Moderne Konzepte der Finanzanalyse: Markthypothesen, Renditegenerierungsprozesse und Modellierungswerkzeuge
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bad Soden
Uhlenbruch
1998
|
| Schriftenreihe: | Financial research
1 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXVI, 506 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3933207002 |
Internformat
MARC
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis VII
Tabellenverzeichnis XV
Abkürzungs und Symbolverzeichnis XVII
1 Einleitung und Ãœberblick 1
1.1 Kapitalmarkthypothese und Finanzanalyse 1
1.2 Aktuelle Tendenzen und Entwicklungen im Bereich
der Finanzanalyse 3
1.3 Integration linearer und nichtlinearer Finanzanalyse 6
1.4 Aufgabenstellung und Gang der Arbeit 7
2 Random Walk und Informationseffizienzhypothese 11
2.1 White Noise, Random Walk, Wiener Prozeß und
Brownsche Bewegung 11
2.2 Die Informationseffizienzhypothese. 16
3 Empirisch beobachtete Eigenschaften
finanzwirtschaftlicher Zeitreihen 27
3.1 Verteilungs und Skalierungseigenschaften 28
3.2Noah Effekt, Volatility Clustering und Heteroskedastizität 45
3.3 Unendliche Varianz 49
3.4 Joseph Effekt, Trends und Zyklen. 53
3.5 Die Annahme der Unabhängigkeit Traditionelle Analyse und
Testverfahren 57
3.5.1 Autokorrelationsanalyse 59
3.5.2 Spektralanalyse 63
3.5.3 Runtests 67
4 Alternative Verteilungsmodelle und Markthypothesen 71
4.1 Stabile Paretoverteilungen und die Hypothese Fraktaler Märkte 73
4.1.1 Die Familie der stabilen Paretoverteilungen 73
4.1.1.1 Eigenschaften und Folgen der stabilen Paretoverteilung 74
4.1.1.2 Die Schätzung des charakteristischen Exponenten a 77
4.1.1.3 Empirische Relevanz 81
II Inhaltsverzeichnis
4.1.2 Die Hypothese fraktaler Märkte. 84
4.1.2.1 Exkurs: Fractals Everywhere 86
4.1.2.1.1 Klassische Fraktale 87
4.1.2.1.2 Eigenschaften Fraktaler Strukturen 94
4.1.2.2 Fraktale Zeitreihen 97
4.1.2.2.1 Statistische Selbstähnlichkeit
am Beispiel der Brownschen Bewegung 97
4.1.2.2.2 Fraktale Brownsche Bewegung
unabhängig paretoverteilte Inkremente 101
4.1.2.2.3 Adjusted Range und Rescaled (adjusted) Range.. 103
4.1.2.2.4 Fraktale Brownsche Bewegung
fraktales Brownsches Rauschen 112
4.1.2.3 Fraktale Marktstrukturen 123
4.1.2.4 Kritik 132
4.2 Mischverteilungsmodelle und die Hypothese kohärenter Märkte 135
4.2.1 Mischverteilungsmodelle 136
4.2.1.1 Summen überlagerter Normalverteilungen 136
4.2.1.2 Die Student oder t Verteilung 139
4.2.1.3 Untergeordnete Prozesse 142
4.2.1.4 Nichtstationäre Verteilungsparameter 147
4.2.2 Die Hypothese kohärenter Märkte 151
4.2.2.1 Die Grundlagen 152
4.2.2.1.1 Komplexe Systeme und Synergetik 152
4.2.2.1.2 Potentialfunktion und
Wahrscheinlichkeitsverteilung 153
4.2.2.1.3 Theory of Social Imitation und
Ising Modell des Ferromagnetismus. 161
4.2.2.2 Marktsituationen gemäß der CMH 171
4.2.2.2.1 Effiziente Märkte 171
4.2.2.2.2 Instabile Phasenübergänge 173
4.2.2.2.3 Chaotische Märkte 174
4.2.2.2.4 Kohärente Märkte 176
4.2.2.3 Empirische Relevanz 178
4.2.2.4 Kritik 184
Inhaltsverzeichnis JII
5 Renditegenerierungsprozesse und
finanzanalytische Modelle 187
5.1 Renditegenerierungsprozesse 188
5.1.1 Lineare Renditegenerierungsprozesse 189
5.1.2 Nichtlineare Renditegenerierungsprozesse. 192
5.2 Differenzierungsmerkmale finanzanalytischer Modelle 194
5.3 Ausgewählte zeitreihenanalytische Modelle 199
5.3.1 Die Annahme der Stationarität 199
5.3.2 MA(q) , AR(p) , ARIMA(p, d, q) und
ARFIMA(p, d, q) Modelle 201
5.3.3 Deterministisches Chaos 206
5.3.3.1 Motivation 206
5.3.3.2 Grundlagen 208
5.3.3.3 Eigenschaften chaotischer Systeme und
Analyseinstrumentarium. 219
5.3.3.3.1 Rekonstruktion seltsamer Attraktoren 220
5.3.3.3.2Fraktale Dimension seltsamer Attraktoren 223
5.3.3.3.3 Anfangswertsensitivität und Prognostizierbarkeit
Ljapunov Exponenten und
Kolmogorov Sinaj Entropie 238
5.3.3.3.4 Aperiodizität und Spektralanalyse 248
5.3.3.3.5Nichtlineare Abhängigkeiten BDS Test,
Test nach Savit/Green und
Hinich s Bispektrum Test 250
5.3.4 NLMA , NLAR , NLARMA und Bilineare Modelle 259
5.3.5 Die Familie der ARCH Prozesse 262
5.4 Ausgewählte Modelle der Fundamentalanalyse 265
5.4.1 Multiple lineare Regression, Kointegration und Fehlerkorrektur.. 266
5.4.2 Vektorautoregressive Systeme VAR(p) Modelle 271
5.4.3 Nichtlineare Regressionsmodelle 273
5.4.4 Nichtlineare Fehlerkorrekturmodelle 276
5.4.5 Nichtlineare Vektorautoregressive Systeme 277
5.5 Zusammenfassung 277
IV Inhaltsverzeichnis
6 Neuronale Netze Das universelle Modellierungswerkzeug
der Finanzanalyse? 281
6.1 Interpretationsformen Neuronaler Netze 285
6.1.1 Biologische und Künstliche Neuronale Netze 286
6.1.2 Neuronale Netze aus statistischer Sicht 299
6.2 Das Multilayer Perceptron 310
6.2.1 Elementare Bausteine und Topologie 310
6.2.2 Fehlerfunktion und Parameterschätzung 311
6.2.2.1 Alternative Fehlerfunktionen. 311
6.2.2.2 Backpropagation, konjugierter Gradientenabstieg und
nichtlineare Optimierung 315
6.2.3 Lokale Minima und stochastisches Lernen. 321
6.3 Die Anwendungsproblematik Neuronaler Netzwerke
am Beispiel des MLP 325
6.3.1 Perfektionismus die Grenze der Leistungsfähigkeit 325
6.3.2 Lösungsansätze 328
6.3.2.1 Crossvalidierungstechnikea 329
6.3.2.1.1 Einfache Crossvalidierung und
Stopped Training 330
6.3.2.1.2 Multiple Crossvalidierung und
Stopped Training 334
6.3.2.1.3 Nichtlineare Crossvalidierung und
Forced Overfitting 338
6.3.2.1.4 Stopped Training versus Forced Overfitting 342
6.3.2.2 Optimierung der internen Verbindungsstruktur 346
6.3.2.2.1 Regularisierungstechniken 348
6.3.2.2.2 Statistisches Weightpruning 350
6.3.2.2.3 Weightpruning durch Sensitivitätsanalyse 368
6.3.2.3 Optimierung der Anzahl der Hidden Units 379
6.3.2.3.1 Hidden Unit Regularisierung 380
6.3.2.3.2Hidden Unit Pruning durch Output Analyse 381
6.3.2.3.3 Pruning und Konstruktion
durch Sensitivitätsanalyse 383
6.3.2.3.4Neural Network Tests 385
6.3.2.3.5 Weitere statistische Tests 393
Inhaltsverzeichnis V
6.3.2.4 Optimierung der Input Units 404
6.3.2.4.1 Analyse der Inputsensitivität 405
6.3.2.4.2 Signifikanztest der Inputvariablen 406
6.3.2.5 Die Quintessenz 406
6.3.3 Begleitende und unterstützende Ansätze 409
6.3.3.1 Reduktion des Signalrauschens 411
6.3.3.2 Erhöhung der Signalinformation 424
6.4 Zusammenfassung 428
7 Evolutionäre Finanzanalyse 431
7.1 Lineare und Nichtlineare Finanzanalyse Integration statt Konkurrenz.432
7.1.1 Ein einfaches Projektmodell zur Entwicklung NN basierter
Prognosemodelle 434
7.1.2 Aspekte auftragsbezogener Finanzanalyse 437
7.1.3 Das Spiralmodell einer evolutionären Finanzanalyse 438
7.1.3.1 Problembeschreibung und Projektdefinition. 441
7.1.3.2 Theorieansätze und Referenzstudiea 442
7.1.3.3 Datenselektion und aufteilung 442
7.1.3.4 Datenanalyse 445
7.1.3.5 Anforderungs und Modellierungsplan 450
7.1.3.6 Die Modellierungszyklen 452
7.1.3.7 Implementierungsphase 455
7.2 Der Nutzen evolutionärer Finanzanalyse 456
7.3 Fazit und Ausblick 457
7.3.1 Zusammenfassung 458
7.3.2 Ausblick Die evolutionäre Finanzanalyse Toolbox 461
Literaturverzeichnis 471
Stichwortverzeichnis 499
Abbildungsverzeichnis VII
Abbildungssverzeichnis
Abb. 1.1: Informationseffizienzhypothese und Finanzanalyse 2
Abb. 1.2: Erweiterungsansätze der traditionellen Finanzanalyse 4
Abb. 1.3: A priori Eingrenzung relevanter Modellierungswerkzeuge 6
Abb. 1.4: Der Aufbau der Arbeit im Ãœberblick 10
Abb. 2.1: Die Stufen der Informationseffizienz 19
Abb. 3.1: Dow Jones Index Ein Tagesrendite vs. Normalverteilung 28
Abb. 3.2: Dow Jones Index 5 Tagesrendite vs. Normalverteilung 28
Abb. 3.3: Dow Jones Index 10 Tagesrendite vs. Normalverteilung 28
Abb. 3.4: Dow Jones Index 30 Tagesrendite vs. Normalverteilung 28
Abb. 3.5: Dow Jones Index 20 Tagesrendite vs. Normalverteilung 29
Abb. 3.6: Dow Jones Index 90 Tagesrendite vs. Normalverteilung 29
Abb. 3.7: DAX Eintageslogdifferenzen versus Normalverteilung 31
Abb. 3.8: DAX Einwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 31
Abb. 3.9 DAX Zweiwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 31
Abb. 3.10: DAX Vierwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 31
Abb. 3.11: Normal Q Q Plot der DAX Eintageslogdifferenzen 32
Abb. 3.12: Normal Q Q Plots der DAX Einwochenlogdifferenzen 32
Abb. 3.13: Normal Q Q Plots der DAX Zweiwochenlogdifferenzen 32
Abb. 3.14: Normal Q Q Plots der DAX Vierwochenlogdifferenzen 32
Abb. 3.15: Daimler Eintageslogdifferenzen versus Normalverteilung 34
Abb. 3.16: Daimler Einwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 34
Abb. 3.17: Daimler Zweiwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 34
Abb. 3.18: Daimler Vierwochenlogdifferenzen versus Normalverteilung 34
Abb. 3.19: Normal Q Q Plots der Daimler Eintageslogdifferenzen. 34
Abb. 3.20: Normal Q Q Plots der Daimler Einwochenlogdifferenzen 34
Abb. 3.21: Normal Q Q Plots der Daimler Zweiwochenlogdifferenzen 35
Abb. 3.22: Normal Q Q Plots der Daimler Vierwochenlogdifferenzen 35
Abb. 3.23: US versus Normalverteilung 36
Abb. 3.24: US versus Normalverteilung 36
Abb. 3.25: US versus Normalverteilung 37
Abb. 3.26: US versus Normalverteilung 37
Abb. 3.27: Normal Q Q Plots der US 37
Abb. 3.28: Normal Q Q Plots der US 37
Abb. 3.29: Normal Q Q Plots der USS Zweiwochenlogdifferenzen 37
VIII Abbildungsverzeichnis
Abb. 3.30: Normal Q Q Plots der US 37
Abb. 3.31: Skalierungsverhalten der DAX Logdifferenzen: Mittelwert 40
Abb. 3.32: Skalierungsverhalten der DAX Logdifferenzen: Varianz 41
Abb. 3.33: Empirischer Skalierungsfaktor der Standardabweichung der
DAX Logdifferenzen 42
Abb. 3.34: Skalierungsverhalten der Daimler Logdifferenzen:
Mittelwert und Varianz 44
Abb. 3.35: Skalierungsverhalten der US :
Mittelwert und Varianz 44
Abb. 3.36: Eintageslogdifferenzen des Deutschen Aktienindex. 46
Abb. 3.37: Eintagesrenditen einer normalverteilten Zufallsvariable 46
Abb. 3.38: Eintageslogdifferenzen der Daimler Benz AG
und des US Dollars 47
Abb. 3.39:Eintageslogdifferenzen des DAX: Mittelwert und Varianz 50
Abb. 3.40: Eine dem DAX entsprechend normalverteilte Zufallsvariable:
Mittelwert und Varianz 51
Abb. 3.41: Eintageslogdifferenzen der Daimler Benz AG
und des US Dollars: Mittelwert und Varianz 52
Abb. 3.42: Der Joseph Effekt: Eintageslogdifferenzen des DAX 54
Abb. 3.43: Der Joseph Effekt: 5 Tage und 10 Tage gleitender
Durchschnitt der Eintageslogdifferenzen des DAX 55
Abb. 3.44: Der Joseph Effekt Fünftageslogdifferenzen des DAX 56
Abb. 3.45: Trends und Zyklen am Beispiel des 20 Tage gleitenden
Durchschnitts der Eintageslogdifferenzen des DAX 57
Abb. 3.46: Annahmen der Random Walk Hypothese, Eigenschaften realer
finanzwirtschaftlicher Zeitreihen und ihre vermuteten Ursachen 58
Abb. 3.47: Korrelogramm der Eintageslogdifferenzen des DAX 60
Abb. 3.48: Korrelogramm der Eintageslogdifferenzen
der Daimler Benz AG 60
Abb. 3.49: Korrelogramm der Eintageslogdifferenzen des US Dollars 60
Abb. 3.50: Periodogramm der Eintageslogdifferenzen des DAX 65
Abb. 3.51: Periodogramm der Eintageslogdifferenzen
der Daimler Benz AG 65
Abb. 3.52: Periodogramm der Eintageslogdifferenzen des US Dollars 65
Abb. 3.53: Autokorrelationsfunktion und Periodogramm 66
Abbildungsverzeichnis IX
Abb. 4.1: Elemente der Hypothese fraktaler Märkte. 85
Abb. 4.2: Die Koch Kurve. 89
Abb. 4.3:Fraktale Geometrie und natürliche Fraktale 90
Abb. 4.4: Das Sierpinski Dreieck. 91
Abb. 4.5: Das Dezimalsystem ein mathematisches Fraktal 92
Abb. 4.6: Das Pascalsche Dreieck 92
Abb. 4.7: Farbkodierung des Pascalschen Dreiecks Schwarze Sechsecke
kennzeichnen Teilbarkeit durch zwei, drei bzw. fünf 93
Abb. 4.8: Die Quadratwurzelspirale 94
Abb. 4.9: Der Einfluß des zeitlichen Metermaßes am Beispiel eines
einfachen Random Walks 99
Abb. 4.10: Statistische Selbstähnlichkeit des gewöhnlichen Random Walks.. 100
Abb. 4.11: R/S Analyse einer cauchyverteilten Zufallsvariable 110
Abb. 4.12: Autokorrelationsfunktion diskreten fraktalen Rauschens 116
Abb. 4.13: Fraktale Brownsche Bewegung und diskretes fraktales
Rauschen mit H = 0.9 119
Abb. 4.14: Korrelogramm von AB09(t) 120
Abb. 4.15: Periodogramm von AB09(t) 120
Abb. 4.16: R/S Analyse diskreten fraktalen Rauschens mit H = 0.9 120
Abb. 4.17:DAX Logdifferenzen R/S Analyse nach Lo, 1991 121
Abb. 4.18: DAX Logdifferenzen R/S Analyse nach Moody/Wu, 1996 122
Abb. 4.19: Informationshorizont und Informationsverarbeitung
heterogener Investoren. 130
Abb. 4.20: Federkraft und arbeit in Abhängigkeit von der Auslenkung q 155
Abb. 4.21: Potentialfunktion eines harmonischen Oszillators J56
Abb. 4.22: Bifurkation einer Potentialfunktion 160
Abb. 4.23: Schematischer Aufbau und Einflußfaktoren
eines Ferromagneten 164
Abb. 4.24: Einflußfaktoren der Wahrscheinlichkeitsverteilung
von Renditen 169
Abb. 4.25:Typische Marktsituationen gemäß der CMH 171
Abb. 4.26:Wahrscheinlichkeitsverteilung und Potential Well im Falle
eines Random Walks 172
Abb. 4.27: Wahrscheinlichkeitsverteilung und Potential Well bei
instabilen Phasenübergängen 174
X Abbildungsverzeichnis
Abb. 4.28:Wahrscheinlichkeitsverteilung und Potential Well
chaotischer Märkte 175
Abb. 4.29:Wahrscheinlichkeitsverteilung und Potential Well
im Falle des Coherent Bull Market 177
Abb. 5.1: Differenzierungsmerkmale finanzwirtschaftlicher Modelle 194
Abb. 5.2: Starkes Kausalitätsprinzip am Beispiel deterministischer
AR(2) Prozesse 207
Abb. 5.3: Zeitpfad x, und seltsamer Attraktor der Henon Abbildung 213
Abb. 5.4: Stabiler Fixpunkt der logistischen Funktion für k L 215
Abb. 5.5: Stabiler Fixpunkt der logistischen Funktion für 1 k 3 216
Abb. 5.6:Zweiperiodischer Zyklus der logistischen Funktion
für 3 k 3.44949 216
Abb. 5.7: Vierperiodischer Zyklus der logistischen Funktion
für 3.44949... k 3.54409 217
Abb. 5.8: oo periodischer Zyklus der logistischen Funktion für k = 4 218
Abb. 5.9:Feigenbaumdiagramm der logistischen Funktion 219
Abb. 5.10: Rekonstruktion der Henonabbildung durch 2 Histories 223
Abb. 5.11: Korrelationsdimension der Henon Abbildung in
Abhängigkeit von der einbettenden Dimension m 231
Abb. 5.12: Externes Rauschen und Korrelationsdimension. 233
Abb. 5.13: Zeitverschiebung und Korrelationsdimension 235
Abb. 5.14: Aggregation und Korrelationsdimension 236
Abb. 5.15: Sensitive Abhängigkeit der logistischen Reihe
und der Henon Reihe 239
Abb. 6.1: Modellierungswerkzeug versus Problemtyp 284
Abb. 6.2: Rechnersysteme der von Neumann Architektur 286
Abb. 6.3: Aufbau biologischer Neuronaler Netze 288
Abb. 6.4: Schematisierte Ansicht eines biologischen Neurons. 288
Abb. 6.5: Das künstliche Neuroa 290
Abb. 6.6: Informationsverarbeitung in künstlichen Neuronen oder Units. 291
Abb. 6.7: Lineare Outputfiinktion 292
Abb. 6.8: Heaviside Sprungfunktion 292
Abb. 6.9: Logistische Outputfunktion 293
Abb. 6.10: Tangens Hyperbolicus 293
Abb. 6.11: Gaußsche Outputfunktioa 293
Abbildungsverzeichni s XI
Abb. 6.12: Schichtenmodelle mit Schicht zu Schicht bzw.
Vollverknüpfiing 295
Abb. 6.13: Klumpenmodell 295
Abb. 6.14: Klassifikation von Netzwerkmodellen nach der Netztopologie 298
Abb. 6.15: Klassifikation von Netzwerkmodellen nach dem
Funktionsumfang 298
Abb. 6.16: Netzdarstellung versus Funktionsschreibweise 299
Abb. 6.17: Lineare Regressionsfunktion 300
Abb. 6.18: Lineare Diskriminanzfunktion. 300
Abb. 6.19: Logistische Regressionsfunktion 300
Abb. 6.20: Logistische Diskriminanzfunktion 300
Abb. 6.21: Verallgemeinertes Regressionsmodell 301
Abb. 6.22: Verallgemeinertes DiskriminanzmodelL 301
Abb. 6.23: STLR Modell 302
Abb. 6.24: Auf Kernschätzer basierende, verallgemeinerte Regression 303
Abb. 6.25: Auf Kernschätzer basierende, verallgemeinerte
Diskriminanzanalyse 303
Abb. 6.26: Lineares Mehrgleichungssystem/VAR ModelL 304
Abb. 6.27: Multiples lineares Gleichgewichtsmodell 304
Abb. 6.28: Nichtlineares Mehrgleichungssystem/VAR Modell 305
Abb. 6.29: Multiples nichtlineares Gleichgewichtsmodell 305
Abb. 6.30: Neuronale und statistische Terminologie 306
Abb. 6.31: Overfitting Effekt 327
Abb. 6.32: Die Anzahl freier Parameter, Trainingsepochen und
die Gefahr des Overfittings 328
Abb. 6.33: Crossvalidierung und Stopped Training 331
Abb. 6.34: Einfache Crossvalidierung versus Overfitting 333
Abb. 6.35: Grundprinzip der Datenaufteilung bei
multipler Crossvalidierung 335
Abb. 6.36: Der Netzwerksystem Ansatz 336
Abb. 6.37: Retraining eines spezifischen Netzwerkes anhand einer
reduzierten Teilmenge der ursprünglichen Trainingsmenge 339
Abb. 6.38:... verursacht lediglich eine leicht andere Fehleroberfläche. 339
Abb. 6.39: Der Effekt von Forced Overfitting in Verbindung mit der
nichtlinearen Crossvalidierung 344
XII Abbildungsverzeichnis
Abb. 6.40: Idealisierte Optimierungsprozedur durch Einsatz von
Pruningverfahren 345
Abb. 6.41: Ausdünnung kleiner Gewichte und Stopped Training 352
Abb. 6.42:Flache Minima durch irrelevante Gewichte 365
Abb. 6.43: Optimal BrainDamage im Fehlerminimum. 375
Abb. 6.44: Early Brain Damage und Stopped Training 377
Abb. 6.45: Eingangssignale als Linearkombination vorgelagerter Units 382
Abb. 6.46: Das Verhalten des Delta Tests am Beispiel der
logistischen Gleichung. 398
Abb. 6.47: Die Spannweite Ar 398
Abb. 6.48: Wahrscheinlichkeitsverteilung und Verteilungsfunktion der
Normalverteilung 401
Abb. 6.49: Approximation der Verteilungsfunktion P(Ar s) 403
Abb. 6.50: Signal Information und Signal Rauschen versus
Modellparametrisierung 410
Abb. 6.51: Zerstörung bivariater funktionaler Beziehungen durch
univariate Zeitreihenglättung 413
Abb. 6.52: Zerstörung von Datenclustern durch univariate
Zeitreihenglättung 413
Abb. 6.53: Strukturerhaltung durch räumliche Glättung 415
Abb. 6.54: Strukturerhalt durch k Means Clustering 417
Abb. 6.55:Schematische Struktur eines Selforganizing Feature Maps 418
Abb. 6.56: Ein Lernschritt in einem Selforganizing Feature Map 419
Abb. 6.57: Projektion eines Dreicks durch ein lineares Feld 420
Abb. 6.58: Lineares Feld versus Gitter. 420
Abb. 6.59: Prediction und Interaction Layer 425
Abb. 6.60: Ein Währungsweltmodell mit Interaction Layer. 427
Abb. 6.61: Das Abgleichproblem zwischen Renditegenerierungsprozeß
und Modellierungswerkzeug 428
Abb. 7.1: Abgleich zwischen Renditegenerierungsprozess und
Modellierungswerkzeug durch evolutionäres Vorgehen 432
Abb. 7.2: Ein einfaches Projektmodell zur Entwicklung NN basierter
Prognosesysteme 435
Abb. 7.3: Ein erweitertes Projektmodell zur Entwicklung NN basierter
Prognosesysteme 436
Abbildungsverzeichnis XIII
Abb. 7.4: Das Spiralmodell der evolutionären Finanzanalyse 439
Abb. 7.5: Die evolutionäre Finanzanalyse Toolbox 462
Abb. 7.6: Der Projekt Assistent 465
Abb. 7.7: Der Datenmanager 466
Abb. 7.8: Die Analysewerkzeuge 466
Abb. 7.9: Die Modellierungswerkzeuge. 467
Abb. 7.10: Der Reportgenerator 467
Tabellenverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis
Tab. 3.1: Verteilungsparameter der DAX Logdifferenzen 30
Tab. 3.2: Test auf Normalverteilung der DAX Logdifferenzen 33
Tab. 3.3: Verteilungsparameter der Daimler Logdifferenzen 33
Tab. 3.4: Test auf Normalverteilung der Daimler Logdifferenzen. 35
Tab. 3.5: Verteilungsparameter der US 36
Tab. 3.6: Test auf Normalverteilung der US 38
Tab. 3.7: Paarweise Skalierungsfaktoren der DAX Logdifferenzen .43
Tab. 3.8: Paarweise Skalierungsfaktoren der Daimler Logdifferenzen 44
Tab. 3.9: Paarweise Skalierungsfaktoren der US 45
Tab. 3.10: Ergebnisse der Runtests 68
Tab. 4.1: Empirische Hurst Exponenten DAX, Daimler Benz AG,
US Dollar und Normalverteilung. 123
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