.5.-18.: Prognose des USD/YEN beim Relative Stärke Ansatz 592
Abb. 3.8.2.-1.: Performance der Intermarket Strategie 616
Abb. 3.8.2.-2.: Aktiver Ertrag der Intermarket Strategie 617
Abb. 3.8.2.-3.: Aktiver Ertrag der Intermarket Strategie beim ständigen
Halten von sechs (Teil-) Portfolios 618
Abb. 3.8.2.-4.: Outperformance des Geldmarktportfolios 621
Abb. 4.2.2.-1.: Teilgebiete der Künstlichen Intelligenz und
hybride Systeme 638
Abb. 4.2.2.-2.: Beispiele von Fuzzy-Mengen und
Zugehörigkeitsfunktionen 641
Abb. 4.2.2.-3.: Kombination von Fuzzy Logic mit Neuronalen Netzen 644
Tabellenverzeichnis XI
Tabellenverzeichnis
Tab. 2.2.2.-1.: Systematisierung einiger Typen von KNN in Anlehnung
an Lippmann 104
Tab. 2.2.3.4.-1.: Übersicht über die Perceptron-Familie 126
Tab. 2.2.3.4.-2.: Übersicht über die RBF-Netzwerke 127
Tab. 2.2.4.-1.: Ergebnisse der KNN für die Punktprognose der
Feigenbaum-Reihe 132
Tab. 2.2.4.-2.: Ergebnisse der KNN für die Prognose der
Veränderungsrichtung 133
Tab. 2.2.4.-3.: Ergebnisse der KNN für die Punktprognose der
Henon-Reihe 136
Tab. 2.2.4.-4.: Ergebnisse der KNN für die Prognose der
Veränderungsrichtung 136
Tab. 2.2.6.-1.: Studien zur Kreditwürdigkeitsprüfung im
Firmenkundengeschäft 160
Tab. 2.2.6.-2.: Studien zur Kreditwürdigkeitsprüfung im
Privatkundengeschäft 160
Tab. 2.2.6.-3.: Studien zu Zinsprognosen 161
Tab. 2.2.6.-4.: Studien zu Wechselkursprognosen 161
Tab. 2.2.6.-5.: Studien zu Aktienkursprognosen 161
Tab. 2.2.6.-6.: Studien zu Prognosen integrierter Finanzmärkte 162
Tab. 2.3.3.3.4.-1.: Ergebnisse der Pruning-Verfahren am XOR-Problem 215
Tab. 2.3.3.3.4.-2.: Ergebnisse der Pruning-Verfahren 217
Tab. 2.3.3.3.4.-3.: Ergebnisse zur mittelfristigen Zinsprognose 222
Tab. 3.2.1.1.-1.: Ergebnisse der Regressionsanalyse 248
Tab. 3.2.1.1.-2.: Relative Preisniveaus in 1970 (U.S. = 100) 252
Tab. 3.2.1.2.-1.: Abbau der closed interest parity Disparitäten
(alle Angaben gemessen in Basispunkten) 257
Tab. 3.2.2.2.-1.: Marktkapitalisierung der Aktienmärkte zum
Jahresende 1992 277
Tab. 3.2.2.2.-2.: Volumen der Anleihemärkte zum Jahresende 1991
(in Mrd. US $) 278
Tab. 3.2.2.2.-3.: Korrelation der Aktienindices, gemessen in US-Dollar 279
Tab. 3.2.2.2.-4.: Korrelation der Bond-Indices, gemessen in US-Dollar 280
Tab. 3.2.2.2.-5.: Korrelation der 3-Monats-Bond-Indices, gemessen in
US-Dollar 280
Tab. 3.2.2.2.-6.: Aktienrisiko aus der Sicht eines U.S.-Investors 282
Tab. 3.2.2.2.-7.: Jährliche Rendite und Risiko verschiedener nationaler
und internationaler Anlageformen von 1960 bis 1984 285
XII Tabellenverzeichnis
Tab. 3.2.3.4.-1.: Relative Bedeutung eines Welt-, Branchen-, Devisen-
und nationalen Faktors zur Erklärung beobachteter
Aktienrenditen 311
Tab. 3.2.5.-1: Bestimmung des Integrationsgrades 339
Tab. 3.2.5.-2.: Kointegration des deutschen Aktienmarktes 342
Tab. 3.2.5.-3.: Kointegration des amerikanischen Aktienmarktes 342
Tab. 3.2.5.-4.: Kointegration des japanischen Aktienmarktes 343
Tab. 3.2.5.-5.: Kointegration des deutschen Rentenmarktes 343
Tab. 3.2.5.-6.: Kointegration des amerikanischen Rentenmarktes 344
Tab. 3.2.5.-7.: Kointegration des japanischen Rentenmarktes 344
Tab. 3.2.5.-8.: Kointegration des Devisenmarktes USD/DM 345
Tab. 3.2.5.-9.: Kointegration des Devisenmarktes YEN/DM 345
Tab. 3.2.5.-10.: Kointegration des Devisenmarktes USD/YEN 346
Tab. 3.2.5.-11.: Übersicht der paarweisen Kointegration 346
Tab. 3.2.5.-12.: Gütemaße der Fehlerkorrekturdarstellung bei
multivariater Kointegration 350
Tab. 3.2.6.-1.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen
von Renten-versus-Rentenmärkten 361
Tab. 3.2.6.-2.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen
von Renten-versus-Aktienmärkten 361
Tab. 3.2.6.-3.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen
von Renten-versus-Devisenmärkten 362
Tab. 3.2.6.-4.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Aktien-versus-Aktienmärkten 362
Tab. 3.2.6.-5.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Aktien-versus-Rentenmärkten 363
Tab. 3.2.5.-6.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Aktien-versus-Devisenmärkten 363
Tab. 3.2.6.-7.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Devisen-versus-Devisenmärkten 364
Tab. 3.2.6.-8.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Devisen-versus-Rentenmärkten 364
Tab. 3.2.6.-9.: Korrelationsstruktur der Ein-Monats-Renditen von
Devisen-versus-Aktienmärkten 365
Tab. 3.4.2.4.-1.: Beispiele finanzanalytischer Transformationen 415
Tab. 3.4.3.-1.: Gütemaße der naiven Prognose des deutschen
Rentenmarktes 431
Tab. 3.4.3.-2.: Ergebnisse der naiven Prognose 433
Tab. 3.4.3.-3.: Ergebnisse des Martingale-Modells 434
Tab. 3.4.4.1.1.-1.: Ergebnisse in der Prognose bei zufällig
gezogenen Cross-Validierungsmengen 441
Tab. 3.4.4.1.1 .-2.: Ergebnisse in der Prognose bei
Cross-Validierungsmengen mit blockweiser Anordnung.. 447
Tabellenverzeichnis XIII
Tab. 3.4.4.1.1.-3.: Ergebnisse in der Prognose bei Entwicklung
nach Jackknife 461
Tab. 3.4.4.1.2.-1.: Ergebnisse der besten Single-Layer-Perceptrons in
der Prognose 464
Tab. 3.4.4.1.2.-2.: Ergebnisse des besten Simultan -Single-
Layer-Perceptrons in der Prognose 467
Tab. 3.4.4.2.-1.: Ergebnisse der jeweils besten Master-Netzwerke in der
Prognose 472
Tab. 3.4.4.3.-1.: Ergebnisse der Master-Netzwerke in der Prognose bei
Verwendung der City-Distanz, Einzelschätzungen 477
Tab. 3.4.4.3.-2.: Ergebnisse des Master-Netzwerkes in der Prognose
bei Verwendung der City-Distanz, Simultanschätzungen 481
Tab. 3.4.5.1.1.-1.: Identifizierte Faktoren 488
Tab. 3.4.5.1.1.-2.: Ergebnisse der Regressionsmodelle in der Prognose 489
Tab. 3.4.5.1.2.-1.: Ergebnisse des linearen Multilayer-Perceptrons
in der Prognose (4 Faktoren) 492
Tab. 3.4.5.1.3.-1.: Ergebnisse des nicht-linearen Multilayer-Perceptrons
in der Prognose (2 Faktoren) 494
Tab. 3.4.5.2.1.-1.: Ergebnisse des besten linearen Recurrent-Perceptrons
in der Prognose 498
Tab. 3.4.5.2.2.-1.: Ergebnisse des besten Master-Netzwerkes
in der Prognose (4 Hiddenunits) 501
Tab. 3.5.2.-1.: Ergebnisse des linearen Master-Netzwerkes nach
Finnoff/Zimmermann in der Prognose 513
Tab. 3.5.2.-2.: Ergebnisse des nicht-linearen Master-Netzwerkes nach
Finnoff/Zimmermann in der Prognose 515
Tab. 3.5.3.2.-1.: Ergebnisse der linearen Regressionsmodelle auf
Basis des ULTZ in der Prognose 523
Tab. 3.5.3.2.-2.: Ergebnisse der vereinfachten linearen Regressions¬
modelle auf Basis des ULTZ in der Prognose 524
Tab. 3.5.3.3.-1.: Ergebnisse der jeweils besten GRNN-basierten Master-
Netzwerke auf Basis des ULTZ in der Prognose 527
Tab. 3.5.3.4.-1. Ergebnisse des linearen Master-Netzwerkes auf Basis
des ULTZ mit Berechnung der Testwerte nach
Finnoff/Zimmermann in der Prognose 529
Tab. 3.5.3.4.-2. Ergebnisse des besten nicht-linearen Master-Netzwerkes
auf Basis des ULTZ mit Berechnung der Testwerte nach
Finnoff/Zimmermann in der Prognose 531
Tab. 3.5.4.-1.: Ergebnisse des optimalen linearen Master-Netzwerkes
in der Prognose, Berechnung der Testwerte nach
Finnoff/Zimmermann 536
XIV Tabellenverzeichnis
Tab. 3.5.4.-2.: Ergebnisse des optimalen nicht-linearen
Master-Netzwerkes in der Prognose, Berechnung der
Testwerte nach Finnoff/Zimmermann (4 Hiddenunits) 538
Tab. 3.6.-1.: Überblick über die getesteten Partialansätze 539
Tab. 3.6.-2.: Überblick über die getesteten Ansätze einer
Finanzanalyse integrierter Märkte 540
Tab. 3.6.-3.: Gesamtbewertung aller getesteten Ansätze 542
Tab. 3.7.2.-1.: Ergebnisse der naiven Prognose im Zeitraum
der Langzeitsimulation 555
Tab. 3.7.3.-1.: Ergebnisse des fundamentalen Modells k gemeinsamer
Faktoren in der Langzeitsimulation 557
Tab. 3.7.3.-2.: Prognoseleistung des Modells 5 gemeinsamer Faktoren
im Detail 558
Tab. 3.7.4.-1.: Ergebnisse des linearen Recurrent-Perceptrons in der
Langzeitsimulation 566
Tab. 3.7.4.-2.: Ergebnisse des nicht-linearen Recurrent-Perceptrons in der
Langzeitsimulation 567
Tab. 3.7.5.-1.: Ergebnisse der Langzeitsimulationen der Modelle einer
Intermarket Technical Analysis bei variierender Anzahl an
Hiddenunits 576
Tab. 3.7.5.-2.: Ergebnisse des linearen Recurrent-Perceptrons in der
Langzeitsimulation 577
Tab. 3.7.5.-3.: Ergebnisse des linearen Recurrent-Perceptrons in der
Langzeitsimulation bei monatlicher Neuentwicklung 585
Tab. 3.7.5.-4.: Ergebnisse des Relative Stärke Ansatzes bei variierender
Anzahl der Hiddenunits 586
Tab. 3.7.5.-5.: Ergebnisse des Relative Stärke Ansatzes unter
Verwendung eines linearen Recurrent-Perceptrons 587
Tab. 3.8.1.-1.: Ergebnisse der isolierten Einzelmarktstrategie
(Veränderungsrate) 606
Tab. 3.8.1.-2.: Ergebnisse der isolierten Einzelmarktstrategie
(Überschußrendite) 607
Tab. 3.8.1.-3.: Ergebnisse der isolierten Einzelmarktstrategie
(Veränderungsrate) bei monatlicher Neuentwicklung 609
Tab. 3.8.2.-1.: Gewichtung der Märkte im Modellportfolio 615
Tab. 3.8.2.-2.: Gütemaße des Geldmarktportfolios 621
Tab. 4.2.2.-1.: Einige mögliche Hybridisierungen 639
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