Zeitreihenanalyse auf nichtstationären stochastischen Prozessen mit Anwendungen in Ökonomie und Medizin:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Logos-Verl.
2002
|
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
2
GRUNDLAGEN
DER
ZEITREIHENANALYSE
7
2.1
FRAGESTELLUNGEN
IN
DER
ZEITREIHENANALYSE
.
7
2.2
MODELLIERUNG
VON
ZEITREIHEN
.
8
2.2.1
ZUSTANDSRAUMMODELL
UND
PHASENRAUM-REKONSTRUKTION
.
9
2.2.2
MODELLKLASSEN
.
11
2.2.3
BEWERTUNGSFUNKTIONEN
.
13
2.2.4
OPTIMIERUNGSSTRATEGIEN
.
15
2.3
HIDDEN
MARKOV-MODELLE
(HMM)
.
21
2.3.1
ALLGEMEINE
GRUNDLAGEN
VON
MARKOV-MODELLEN
.
21
2.3.2
GRUNDLAGEN
UND
ANWENDUNG
VON
HIDDEN
MARKOV-MODELLEN
.
21
2.3.3
SCHAETZUNG
VON
HIDDEN
MARKOV-MODELLEN
.
23
3
NICHTSTATIONAERE
ZEITREIHENANALYSE
27
3.1
NICHTSTATIONARITAET
.
27
3.1.1
DEFINITION
.
27
3.1.2
SCHALTENDE
DYNAMISCHE
PROZESSE
.
29
3.2
PROBLEMSTELLUNG
.
31
3.3
VON
MIXTURE
MODELS
ZU
MIXTURE
OF
EXPERTS
(ME)
.
33
3.4
ANNEALED
COMPETITION
OF
EXPERTS
(ACE)
.
36
3.5
HIDDEN
MARKOV
MIXTURE
OF
EXPERTS
(HMME)
.
39
3.5.1
GATING
BEI
PHASENRAUM-UBERLAGERUNG
.
39
3.5.2
PHASENRAUMABHAENGIGE
UND
VERALLGEMEINERTE
HIDDEN
MARKOV-MODELLE
41
3.5.3
PRAEDIKTION
IM
HMME-KONZEPT
.
43
3.5.4
ANNEALMG
.
44
3.6
TRANSITION
MATRIX
MIXTURE
OF
EXPERTS
(TMME)
.
45
4
ANALYSE
ARTIFIZIELLER
NICHTSTATIONAERER
ZEITREIHEN
47
4.1
SCHALTENDE
LOGISTISCHE
ABBILDUNG
UND
ZELTABBILDUNG
.
47
4.1.1
TRAININGSPROZESS
DER
HMME-MODELLIERUNG
.
47
4.1.2
SEGMENTATION
DER
ZEITREIHE
UND
DES
PHASENRAUMES
.
52
4.1.3
PHASENRAUMABHAENGIGE
UBERGANGSMATRIZEN
.
56
4.1.4
MODELLIERUNG
MIT
TMME
.
57
4.1.5
VERGLEICH
MIT
ME
UND
ACE
.
59
VI
INHALTSVERZEICHNIS
5
ANALYSE
PHYSIOLOGISCHER
DATEN
65
5.1
NEUROPHYSIOLOGISCHE
GRUNDLAGEN
DES
SCHLAFES
.
65
5.2
BESCHREIBUNG
DER
DATENQUELLEN
.
66
5.3
ANWENDUNG
DER
HMME
AUF
EEG-ZEITREIHEN
.
67
5.3.1
ANALYSE
.
67
5.3.2
DISKUSSION
.
69
6
FINANZDATENANALYSE
75
6.1
EINORDNUNG
DER
TECHNISCHEN
FINANZDATENANALYSE
.
75
6.2
BESCHREIBUNG
DER
DATEN
.
77
6.2.1
BUND-FUTURE
.
77
6.2.2
DAX
.
78
6.2.3
S&P
500
.
79
6.3
KORRELATIONSANALYSE
.
79
6.4
R/S-ANALYSE
.
83
6.4.1
R/S-ANALYSE
AUF
DER
BUND-FUTURE-ZEITREIHE
.
85
6.4.2
R/S-ANALYSE
AUF
DAX
UND
S&P
500
.
87
6.5
ENTWICKLUNG
EINES
BUND-FUTURE-HANDELSSYSTEMS
.
88
6.5.1
HANDELSSTRATEGIE
UND
QUALITAETSMASSE
.
88
6.5.2
VORVERARBEITUNG
DER
ZEITREIHE
.
89
6.5.3
TMME-MODELLIERUNG
MIT
UNTERSCHIEDLICHEN
EXPERTENSTRUKTUREN
.
.
90
6.5.4
MARKTPHASEN
IM
RAHMEN
EINER
ACE-MODELLIERUNG
.
97
6.6
ALTERNATIVE
KOSTENFUNKTIONEN
.
100
6.6.1
LIKEHHOOD
EINES
BINAEREN
HANDELSSYSTEMS
ZUR
VORZEICHENPROGNOSE
.
.
100
6.6.2
GEWINNMAXIMIERUNG
ALS
OPTIMIERUNGSZIEL
.
104
6.6.3
ANWENDBARKEIT
UND
DISKUSSION
.
106
6.7
FORMALE
ASPEKTE
BINAERER
UND
NICHTBIN.
HANDELSSYSTEME
.
108
6.7.1
PERFORMANCE-SCHWANKUNGEN
VON
HANDELSSYSTEMEN
.
109
6.7.2
BINAERE
HANDELSSTRATEGIEN
.
109
6.7.3
TERNAERE
HANDELSSYSTEME
.
110
6.7.4
HANDELSSYSTEME
MIT
VARIABLEM
EINSATZ
.
111
6.8
OPTIMALES
TRADING
DURCH
MINIMIERUNG
DES
RISIKOZEITRAUMS
.
113
6.8.1
GEWINNENTWICKLUNG
ALS
STOCHASTISCHER
PROZESS
.
114
6.8.2
MINIMIERUNG
DES
RISIKOZEITRAUMS
ALS
OPTIMIERUNGSSTRATEGIE
.
117
6.8.3
ANWENDUNG
AUF
DAX
UND
S&P
500
UND
DISKUSSION
.
118
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
123
A
ABKUERZUNGEN
UND
SYMBOLE
127
A.L
ABKUERZUNGEN
.
127
A.2
MATHEMATISCHE
SYMBOLE,
TEIL
1
.
128
A.3
MATHEMATISCHE
SYMBOLE,
TEIL
2
.
130
LITERATURVERZEICHNIS
131
DANKSAGUNG
139 |
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