Kerndichte- und Kernregressionsschätzungen im Asset Management: Analyse und Prognose von Rendite- und Risikoparametern mit Hilfe nichtparametrischer Verfahren
Gespeichert in:
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|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bad Soden/Ts.
Uhlenbruch
2003
|
| Schriftenreihe: | Reihe: Financial research
6 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 481 S. Ill., graph. Darst. |
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REIHE: FINANCIAL RESEARCH
BAND: 6 HRSG.: PROF. DR. THORSTEN PODDIG, PROF. DR. HEINZ REHKUGLER
KERSTIN PETERSMEIER
KERNDICHTE- UND KERNREGRESSIONSSCHAETZUNGEN IM ASSET MANAGEMENT
ANALYSE UND PROGNOSE VON RENDITE- UND RISIKOPARAMETERN MIT HILFE
NICHTPARAMETRISCHER VERFAHREN MIT EINEM GELEITWORT VON: PROF. DR.
THORSTEN PODDIG
A 235560
UEHLENBRUCH VERLAG BAD SODEN/TS.
IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS VII
TABELLENVERZEICHNIS IX
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS XIII
1 EINLEITUNG 1
1.1 MOTIVATION UND ZIELE 1
1.2 AUFBAU DER ARBEIT 7
2 METHODISCHE PROBLEME IM ASSET- UND RISIKOMANAGEMENT 13 2.1 EINLEITUNG
13
2.2 DIE FINANZANALYSE IM PORTFOLIOMANAGEMENT 15
2.2.1 DER PORTFOELIOMANAGEMENT-PROZESS UND DIE BEDEUTUNG DER
FINANZANALYSE 15
2.2.2 PORTFOLIO SELECTION NACH MARKOWITZ 24
2.2.3 DIE MODELLIERUNG DER ERWARTETEN RENDITE 32
2.2.3.1 REGRESSIONSMODELLE ZUR SCHAETZUNG DES ERWARTUNGSWERTS 38
2.2.3.2 PARAMETRISCHE REGRESSIONSMODELLE 42
2.2.3.3 NICHTPARAMETRISCHE REGRESSIONSMODELLE 51 2.2.4 DIE MODELLIERUNG
DES ZUKUENFTIGEN RISIKOS EINES ASSETS . . 55 2.2.5 DIE MODELLIERUNG DER
KOVARIANZ ZWISCHEN RENDITEN . . .. 63 2.2.6 VORTEILE EINER
AUTOMATISIERTEN NICHTPARAMETRISCHEN
MODELLIERUNG 67
2.3 RISIKOQUANTIFIZIERUNG IM RISIKOMANAGEMENT 70
2.3.1 MARKTRISIKEN IM HANDELSBEREICH UND DIE NOTWENDIGKEIT IHRES
MANAGEMENTS 74
I
IMAGE 3
II INHALTSVERZEICHNIS
2.3.2 RISIKOKENNZAHLEN UND IHRE SCHAETZMETHODEN 77
2.3.2.1 SCHAETZUNG DES MARKTRISIKOS MIT DEM VALUE-AT-RISK 78 2.3.2.2
WEITERE RISIKOMASSE 85
2.4 ZUSAMMENFASSUNG 91
3 KERNDICHTESCHAETZUNG 93
3.1 EINLEITUNG 93
3.2 DIE METHODE DER KERNDICHTESCHAETZUNG 95
3.2.1 DIE VARIANTEN DES HISTOGRAMMS 95
3.2.2 DER EINDIMENSIONALE KERNDICHTESCHAETZER 98
3.2.3 DER MEHRDIMENSIONALE KERNDICHTESCHAETZER 103
3.2.4 BESTIMMUNG DER BANDWEITE H 106
3.3 EIGENSCHAFTEN DES SCHAETZERS 115
3.4 SCHAETZUNG DER PROGNOSEVERTEILUNG 119
3.5 DIE KERNDICHTESCHAETZUNG IM ASSET- UND RISIKOMANAGEMENT 120
3.5.1 SCHAETZUNG DER INPUTPARAMETER ZUR PORTFOLIOOPTIMIERUNG . . 120
3.5.2 SCHAETZUNG DES VALUE-AT-RISK 124
3.5.3 EMPIRISCHES BEISPIEL: SCHAETZUNG DER RENDITEDICHTE DES MORGAN
STANLEY AKTIENINDEXES DEUTSCHLAND 125 3.6 ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN 131
4 KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG 135
4.1 EINLEITUNG 135
4.2 METHODEN DER KERNREGRESSION 138
4.2.1 DER NADARAYA-WATSON-SCHAETZER 138
4.2.2 WEITERE KERNBASIERTE REGRESSIONSSCHAETZER 146
4.3 KERN UND BANDWEITE DES SCHAETZERS 148
4.3.1 WAHL DES KERNS 149
4.3.2 WAHL DER OPTIMALEN BANDWEITE H 150
4.3.2.1 LEAST SQUARED CROSS VALIDATION 151
4.3.2.2 WEITERE METHODEN 155
4.4 EIGENSCHAFTEN DES NADARAYA-WATSON-SCHAETZERS 156
4.4.1 ASYMPTOTISCHE EIGENSCHAFTEN 160
4.4.2 KONFIDENZINTERVALL FUER DIE NADARAYA-WATSON-SCHAETZUNG . . 161 4.5
KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG BEI ABHAENGIGEN BEOBACHTUNGEN 164
IMAGE 4
INHALTSVERZEICHNI S III
4.6 EXKURS: KERNREGRESSION UND KUENSTLICHE NEURONALE NETZE 168 4.6.1 DAS
GRNN ALS SPEZIALFALL DER KERNREGRESSION 169 4.6.2 VERGLEICH DER
KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG MIT DEM EINSATZ KUENSTLICHER NEURONALER NETZE
173
4.7 DAS PROBLEM DER DIMENSIONALITAET UND DER BEDARF EINER GROSSEN
DATENMENGE 179
4.7.1 PROBLEMBESCHREIBUNG 179
4.7.2 LOESUNGSANSAETZE 183
4.7.2.1 SELEKTION UND KOMBINATION VON EINFLUSSGROESSEN . 184 4.7.2.2
VERGROESSERUNG DER ANZAHL DER BEOBACHTUNGEN . . 185 4.7.2.3
MULTISTAGE-MODELLE UND MODELLSELEKTION . . .. 186 4.8 AUSGEWAEHLTE
EMPIRISCHE ANWENDUNGEN: NICHTPARAMETRISCHE
REGRESSIONSMODELLE IN DER FINANZWIRTSCHAFT 189
4.8.1 PODDIG (1994): GRNNS ZUR ZINSPROGNOSE 190
N 4.8.2 WITTKEMPER (1994): GRNNS ZUR PROGNOSE DES SYSTEMATISCHEN RISIKOS
VON AKTIEN 194
4.8.3 PFAFF (1998): GRNNS IM ASSET MANAGEMENT 199 4.8.4 LEUNG/CHEN/DAOUK
(2000): GRNNS ZUR WECHSELKURSPROGNOSE . . . 201
4.8.5 WOLBERG (2000): KERNREGRESSIONSSCHAETZUNG ZUR TITELSELEKTION 205
4.8.6 DLCHTL (2001): GRNNS ALS ENTSCHEIDUNGSALTERNATIVE IM
PORTFOLIOMANAGEMENT-PROZESS 210
4.8.7 ZUSAMMENFASSUNG 213
5 AUTOMATISCHE ENTWICKLUNG NICHTPARAMETRISCHER MODELLE 215 5.1
EINLEITUNG 215
5.2 KONZEPTION DES SYSTEMS ZUR AUTOMATISCHEN MODELLIERUNG 219 5.3
VORVERARBEITUNG DER DATEN 224
5.3.1 AUFTEILUNG IN SCHAETZ-UND TESTMENGE 225
5.3.2 BEHANDLUNG DER FEHLENDEN WERTE 228
5.3.3 STANDARDISIERUNG DER DATEN 229
5.4 DATENREDUKTION: ELIMINIERUNG VON ABHAENGIGKEITEN IN DEN
EINFLUSSGROESSEN UND VORSELEKTION DER EINFLUSSGROESSEN 231 5.4.1 AUFDECKUNG
UND ELIMINIERUNG LINEARER ABHAENGIGKEITEN . . 233
IMAGE 5
IV INHALTSVERZEICHNIS
5.4.1.1 KORRELATIONSANALYSE 233
5.4.1.2 PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (PCA) 235 5.4.2 AUFDECKUNG
NICHTLINEARER ABHAENGIGKEITEN 237
5.5 MODELLSCHAETZUNG 242
5.5.1 DAS LINEARE REGRESSIONSMODELL 242
5.5.2 DAS NICHTPARAMETRISCHE REGRESSIONSMODELL 244
5.6 MODELLSELEKTION 245
5.6.1 VARIABLENSELEKTION BEI LINEAREN REGRESSIONSMODELLEN . . . . 246
5.6.2 VARIABLENSELEKTION BEI NICHTPARAMETRISCHEN REGRESSIONSMODELLEN 247
5.6.2.1 VARIABLENSELEKTION MIT MODELLSELEKTIONSKRITERIEN 249 5.6.2.2
VARIABLENSELEKTION MIT SIGNIFIKANZTESTS 253 5.6.2.2.1 NONNESTED CASE:
DER TEST NACH LAVERGNE/VUONG 254
5.6.2.2.2 NESTED CASE: DER TEST NACH FAN/LI . . 255
5.6.2.3 WEITERE VERFAHREN 257
5.6.2.4 IMPLEMENTIERTE VARIABLENSELEKTIONSALGORITHMEN . 261 5.7
MODELLVALIDIERUNG 269
5.8 SIMULATIONSEXPERIMENTE ZUR MODELLSELEKTION UND MODELLGUETE 274
5.8.1 STUDIE 1: DER TEST NACH FAN/LI 275
5.8.2 STUDIE 2: DER TEST NACH LAVERGNE/VUONG 280
5.8.3 STUDIE 3: VERGLEICH DER DREI VARIABLENSELEKTIONSALGORITHMEN 283
5.9 ZUSAMMENFASSUNG 299
6 FALLSTUDIE 1: PORTFOLIOMANAGEMENT 301
6.1 ZIEL DER UNTERSUCHUNG 301
6.2 INTEGRATION DES SYSTEMS ZUR AUTOMATISCHEN ENTWICKLUNG
NICHTPARAMETRISCHER REGRESSIONSMODELLE IN IPES 305 6.3 GENERIERUNG DER
PARAMETER VARIANZEN UND KOVARIANZEN ZUR PORTFOLIOOPTIMIERUNG 312
6.4 KUENSTLICH GENERIERTE DATEN 315
6.4.1 KUENSTLICH GENERIERTE DATEN - STUDIE 1 315
6.4.1.1 UNTERSUCHUNGSDESIGN 315
6.4.1.2 ERGEBNISSE 319
IMAGE 6
INHALTSVERZEICHNIS
6.4.1.2.1 PORTFOLIOERGEBNISSE BEI UNTERSCHIEDLICHEN
PROGNOSEVERFAHREN 319
6.4.1.2.2 DAS MINIMUM-VARIANZ-PORTFOLIO . . .. 325
6.4.1.2.3 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE . . . 329
6.4.2 KUENSTLICH GENERIERTE DATEN - STUDIE 2 330
6.4.2.1 UNTERSUCHUNGSDESIGN 330
6.4.2.2 ERGEBNISSE 332
6.4.2.2.1 PORTFOLIOERGEBNISSE BEI UNTERSCHIEDLICHEN
PROGNOSEVERFAHREN * 332
6.4.2.2.2 DAS MINIMUM-VARIANZ-PORTFOLIO . . .. 338
6.4.2.2.3 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE . . . 340
6.5 BRANCHENALLOKATION 340
6.5.1 ZIEL DER UNTERSUCHUNG UND UNTERSUCHUNGSDESIGN 341
6.5.2 ERGEBNISSE 345
6.5.2.1 PORTFOLIOERGEBNISSE BEI UNTERSCHIEDLICHEN
PROGNOSEVERFAHREN * 345
6.5.2.2 DAS MINIMUM-VARIANZ-PORTFOLIO 353
6.5.2.3 BERUECKSICHTIGUNG VON NEBENBEDINGUNGEN UND
TRANSAKTIONSKOSTEN 355
6.5.2.4 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE 360
6.6 ZUSAMMENFASSUNG 362
7 FALLSTUDIE 2: JAHRESABSCHLUSSINFORMATIONEN ZUR ERKLAERUNG UND
PROGNOSE VON AKTIENKURSENTWICKLUNGEN 363
7.1 ZIEL DER UNTERSUCHUNG 363
7.2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN 367
7.2.1 GRUNDLAGEN DER AKTIENBEWERTUNG 367
7.2.1.1 DER EINZERWERTORIENTIERTE ANSATZ 367
7.2.1.2 DER PORTFOLIOORIENTIERTE ANSATZ 369
7.2.2 RENDITEGENERIERUNGSPROZESSE 373
7.2.3 GRUNDLAGEN DER BILANZANALYSE 375
7.2.3.1 DER JAHRESABSCHLUSS ALS INFORMATIONSQUELLE . . . 375
7.2.3.2 VERFAHREN DER BILANZANALYSE 377
7.2.3.3 KRITIK AN DER BILANZANALYSE 378
IMAGE 7
VI INHALTSVERZEICHNIS
7.2.4 ZUSAMMENFASSUNG: AKTIENKURSANALYSE AUF BASIS VON
BILANZEN 379
7.3 VORUEBERLEGUNGEN ZUR EMPIRISCHEN STUDIE 380
7.3.1 BESONDERE PROBLEME UND LOESUNGSANSAETZE 380
7.3.2 BESTEHENDE EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN 384
7.3.3 DIE AUTOMATISIERTE NICHTPARAMETRISCHE MODELLIERUNG . . .. 387
7.4 DIE EMPIRISCHE UNTERSUCHUNG 388
7.4.1 BESCHREIBUNG DES DATENMATERIALS 389
7.4.2 BILANZKENNZAHLEN ZUR ERKLAERUNG VON
AKTIENKURSENTWICKLUNGEN 392
7.4.2.1 UNTERSUCHUNGSZIEL UND-DESIGN 392
7.4.2.2 ERGEBNISSE 396
7.4.3 BILANZKENNZAHLEN ZUR PROGNOSE VON
AKTIENKURSENTWICKLUNGEN 405
7.4.3.1 UNTERSUCHUNGSZIEL UND-DESIGN 405
7.4.3.2 ERGEBNISSE 409
7.5 ZUSAMMENFASSUNG 417
8 SCHLUSSBETRACHTUNGEN 419
8.1 ZUSAMMENFASSUNG 419
8.2 AUSBLICK 425
A IN FALLSTUDIE 2 EINBEZOGENE UNTERNEHMEN 429
B LISTE DER IN FALLSTUDIE 2 EINBEZOGENEN KENNZAHLEN 435
C ERGEBNISSE DER ERKLAERUNGSMODELLE IN FALLSTUDIE 2 439
LITERATURVERZEICHNIS 445
INDEX 476
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