Hybrider Prognoseansatz zur Wechselkursanalyse: Kombinationsmöglichkeiten von multivariater Kointegration, neuronalen Netzen und multi-task learning
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Sternenfels
Verl. Wissenschaft & Praxis
2001
|
| Series: | Schriftenreihe Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
43 |
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
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Vorwort v
Abstract vii
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Zielsetzung 4
1.3 Abgrenzung zu anderen Arbeiten 5
1.3.1 Gerhards (1994) 5
1.3.2 Steurer (1997) 5
1.3.3 Grimm (1997) 5
1.3.4 Caruana (1997) 6
1.3.5 Poddig (1996) 6
1.4 Forschungshypothesen und Annahmen 7
1.5 Gliederung und Inhaltsfibersicht 9
2 Vorhersage von Wechselkursen 13
2.1 Grundlagen 13
2.1.1 Prozeßmodell 14
2.1.2 Definition Wechselkurs 16
2.1.3 Prognosefokus und Motivation 17
2.2 Wechselkurstheorien 19
2.2.1 Kaufkraftparitätentbeorie 20
2.2.2 Zinsparitätentheorie 25
2.2.3 Weitere Wechselkurstheorien 27
2.2.4 Empirie theoretischer Wechselkursmodelle 34
2.3 Kritik, Erweiterung und Datenbasis 37
ix
x INHALTSVERZEICHNIS
2.3.1 Gründe für schlechte empirische Ergebnisse theoretischer
Wechselkursmodelle 37
2.3.2 Erweiterter Ansatz zur Vorhersage von Wechselkursen 40
2.3.3 Datengrundlage 47
2.4 Zieldefinition 57
3 Evaluierung der Prognoseleistung 59
3.1 Grundlagen der Performance Messung 59
3.2 Evahiierungskriterien 61
3.3 Gütemaße 64
3.3.1 Primäre statistische Maße 65
3.3.2 Rendite Maße 71
3.3.3 Risiko Maße 76
3.3.4 Kombinations Maße 82
3.3.5 Benchmark Maße 83
3.4 Beurteilungsmetrik 86
4 Finanzmarkteigenschaften 93
4.1 Charakteristiken internationaler Finanzmärkte 95
4.1.1 Finanzmarktliberalisierung 95
4.1.2 Nichtlinearität 97
4.1.3 Ineffizienz 102
4.1.4 Nichtstationarität 107
4.2 Analyse der Finanzmarktintegration 111
4.3 Hybrider Prognoseansatz 115
5 Nichtlineare multivariate Kointegration 119
5.1 Testverfahren auf den Integrationsgrad 119
5.1.1 Test nach Dickey/Fuller 120
5.1.2 Test nach Phillips/Perron 122
5.1.3 Empirische Anwendung 123
5.1.4 Modellierungsmöglichkeiten nichtstationärer Zeitreihen .... 124
5.2 Konzept der Kointegration 126
5.2.1 Engle Granger Verfahren 126
5.2.2 Johansen Verfahren 128
INHALTSVERZEICHNIS xi
5.3 Beurteilung der Kointegrationsansätze 133
5.3.1 Vor und Nachteile 133
5.3.2 Schlußfolgerungen 135
5.4 Vektorielle Fehlerkorrekturmodelle 137
5.4.1 Theoretisches Grundmodell 138
5.4.2 Modifizierung des Grundmodells 143
5.4.3 Kommentierung der bisherigen Ergebnisse 153
5.5 Ãœbertragung auf Neuronale Netze 154
5.5.1 „Conditional Cointegration 154
5.5.2 Nichtlineare Fehlerkorrektur 156
5.6 Neuronale Fehlerkorrekturmodelle 157
5.6.1 Neuronale Netzwerk Modellierung 158
5.6.2 Empirische Untersuchungen 170
5.6.3 Zusammenfassung 174
6 Multi Task Learning 177
6.1 Maschinelles Lernen und Multi Task Learning 178
6.1.1 Prior Knowledge 179
6.1.2 Induktive Lernsysteme 179
6.1.3 Multi Task Learning Bias 181
6.2 MTL zur integrierten Finanzmarktanalyse 182
6.2.1 Anforderungen 182
6.2.2 Konsequenzen 183
6.2.3 Kritikpunkte einer segmentierten Finanzanalyse 183
6.2.4 Erweiterungen einer integrierten Fiaanzanalyse 184
6.3 Multi Task Learning und Neuronale Netze 186
6.3.1 Berücksichtigung zusätzlicher Informationen 186
6.3.2 Wissenstransfer ähnlicher Aufgaben 186
6.3.3 Multiple Ausgabeneuronen 189
6.3.4 Neuronales Multi Task Learning 190
6.4 Theorie und Funktionsweise von MTL 193
6.4.1 Verstärkung der Dateninformation 193
6.4.2 Sinnvolle Auswahl von Attributen 195
6.4.3 Abschauen relevanter Inputverbimkngen 196
xii INHALTSVERZEICHNIS
6.4.4 Repräsentations Bias 198
6.4.5 Zusammenfassung der Multi Task Learning Mechanismen . . . 200
6.5 Identifikation von Hilfsaufgaben 203
6.5.1 Multiple Aufgabenrepräsentationen und Fehlermetriken .... 204
6.5.2 Unterschiedliche Zeithorizonte 206
6.5.3 Fokussierung des Lernsystems 208
6.5.4 Lernen von Lehrern 210
6.5.5 Verwendung beim Prognoseschritt nicht mehr zugänglicher In¬
formationen 212
6.5.6 Lernen mit Werten aus der Zukunft 214
6.5.7 Transfer von recyceltem Wissen 217
6.5.8 Kointegrierte Ausgabezeitreihen 218
6.6 Empirische Multi Task Learning Untersuchungen 220
6.6.1 Realisierung der Multi Task Learning Modelle 220
6.6.2 Verbesserte Modellierung von Kointegrationssystemen durch
gleichzeitiges Erlernen aller kointegrierten Variablen 225
6.6.3 Induktion zusätzlichen Wissens durch simultanes Erlernen
theoretischer Zusammenhänge 231
6.6.4 Unterstützung der Problemrepräsentation durch Berücksich¬
tigung internationaler Wechselkursbeziehungen 235
6.6.5 Binden von Freiheitsgraden durch Erzwingen von Konsistenz¬
bedingungen 241
6.6.6 Erhöhung der Generalisierungsfähigkeit durch Beschreibung
der Zielaufgabe als Zustand 246
6.6.7 Abschließende Bemerkungen 250
7 Schlußbetrachtungen 253
7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 253
7.2 Abschließende Würdigung 257
7.3 Ausblick 258
A Datenbeschreibung 261
A.l Zeitreihen für USA 262
A.2 Zeitreihen für Japan 263
A.3 Zeitreihen für Deutschland 264
A.4 Wechselkurse 264
INHALTSVERZEICHNIS xiii
B Integrationsgrad Testergebnisse 265
C Software und Informationssysteme 267
Literaturverzeichnis 269
Abbildungsverzeichnis
1.1 Induziertes Währungsrisiko 2
1.2 Inhaltsübersicht 10
2.1 Prozeß der Wissensentdeckung in Finanzmarktdaten 14
2.2 Internationaler Devisenhandel 18
2.3 Beschreibung des Wechselkurses 20
2.4 Weitere Wechselkurstheorien 27
2.5 Nichtlinearer Zusammenhang 43
2.6 Bias Varianz Dilemma 44
2.7 Dollar/Mark versus Inflation 50
2.8 Dollar/Mark versus langfristige Zinsen 51
2.9 Dollar/Mark versus kurzfristige Zinsen 52
2.10 Dollar/Mark versus Geldmenge 53
2.11 Dollar/Mark versus Handelsbilanz 54
2.12 Dollar/Mark versus Industrieproduktion 55
2.13 Dollar/Mark versus Aktienmarktentwicklung 56
3.1 Prognosebeispiel für ÄA/S£ Problematik 68
3.2 Beispiel für summierte Renditen 74
3.3 Beispiel für Regression über summierten Renditeverlauf 77
3.4 Beispiel für maximum drawdown (Anax^ 81
4.1 Mrilti Layer Perceptrons Neuronales Netzwerk 101
4.2 Beispiel für nichtstationäre Zeitreihen 109
4.3 Dreidimensionaler Untersuchungsrahmen 117
5.1 Untersuchungsrahmen, erste Dimension 138
5.2 DAX und deutsche Industrieproduktion 144
xv
xvi ABBILDUNGSVERZEICHNIS
5.3 Dollar/Mark versus Spread langfristiger Zinsen 146
5.4 Renditeverlauf Prognosemodell VFKM (V2) 149
5.5 Dollar/Mark versus Zinsstruktur 150
5.6 Renditeverlauf Prognosemodell VFKM (V3) 153
5.7 Untersuchungsrahmen, zweite Dimension 155
5.8 Lineare und nichtlineare Fehlerkorrektur 157
5.9 Neuronales Fehlerkorrekturmodell (Nl) 171
5.10 Neuronales Fehlerkorrekturmodell (N2) 173
6.1 Untersuchungsrahmen, dritte Dimension 178
6.2 Induktives Single Task Leaming System 180
6.3 Induktives Multi Task Leaming System 182
6.4 Methoden zum Wissenstransfer 187
6.5 Multi Task Learning Neuronales Netzwerk 190
6.6 Abschauen relevanter Inputverbindungen 198
6.7 Repräsentations Bias 200
6.8 Informationsfluß beim Backpropagation 201
6.9 Verwendung verschiedener Fehlermaße als ähnliche Aufgaben 205
6.10 Prognose unterschiedlicher Zeithorizonte 207
6.11 Fokussierung 210
6.12 Verwendung der Symmetrie von Wechselkursen als Lehrer 212
6.13 Verwendung zukünftiger Daten zum Lernen 216
6.14 Transfer von recyceltem Wissen 217
6.15 Neuronales Single Task Learning Kointegrationsmodell 227
6.16 Neuronales Multi Task Learning Kointegrationsmodell 228
6.17 STL versus MTL Neuronales Netz (2) 232
6.18 Tatsächlicher versus theoretischer Dollar/Mark Wechselkurs 233
6.19 Dollar/Mark versus Dollar/Yen 237
6.20 STL versus MTL Neuronales Netz (3) 238
6.21 STL versus MTL Neuronales Netz (4) 243
6.22 Granger Kausalitätsbeziehungen 244
6.23 STL versus MTL Neuronales Netz (5) 248
Tabellenverzeichnis
2.1 „Big Mac Index 24
2.2 Übersicht monetäre Wechselkursmodelle 29
2.3 Zusammenfassung der Kritikpunkte und Erweiterungen 47
2.4 Datenauswahl 49
3.1 Übersicht Performance Maße 87
5.1 Ãœbersicht Integrationsgrad Niveauwerte 124
5.2 Ãœbersicht Integrationsgrad Differenzen 125
5.3 Vergleich Engle Granger /Johansen Kointegrationsverfahren 136
5.4 Bestimmung Anzahl lags 139
5.5 Bestimmung Anzahl Kointegrationsvektoren in X1 140
5.6 Prognoseergebnisse VFKM (VI) 143
5.7 Integrationsgrad langfristiger Zinsspread 147
5.8 Bestimmung Anzahl Kointegrationsvektoren in Xn 147
5.9 Prognoseergebnisse VFKM (V2) 148
5.10 Integrationsgrad kurzfristiger Zinsspread und Zinsstruktur 151
5.11 Bestimmung Anzahl Kointegrationsvektoren in X T 152
5.12 Prognoseergebnisse VFKM (V3) 152
5.13 Prognoseergebnisse NFKM (Nl) 172
5.14 Prognoseergebnisse NFKM (N2) 173
6.1 Kritikpunkte einer segmentierten Finanzanalyse 184
6.2 Erweiterungen einer integrierten Finanzanalyse 184
6.3 Spezifikation MxUti Task Leaming Neuronales Netz (1) 228
6.4 Prognoseergebnisse MTL Netz (1) 230
6.5 Spezifikation Mvlti Task Leaming Neuronales Netz (2) 233
6.6 Prognoseergebnisse MTL Netz (2) 235
xvii
xviii TABELLENVERZEICHNIS
6.7 Korrelation DEM/USD und JPY/USD Wechselkurs 237
6.8 Spezifikation Mxdti Task Learning Neuronales Netz (3) 240
6.9 Prognoseergebnisse MTL Netz (3) 240
6.10 Spezifikation Mtüti Task Learning Neuronales Netz (4) 242
6.11 Prognoseergebnisse MTL Netz (4) 245
6.12 Spezifikation MuLti Task Learning Neuronales Netz (5) 249
6.13 Prognoseergebnisse MTL Netz (5) 249
A.1 Zeitreihen für USA 262
A.2 Zeitreihen für Japan 263
A.3 Zeitreihen für Deutschland 264
A.4 Wechselkurse 264
B.l Integrationsgrad Niveauwerte (Trainings , Testzeitraum) 265
B.2 Integrationsgrad Differenzen (Trainings , Testzeitraum) 266
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| title_full | Hybrider Prognoseansatz zur Wechselkursanalyse Kombinationsmöglichkeiten von multivariater Kointegration, neuronalen Netzen und multi-task learning Folke Axel Rauscher |
| title_fullStr | Hybrider Prognoseansatz zur Wechselkursanalyse Kombinationsmöglichkeiten von multivariater Kointegration, neuronalen Netzen und multi-task learning Folke Axel Rauscher |
| title_full_unstemmed | Hybrider Prognoseansatz zur Wechselkursanalyse Kombinationsmöglichkeiten von multivariater Kointegration, neuronalen Netzen und multi-task learning Folke Axel Rauscher |
| title_short | Hybrider Prognoseansatz zur Wechselkursanalyse |
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| title_sub | Kombinationsmöglichkeiten von multivariater Kointegration, neuronalen Netzen und multi-task learning |
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