Kapitalmarktmodelle: lineare und nichtlineare Modellkonzepte und Methoden in der Kapitalmarkttheorie
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2001
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| Schriftenreihe: | Institut für Finanzen <Leipzig>: Schriften des Instituts für Finanzen, Universität Leipzig
3 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
0 Einleitung 13
0.1 Die Bedeutung von Kapitalmarktmodellen in Theorie und Pra¬
xis 13
0.2 Aufbau der Arbeit 18
1 Ursprünge und Grundgedanken der klassischen Kapitalmarkt¬
modelle 21
1.1 Methodologische Vorüberlegungen 21
1.1.1 Theorie, Modell, Methode eine begriffliche Einord¬
nung 24
1.1.2 Wege der Erkenntnisgewinnung in der Ökonomie 32
1.2 Positive Modellkonzepte (empirische Bewertungsmodelle) 41
1.2.1 Empirisch induktive Modelle 42
1.2.1.1 Modelltypen 42
1.2.1.2 Endogene und exogene Modellvariablen 46
1.2.2 Empirisch deskriptive Modelle und Expertensysteme.... 51
1.2.2.1 Aufbau und Wirkungsweise von Experten¬
systemen 52
1.2.2.2 Expertensysteme in der Investmentanalyse.... 56
1.2.3 Anwendungsgrenzen positiver Modellkonzepte 59
1.2.3.1 Problembereiche der empirisch induktiven
Modelle 59
1.2.3.2 Problembereiche der Expertensysteme 63
1.2.3.3 Verbreitungsgrad erfolgreicher Modelle 65
1.3 Praktisch normative Modellkonzepte 66
1.3.1 Portfolio Selection 67
1.3.1.1 Rendite, Risiko und Zielfunktion 69
1.3.1.2 Portfoliobildung, Dominanzprinzip und effi¬
ziente Portfolios 73
1.3.2 Index Modelle 77
1.3.2.1 Einfache Index Modelle 77
1.3.2.2 MuW Index Modelle 79
1.3.2.3 Markt Modell 83
7
1.3.3 Gleichgewichts und Arbitragemodelle 86
1.3.3.1 Capital Asset Pricing Modell 86
1.3.3.2 Erweiterungen und Weiterentwicklungen des
CAPM 92
1.3.3.3 Arbitrage Pricing Theorie 96
1.3.4 Hypothese des effizienten Marktes 105
1.3.4.1 Informationseffizienz und Kapitalmarkt 105
1.3.4.2 Spekulative Blasen 112
1.4 Zum Zusammenhang zwischen positiven und normativen
Modellkonzepten 120
2 Lösungsansätze der klassischen Kapitalmarktmodelle 123
2.1 Analyse und Prognose von Assetrenditen mit Faktoren¬
modellen 123
2.1.1 Struktur der Faktorenmodelle 124
2.1.2 Parameterschätzungen in Faktorenmodellen 126
2.1.3 Verteilungen von Assetrenditen 130
2.1.4 Empirische Ergebnisse 133
2.1.4.1 Einfaktorenmodelle 133
2.1.4.2 Mehrfaktorenmodelle 140
2.1.4.3 Untersuchungen zur Informationseffizienz¬
these 146
2.2 Analyse und Prognose von Assetrenditen mit Zeitreihen¬
methoden 150
2.2.1 Stochastische Prozesse 151
2.2.1.1 Kennzeichen stochastischer Prozesse 151
2.2.1.2 Statistische Eigenschaften 152
2.2.1.3 Markov Prozesse 154
2.2.2 ARIMA Verfahren nach Box und Jenkins 161
2.2.2.1 Nichtstationarität ökonomischer Zeitreihen.... 162
2.2.2.2 Autoregressive und Moving Average Pro¬
zesse 163
2.2.2.3 Ein Beispiel zur ARIMA Modellbildung 165
2.2.2.4 Empirische Ergebnisse der ARIMA Modelle. 170
2.2.3 Spektralanalytische Verfahren 174
2.2.3.1 Identifikation zyklischer Zeitreihenentwick¬
lungen 176
2.2.3.2 Schätzung des Spektrums 182
2.2.4 Neuere Entwicklungen der Zeitreihenverfahren 185
8
2.2.4.1 Kointegration von Zeitreihen 185
2.2.4.2 ARCH Modelle und weitere nichtlineare
zeitreihenanalytische Verfahren 194
3 Grundprinzipien und Lösungsansätze neuerer Modell¬
konzepte 207
3.1 Grundelemente einer Theorie von Systemen mit kom¬
plexem Verhalten 208
3.1.1 Die Abkehr vom mechanistischen Weltbild 210
3.1.1.1 Das Gleichgewichtsparadigma in der Öko¬
nomie 215
3.1.1.2 Der Übergang zur neueren Betrachtungs¬
weise 216
3.1.2 Kennzeichen von Systemen mit komplexem Verhalten. 220
3.1.2.1 Dynamik 220
3.1.2.2 Nichtlinearität 224
3.1.2.3 Stabilität und Instabilität 226
3.1.2.4 Offenheit des Systems 233
3.1.2.5 Strukturen in komplexen Systemen 234
3.2 Ordnung und Unordnung aus Sicht der Chaostheorie 237
3.2.1 Kennzeichen chaotischer Systeme am Beispiel der
Logistischen Gleichung 239
3.2.1.1 Irreguläres zeitliches und räumliches Ver¬
halten 244
3.2.1.2 Sensitive Abhängigkeit von Anfangs und
Randbedingungen 247
3.2.1.3 Seltsame Attraktoren und fraktale Dimension 252
3.2.1.4 Universalität auf den Wegen in das Chaos 257
3.2.2 Ansätze zur Analyse von Modellen mit Chaos
Potential 264
3.2.2.1 Deduktiver Nachweis chaotischen Verhal¬
tens 264
3.2.2.2 Induktiver Nachweis chaotischen Verhaltens. 270
3.3 Zusammenwirken von MikroStrukturen aus Sicht der
Synergetik 288
3.3.1 MikroStruktur und makroskopische Phasenübergänge... 288
3.3.1.1 Ordnungsparameter und Fluktuationen 288
3.3.1.2 Zufall und Notwendigkeit in dynamischen
Systemen 295
9
3.3.2 Das Selbstorganisationsparadigma 299
3.3.2.1 Das Hakensche Versklavungsprinzip 299
3.3.2.2 Chaos und das Versagen des Versklavungs¬
prinzips 301
3.4 Neuronale Netze zur Losung empirisch induktiver Modell¬
konzepte 303
3.4.1 Kennzeichen Neuronaler Netze 305
3.4.1.1 Aufbau Neuronaler Netze 306
3.4.1.2 Netzwerktopologien 309
3.4.1.3 Informationsfluß und Netzwerkdynamik 310
3.4.2 Typisierung Neuronaler Netze 314
3.4.2.1 Typisierungskriterien 314
3.4.2.2 Lerntechniken und Selbstorganisation 317
3.4.3 Eigenschaften ausgewählter Neuronaler Netzwerke 320
3.4.3.1 Back Propagation Netzwerke 320
3.4.3.2 Physikalische Netzwerke 323
3.4.3.3 Kohonen Netze 328
4 Konsequenzen für die Kapitalmarkttheorie und die Praxis der Invest¬
mentanalyse 332
4.1 Anwendungsbereiche der neueren Konzepte 335
4.1.1 Empirische Analysen des Verhaltens von Assetrenditen 336
4.1.2 Empirisch induktive Modelle mit Chaos Potential in
der Kapitalmarkttheorie 343
4.1.2.1 Dornbusch Modell für Wechselkurse 346
4.1.2.2 Larrain Preis Modell für Treasury Bills 350
4.1.3 Kapitalmarktsynergetik 352
4.1.3.1 Die Preisdynamik von Aktien und die
MikroStruktur des Kapitalmarktes 353
4.1.3.2 Modell eines kohärenten Kapitalmarktes von
Vaga 359
4.1.4 Anwendungen Neuronaler Netze in der Investment
analyse 366
4.2 Möglichkeiten und Grenzen nichtlinearer dynamischer
Modelle und quantitativer Methoden in der Ökonomie 371
4.2.1 Möglichkeiten und Grenzen der Chaostheorie und der
Synergetik 372
4.2.1.1 Chaos Potential und zeitreihenanalytische
Verfahren 372
10
4.2.1.2 Chaos Potential und ökonometrische Struk¬
turverfahren 379
4.2.1.3 Synergetik und Simulation in der Kapital¬
markttheorie 383
4.2.2 Möglichkeiten und Grenzen der Neuronalen Netze 387
4.2.2.1 Abstimmung und Anpassung Neuronaler
Netze 389
4.2.2.2 Kombinationen Neuronaler Netze mit heuri¬
stischen Verfahren 396
5 Zusammenfassung und Ausblick 411
5.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 411
5.2 Ausblick 418
Mathematischer Anhang 421
Datenmaterial 463
Literaturverzeichnis 471
Verzeichnis der Abkürzungen und Symbole 545
Verzeichnis der Abbildungen, Tafeln und Tabellen 549
11
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