Ökonometrische Methoden und maschinelle Lernverfahren zur Wechselkursprognose: theoretische Analyse und empirischer Vergleich
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
Physica-Verl.
1997
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| Schriftenreihe: | Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge
143 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Gliederung und Inhaltsübersicht 6
2 ÜBERBLICK ÜBER WECHSELKURSTHEORIEN 9
2.1 Allgemeine Grundlagen 9
2.2 Ansätze der Wirtschaftstheorie 10
2.2.1 Die Kaufkraftparitätentheorie 11
2.2.1.1 Absolute Kaufkraftparitat 11
2.2.1.2 Relative Kaufkraftparität 12
2.2.2 Die Zinsparitätentheorie 14
2.2.2.1 Gesicherte Zinsparität 15
2.2.2.2 Ungesicherte Zinsparität 16
2.2.2.3 Zinsparität mit Risikoprämie 17
2.2.2.4 Exkurs: Zusammenhang zwischen relativer
Kaufkraft-, ungesicherter Zins- und Realzinsparität 17
2.2.3 Monetäre Theorien des Wechselkurses 19
2.2.3.1 Monetärer Ansatz bei flexiblen Preisen 22
2.2.3.2 Monetäres Modell mit festen Preisen 24
2.2.3.3 Monetäres Modell mit flexiblen Preisen und
rationalen Erwartungen 29
2.2.3.4 Vergleich der Varianten der monetären Modelle 30
2.2.4 Portfoliotheoretische Ansätze 31
2.3 Empirische Ergebnisse der modernen Wechselkurstheorien 33
2.3.1 Überblick 33
2.3.2 Mögliche Gründe für das schlechte Abschneiden der monetären
Modelle 37
VIII
3 KOINTEGRATIONSANALYSE 39
3.1 Nichtstationarität 40
3.1.1 DerRandom Walk 42
3.1.2 Tests auf Nichtstationarität 46
3.1.2.1 Der Dickey-Fuller-Test 47
3.1.2.2 Der augmented Dickey-Fuller-Test 49
3.2 Konzept der Kointegration 50
3.3 Fehlerkorrekturmodelle 55
3.3.1 Das zweistufige Verfahren von Engle und Granger (1987) 55
3.3.2 Das Johansen-Verfahren (1988) 59
3.3.2.1 Das Schätzverfahren 59
3.3.2.2 Strukturelle Hypothesen auf den
Kointegrationsraum : Der H- bzw. K-Test 68
3.3.2.2.1 Der H-Test 6»
3.3.2.2.2 Ausschluß von Variablen vom Kointegrationsraum 69
3.3.2.2.3 Der K-Test 70
3.3.2.2.4 Test auf Stationarität 71
3.3.2.2.5 Test auf schwache Exogenität 71
3.3.3 Überprüfung der Güte des Engle-Granger-Verfahrens mittels des
Johansen-Verfahrens 74
3.4 Analysen zur Geldnachfragefunktion 75
3.5 Kointegrationsanalysen von Wechselkursmodellen 81
3.5.1 Kaufkraftparität 83
3.5.2 Monetäre Modelle 86
3.5.2.1 Restriktive monetäre Modelle 87
3.5.2.2 Monetäre Modelle unter rationalen Erwartungen 90
3.5.2.3 Unrestringierte monetäre Modelle 92
3.5.2.3.1 Langfristige Zinsen 92
3.5.2.3.2 Preisindices 97
3.5.3 Portfoliomodelle 101
3.5.4 Zusammenfassung der Kointegrationsanalysen 104
4 Technische Analyse zur Prognose der täglichen
Wechselkursbewegungen 107
4.1 Technische Analyse im Vergleich zur Fundamentalanalyse 107
4.2 Kennzeichen des täglichen Devisenhandels 110
4.3 Der Wald-Wolfowitz-Test 113
4.4 Instrumentarium der technischen Analyse 117
IX
4.4.1 Technische Indikatoren 117
4.4.2 Gleitende Durchschnitte als Trendfolge-Indikatoren 118
4.4.3 Relative Starte Index (RSI) als Trendwende-Indikator 120
4.4.4 Variationskoeffizient (Vak) 122
5 Weitere Untersuchungen über die statistischen
Eigenschaften der verwendeten Zeitreihen 126
5.1 Die Random Walk Theorie 127
5.2 Nichtlineare, stochastische Modelle 130
5.2.1 Additive Modelle 131
5.2.2 Multiplikative Modelle 131
5.2.3 Modelle bedinger Heteroskedaszidität: ARCH bzw. GARCH 132
5.2.3.1 ARCH-Modelle 132
5.2.3.2 GARCH-Modelle 134
5.2.3.3 Nachweis von (G)ARCH-Modellen 135
5.3 Tests auf Nichtlinearität 136
5.3.1 Teststrategie 136
5.3.2 Der Test nach McLeod und Li 138
5.3.3 Der Hinich-Test 139
5.3.4 Der RESET-Test von Ramsey 140
5.3.5 Der BDS-Test 141
5.3.6 Neuronale-Netz-Test von White 144
5.4 Empirische Ergebnisse 145
5.4.1 Der Untersuchungsrahmen 145
5.4.2 Tägliche Wechselkurse 146
5.4.3 Wöchentliche Wechselkurse 152
5.4.4 Monatliche Wechselkurse 158
5.4.5 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse 163
6 Maschinelle Lernverfahren 166
6.1 Neuronale Netze als Prognosemethode 168
6.1.1 Einleitung 168
6.1.2 Topologie von neuronalen Netzen 170
6.1.2.1 Aufbau eines Neurons 170
6.1.2.2 Arten der Vernetzung 172
6.1.2.2.1 Das Feedforward-Netzwerk 173
6.1.2.2.2 Das Feed-Back Netzwerk 175
6.1.3 Schätzung der Gewichte - Lernregeln 175
6.1.3.1 Prinzipien des Lernens 176
6.1.3.2 Unüberwachtes Lernen - Das Hebbsche Prinzip 177
6.1.3.3 Überwachtes Lernen - Von der Delta Regel zum
Backpropagation 178
X
6.1.3.4 Der Backpropagation Algorithmus 180
6.1.4 Probleme des Backpropagation 184
6.1.4.1 Lokale Miniina 184
6.1.4.2 Flache Plateaus und Oszillationen in steilen
Schluchten 187
6.2 Symbolische maschinelle Lernverfahren 188
6.2.1 Einleitung 188
6.2.2 Erzeugung von Entscheidungsbäumen 190
6.2.2.1 Prinzipielle Funktionsweise baumstrukturierter
Lernalgorithmen 192
6.2.2.2 Kriterien zur Konstruktion eines
Entscheidungsbaumes 193
6.2.2.3 NewID 195
6.2.2.3.1 Kriterium zur Knotenaufteilung 196
6.2.2.3.2 Stetige Attributweite 198
6.2.2.3.3 Abbruchkriterium 198
6.2.2.3.4 Prunen des Entscheidungsbaumes 199
6.2.2.4 C4.5 200
6.2.2.4.1 Kriterium zur Aufteilung 200
6.2.2.4.2 Abbruchkriterium 201
6.2.2.4.3 Prunen 202
6.2.2.4.4 Window-Technik 202
6.2.2.4.5 Kreuzvalidierung 203
6.2.2.4.6 Beispiel: Erzeugung des Entscheidungsbaums beim
Feuerstein-Datensatz 203
6.2.3 Regressionsbäume 207
6.2.3.1 CART 207
6.2.3.1.1 Attributauswahl 208
6.2.3.1.2 Wertezuweisung des Tochterknotens 209
6.2.3.1.3 Pruning 210
6.2.3.2 Modellbäume - M5 211
6.3 Modellbildung mit Verfahren des maschinellen Lernens 214
6.3.1 Einleitung 214
6.3.2 Funktionsapproximation 215
6.3.2.1 Approximationsgüte von neuronalen Netzen 215
6.3.2.2 Bias und Varianz 217
6.3.3 Nichtlineare numerische Schätzverfahren 221
6.3.4 Optimale Netzwerktopologie bei neuronalen Netzen 225
6.3.4.1 Grundsätze und Faustregeln 225
6.3.4.2 Kreuzvalidierung und Stoptraining 228
6.3.4.3 Pruningverfahren 234
6.3.4.4 Gewichtspruning- Verfahren 234
6.3.4.5 Prunen mit Hilfe von Komplexitätstermen: weight-
decay und weight-elimination 235
6.3.4.5.1 Bedeutung des Komplexitätsterms beim weight-
elimination 239
6.3.4.5.2 Der Parameter X bei weight-decay und weight-
elimination 240
XI
6.3.4.5.3 Vor- und Nachteile von weight-decay und weight-
elimination 241
6.3.4.6 Informations- und Selektionskriterien 243
6.3.5 Maßnahmen zur Varianzreduktion - Kombination von
Prognosen 244
6.3.5.1 Idee 244
6.3.5.2 Kombination von Prognosen 246
6.3.5.2.1 Einfache Durchschnittsbildung 247
6.3.5.2.2 Die Varianz-Kovarianz-Methode 252
6.3.5.2.2 Der regressionsbasierte Ansatz 256
6.3.5.2.3 Autokorrelation innerhalb der kombinierten
Regression 258
6.3.5.2.4 Beurteilung der dargestellten
Kombinationsmöglichkeiten 260
7 Empirische Untersuchungen 261
7.1 Performancemaße 261
7.1.1 Möglichkeiten der Performancemessung 261
7.1.2 Restriktionen bei einem out-of-sample Prognosevergleich 265
7.2 Kombination von technischen Indikatoren mit Verfahren des
maschinellen Lernens zur täglichen Prognose 266
7.2.1 Konzept 266
7.2.2 Vergleichsmaßstäbe 268
7.2.3 Neuronale Netze im Bereich der Technischen Analyse 270
7.2.4 Symbolisches maschinelles Lernen 272
7.2.4.1 Struktur der Attribute und der zu prognostizierenden
Variablen 272
7.2.5 Ergebnisse bei täglichen Wechselkursen 274
7.2.5.1 Datenaufteilung 274
7.2.5.2 Trefferquote des Entscheidungsbaumes im in¬
sample Zeitraum 276
7.2.5.3 Performance im out-of-sample Zeitraum 277
7.2.5.3.1 Dollar/Mark 278
7.2.5.3.2 Pfund/Dollar 281
7.2.5.3.3 Dollar/Yen 282
7.2.5.4 Zusammenfassung 283
7.3 Fehlerkorrekturmodelle zur Wechselkursprognose 284
7.3.1 Das Neurofehlerkorrekturmodell 284
7.3.2 Out-of-sample Modellprognosenvergleich 285
7.3.2.1 Auswahl der Variablen der Fehlerkorrekturmodelle 285
7.3.2.2 Bestimmung der exogenen Variablen des
Fehlerkorrekturmodells 292
7.3.2.3 Optimaler Umfang des Stichprobenzeitraums 294
7.3.2.4 Kointegrationsansätze 296
7.3.2.5 Verwendete Verfahren 297
7.3.3 Out-of-sample Prognosevergleich 299
XII
7.3.3.1 Lineare Regression versus neuronale Netze 301
7.3.3.1.1 Lineare Schätzungen 301
7.3.3.1.2 Ergebnisse 306
7.3.3.2 Prognosequalität der symbolischen ML-Verfahren 313
7.4 Wöchentlicher out-of-sample Prognosevergleich 317
7.4.1 Topologie des neuronalen Netzes 320
7.4.2 Out-of-sample Performance 320
8 Abgrenzung zu anderen Arbeiten 323
9 Zusammenfassung 325
Anhang 329
Literatur 340
Abbildungsverzeichnis 352
Tabellenverzeichnis 355
|
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