Liquiditätsdynamik und optimale Orderaufteilungsstrategien:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2008
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Finanzierung, Kapitalmarkt und Banken
55 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XX, 228 S. graph. Darst. 21 cm, 376 gr. |
| ISBN: | 9783899366563 3899366565 |
Internformat
MARC
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Inhaltsverzeichnis
Geleitwort vii
Vorwort ix
Abbildungsverzeichnis xv
Tabellenverzeichnis xvii
1 Einleitung 1
2 Empirische Analysen der Liquiditätsdynamik 3
2.1 Untersuchungsgegenstand und Motivation . 3
2.2 Stand der Literatur. 7
2.2.1 Form der Preiseinflussfunktion. 8
2.2.2 Dynamik von Liquiditätsmaßen. 12
2.2.3 Zwischenfazit. 17
2.3 Daten . 18
2.4 Empirische Untersuchung der Preiseinflussfunktion . 21
2.4.1 Lineare Preiseinflussfunktion. 24
2.4.1.1 Durchschnittliche Preiseinflussfunktion. 25
2.4.1.2 Variabilität der Preiseinflussfunktion. 33
2.4.1.3 Prognose der Preiseinflussfunktion . 35
xi
2.4.2 Nichtlineare Preiseinflussfunktion. 42
2.4.2.1 Durchschnittliche Preiseinflussfunktion. 43
2.4.2.2 Variabilität der Preiseinflussfunktion. 47
2.4.2.3 Prognose der Preiseinflussfunktion . 49
2.4.2.4 Vergleich der Prognosegüte . 53
2.4.3 Erweiterungen und Varianten der Ansätze. 59
2.4.3.1 Berücksichtigung von Tageszeiteffekten. 59
2.4.3.2 Gemeinsame Dynamik von Geld- und Briefseite . 68
2.4.3.3 Determinanten der Preiseinflussfunktion. 76
2.4.3.4 Alternativer Prognoseansatz. 90
2.5 Würdigung . 99
3 Optimale Orderaufteilunsstrategien in illiquiden Märkten 103
3.1 Stand der Literatur. 103
3.2 Stochastischer Preiseinfluss. ^07
3.2.1 Grundmodell ohne Stochastik. 109
3.2.1.1 Risikoneutraler Investor. 109
3.2.1.2 Risikoaverser Investor. 12°
3.2.2 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen . *"
3.2.2.1 Risikoneutraler Investor. 125
3.2.2.2 Risikoaverser Investor. 126
3.2.3 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen. 138
3.2.3.1 Risikoneutraler Investor. 141
3.2.3.2 Risikoaverser Investor. 15°
3.3 Nichtlinearer Preiseinfluss. 161
3.4 Würdigung . 165
4 Schlussbetrachtung 1*9
A Anhang zu Kapitel 2 171
B Anhang zu Kapitel 3 185
B.l Grundmodell ohne Stochastik - Risikoneutraler Investor. 185
B.2 Grundmodell ohne Stochastik - Risikoaverser Investor. 194
B.3 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoneutraler Investor 198
B.4 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoaverser Investor 2(X)
B.5 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoneutraler Investor . . . 203
B.6 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoaverser Investor . 211
B.7 Nichtlinearer Preiseinfluss . 214
Abbildungsverzeichnis
2.1 Geschätzte lineare Preiseinflussfunktion, Orderbuchdaten. 27
2.2 Geschätzte lineare Preiseinflussfunktion, Transaktionsdaten. 30
2.3 Geschätzte nichtlineare Preiseinflussfunktion, Orderbuchdaten. 44
2.4 Geschätzte nichtlineare Preiseinflussfunktion, Transaktionsdaten . 46
2.5 Durchschnittlicher Steigungsparameter der Briefseite im Tagesverlauf. . 61
2.6 Durchschnittlicher Formparameter der Briefseite im Tagesverlauf. . 65
2.7 Reaktion auf einen Schock im Steigungsparameter der Briefseite für
DaimlerChrysler. 75
2.8 Reaktion auf einen Schock im Formparameter der Briefseite für Daimler-
Chrysler . 75
3.1 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter, Limit-Order-Markt .113
3.2 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter, Market-Maker-Markt.118
3.3 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängigkeit
des Quotienten der Liquiditätsparameter. 120
3.4 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des normierten
Niveaus der Liquidität. 130
3.5 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des gesamten
Auftragsvolumens. 131
3.6 Erwarteter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos 134
xv
3.7 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategien in Abhängigkeit
des gesamten Auftragsvolumens.136
3.8 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategien in Abhängigkeit
des Anteils temporären Preiseinflusses.137
3.9 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Mean-Reversion-Parameters.145
3.10 Prozentuale Reduktion der erwarteten Preiseinflusskosten in Abhängig-
keit des Mean-Reversion-Parameters und des normierten Liquiditätsrisikos 148
3.11 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter.152
3.12 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Liquiditätsrisikos.153
3.13 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Mean-Reversion-Parameters.154
3.14 Indirekter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos
und der Mean-Reversion-Geschwindigkeit.156
3.15 Indirekter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos
und der Mean-Reversion-Geschwindigkeit.157
3.16 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängig-
keit des normierten Liquiditätsrisikos und der Mean-Reversion-
Geschwindigkeit .159
3.17 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängig-
keit des normierten Liquiditätsrisikos und der Mean-Reversion-
Geschwindigkeit .160
3.18 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Anteils des
temporären Preiseinflusses.164
A.l Durchschnittlicher Steigungsparameter der Geldseite im Tagesverlauf. • l77
Tabellenverzeichnis
2.1 Übersicht über empirische Studien zur Form der Preiseinflussfunktion . 11
2.2 Übersicht über empirische Studien zur Liquiditätsdynamik. 16
2.3 Deskriptive Statistiken. 20
2.4 Ausgeführte Transaktionen . 22
2.5 Aggregierte Preiseinflussfunktion . 27
2.6 Verteilung des Nettohandelsvolumens . 28
2.7 Aus Transaktionsdaten geschätzte Preiseinflussfunktion . 29
2.8 Deskriptive Statistiken zum Schätzwert des Steigungsparameters . 34
2.9 Schätzung des AR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 37
2.10 Halbwertszeit des AR(1)-Prozesses . 38
2.11 Prognosegüte des AR(1)-Modells in der zweiten Teilperiode . 39
2.12 Prognosegüte des linearen Modells in der zweiten Teilperiode . 41
2.13 Aggregierte Preiseinflussfunktion . 43
2.14 Aus Transaktionsdaten geschätzte Preiseinflussfunktionen . 46
2.15 Deskriptive Statistiken zum Schätzwert des Formparameters. 48
2.16 Unbedingte und bedingte Wahrscheinlichkeit für Konvexität. 49
2.17 Schätzung des VAR(l)-ModelLs für den gesamten Untersuchungszeitraum 51
2.18 Prognosegüte des VAR(1)-Modells in der zweiten Teilperiode . 52
2.19 Prognosegüte des nichtlinearen Modells in der zweiten Teilperiode . 54
2.20 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 57
xvii
2.21 Schätzung des saisonalen AR(1)-Modells für den gesamten Untersu-
chungszeitraum . 62
2.22 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 64
2.23 Schätzung des saisonalen VAR(1)-Modells für den gesamten Untersu-
chungszeitraum . 66
2.24 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 67
2.25 Korrelation der Steigungsparameter von Geld- und Briefseite. 69
2.26 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 70
2.27 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 71
2.28 Korrelationen der Preiseinflussparameter von Geld- und Briefseite . 72
2.29 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 73
2.30 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 76
2.31 Einfiussgrößen der Liquidität in der empirischen Literatur . 79
2.32 Auflistung der erklärenden Variablen. 81
2.33 Schätzung des AR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für den gesam-
ten Untersuchungszeitraum . 83
2.34 Schätzung des AR(1)-Modells mit alternativen erklärenden Variablen
für den gesamten Untersuchungszeitraum . 85
2.35 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 86
2.36 Schätzung des VAR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für den ge-
samten Untersuchungszeitraum . 88
2.37 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 89
2.38 Schätzung des AR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 92
xviii
2.39 Prognosegüte des Ansatzes auf Basis eines AR(1)-Modells für die Preis-
einflüsse in der zweiten Teilperiode. 94
2.40 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 95
2.41 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeit-
raum . 97
2.42 Prognosegüte des Modells auf Basis eines VAR(l)-ModelLs für die Preis-
einflüsse in der zweiten Teilperiode. 98
2.43 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 99
A.l Verteilung des kumulierten Handelsvolumens .171
A.2 Geschätzte Preiseinflussfunktion: Zusammenhang von unerwarteten
Spannenmittelpunktänderungen und unerwartetem Nettohandelsvolu-
men .171
A.3 Schätzung des AR(1)-Modells für die erste Teilperiode .173
A.4 Prognosegüte des linearen Modells in der ersten Teilperiode .174
A.5 Geschätzte Preiseinflussfunktion: Zusammenhang von unerwarteten
Spannenmittelpunktänderungen und unerwartetem Nettohandelsvolu-
men .175
A.6 Schätzung des VAR(l)-ModelLs für die erste Teilperiode . 175
A.7 Prognosegüte des nichtlinearen Modells in der ersten Teilperiode . . . 176
A.8 Schätzung des saisonalen AR(1)-Modells für die erste Teilperiode . . . 178
A.9 Schätzung des saisonalen VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode . 178
A.10 Schätzung des VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode . 179
A.ll Schätzung des VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode. 180
A.12 Schätzung des AR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für die erste
Teilperiode .181
xix
A.13 Schätzung des VAR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für die erste
Teilperiode .182
A.14 Schätzung des AR(1)-Modells für die erste Teilperiode .183 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort vii
Vorwort ix
Abbildungsverzeichnis xv
Tabellenverzeichnis xvii
1 Einleitung 1
2 Empirische Analysen der Liquiditätsdynamik 3
2.1 Untersuchungsgegenstand und Motivation . 3
2.2 Stand der Literatur. 7
2.2.1 Form der Preiseinflussfunktion. 8
2.2.2 Dynamik von Liquiditätsmaßen. 12
2.2.3 Zwischenfazit. 17
2.3 Daten . 18
2.4 Empirische Untersuchung der Preiseinflussfunktion . 21
2.4.1 Lineare Preiseinflussfunktion. 24
2.4.1.1 Durchschnittliche Preiseinflussfunktion. 25
2.4.1.2 Variabilität der Preiseinflussfunktion. 33
2.4.1.3 Prognose der Preiseinflussfunktion . 35
xi
2.4.2 Nichtlineare Preiseinflussfunktion. 42
2.4.2.1 Durchschnittliche Preiseinflussfunktion. 43
2.4.2.2 Variabilität der Preiseinflussfunktion. 47
2.4.2.3 Prognose der Preiseinflussfunktion . 49
2.4.2.4 Vergleich der Prognosegüte . 53
2.4.3 Erweiterungen und Varianten der Ansätze. 59
2.4.3.1 Berücksichtigung von Tageszeiteffekten. 59
2.4.3.2 Gemeinsame Dynamik von Geld- und Briefseite . 68
2.4.3.3 Determinanten der Preiseinflussfunktion. 76
2.4.3.4 Alternativer Prognoseansatz. 90
2.5 Würdigung . 99
3 Optimale Orderaufteilunsstrategien in illiquiden Märkten 103
3.1 Stand der Literatur. 103
3.2 Stochastischer Preiseinfluss. ^07
3.2.1 Grundmodell ohne Stochastik. 109
3.2.1.1 Risikoneutraler Investor. 109
3.2.1.2 Risikoaverser Investor. 12°
3.2.2 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen . *"
3.2.2.1 Risikoneutraler Investor. 125
3.2.2.2 Risikoaverser Investor. 126
3.2.3 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen. 138
3.2.3.1 Risikoneutraler Investor. 141
3.2.3.2 Risikoaverser Investor. 15°
3.3 Nichtlinearer Preiseinfluss. 161
3.4 Würdigung . 165
4 Schlussbetrachtung 1*9
A Anhang zu Kapitel 2 171
B Anhang zu Kapitel 3 185
B.l Grundmodell ohne Stochastik - Risikoneutraler Investor. 185
B.2 Grundmodell ohne Stochastik - Risikoaverser Investor. 194
B.3 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoneutraler Investor 198
B.4 Nicht prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoaverser Investor 2(X)
B.5 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoneutraler Investor . . . 203
B.6 Prognostizierbare Liquiditätsänderungen - Risikoaverser Investor . 211
B.7 Nichtlinearer Preiseinfluss . 214
Abbildungsverzeichnis
2.1 Geschätzte lineare Preiseinflussfunktion, Orderbuchdaten. 27
2.2 Geschätzte lineare Preiseinflussfunktion, Transaktionsdaten. 30
2.3 Geschätzte nichtlineare Preiseinflussfunktion, Orderbuchdaten. 44
2.4 Geschätzte nichtlineare Preiseinflussfunktion, Transaktionsdaten . 46
2.5 Durchschnittlicher Steigungsparameter der Briefseite im Tagesverlauf. . 61
2.6 Durchschnittlicher Formparameter der Briefseite im Tagesverlauf. . 65
2.7 Reaktion auf einen Schock im Steigungsparameter der Briefseite für
DaimlerChrysler. 75
2.8 Reaktion auf einen Schock im Formparameter der Briefseite für Daimler-
Chrysler . 75
3.1 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter, Limit-Order-Markt .113
3.2 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter, Market-Maker-Markt.118
3.3 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängigkeit
des Quotienten der Liquiditätsparameter. 120
3.4 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des normierten
Niveaus der Liquidität. 130
3.5 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des gesamten
Auftragsvolumens. 131
3.6 Erwarteter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos 134
xv
3.7 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategien in Abhängigkeit
des gesamten Auftragsvolumens.136
3.8 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategien in Abhängigkeit
des Anteils temporären Preiseinflusses.137
3.9 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Mean-Reversion-Parameters.145
3.10 Prozentuale Reduktion der erwarteten Preiseinflusskosten in Abhängig-
keit des Mean-Reversion-Parameters und des normierten Liquiditätsrisikos 148
3.11 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Quotienten
der Liquiditätsparameter.152
3.12 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Liquiditätsrisikos.153
3.13 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens für unterschiedliche Werte des
Mean-Reversion-Parameters.154
3.14 Indirekter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos
und der Mean-Reversion-Geschwindigkeit.156
3.15 Indirekter Disnutzen in Abhängigkeit des normierten Liquiditätsrisikos
und der Mean-Reversion-Geschwindigkeit.157
3.16 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängig-
keit des normierten Liquiditätsrisikos und der Mean-Reversion-
Geschwindigkeit .159
3.17 Prozentualer Nutzenverlust der heuristischen Strategie in Abhängig-
keit des normierten Liquiditätsrisikos und der Mean-Reversion-
Geschwindigkeit .160
3.18 Optimaler Anteil des Auftragsvolumens in Abhängigkeit des Anteils des
temporären Preiseinflusses.164
A.l Durchschnittlicher Steigungsparameter der Geldseite im Tagesverlauf. • l77
Tabellenverzeichnis
2.1 Übersicht über empirische Studien zur Form der Preiseinflussfunktion . 11
2.2 Übersicht über empirische Studien zur Liquiditätsdynamik. 16
2.3 Deskriptive Statistiken. 20
2.4 Ausgeführte Transaktionen . 22
2.5 Aggregierte Preiseinflussfunktion . 27
2.6 Verteilung des Nettohandelsvolumens . 28
2.7 Aus Transaktionsdaten geschätzte Preiseinflussfunktion . 29
2.8 Deskriptive Statistiken zum Schätzwert des Steigungsparameters . 34
2.9 Schätzung des AR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 37
2.10 Halbwertszeit des AR(1)-Prozesses . 38
2.11 Prognosegüte des AR(1)-Modells in der zweiten Teilperiode . 39
2.12 Prognosegüte des linearen Modells in der zweiten Teilperiode . 41
2.13 Aggregierte Preiseinflussfunktion . 43
2.14 Aus Transaktionsdaten geschätzte Preiseinflussfunktionen . 46
2.15 Deskriptive Statistiken zum Schätzwert des Formparameters. 48
2.16 Unbedingte und bedingte Wahrscheinlichkeit für Konvexität. 49
2.17 Schätzung des VAR(l)-ModelLs für den gesamten Untersuchungszeitraum 51
2.18 Prognosegüte des VAR(1)-Modells in der zweiten Teilperiode . 52
2.19 Prognosegüte des nichtlinearen Modells in der zweiten Teilperiode . 54
2.20 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 57
xvii
2.21 Schätzung des saisonalen AR(1)-Modells für den gesamten Untersu-
chungszeitraum . 62
2.22 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 64
2.23 Schätzung des saisonalen VAR(1)-Modells für den gesamten Untersu-
chungszeitraum . 66
2.24 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 67
2.25 Korrelation der Steigungsparameter von Geld- und Briefseite. 69
2.26 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 70
2.27 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 71
2.28 Korrelationen der Preiseinflussparameter von Geld- und Briefseite . 72
2.29 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 73
2.30 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 76
2.31 Einfiussgrößen der Liquidität in der empirischen Literatur . 79
2.32 Auflistung der erklärenden Variablen. 81
2.33 Schätzung des AR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für den gesam-
ten Untersuchungszeitraum . 83
2.34 Schätzung des AR(1)-Modells mit alternativen erklärenden Variablen
für den gesamten Untersuchungszeitraum . 85
2.35 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 86
2.36 Schätzung des VAR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für den ge-
samten Untersuchungszeitraum . 88
2.37 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 89
2.38 Schätzung des AR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeitraum 92
xviii
2.39 Prognosegüte des Ansatzes auf Basis eines AR(1)-Modells für die Preis-
einflüsse in der zweiten Teilperiode. 94
2.40 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 95
2.41 Schätzung des VAR(1)-Modells für den gesamten Untersuchungszeit-
raum . 97
2.42 Prognosegüte des Modells auf Basis eines VAR(l)-ModelLs für die Preis-
einflüsse in der zweiten Teilperiode. 98
2.43 Vergleich der mittleren quadrierten Prognosefehler in der zweiten Teil-
periode . 99
A.l Verteilung des kumulierten Handelsvolumens .171
A.2 Geschätzte Preiseinflussfunktion: Zusammenhang von unerwarteten
Spannenmittelpunktänderungen und unerwartetem Nettohandelsvolu-
men .171
A.3 Schätzung des AR(1)-Modells für die erste Teilperiode .173
A.4 Prognosegüte des linearen Modells in der ersten Teilperiode .174
A.5 Geschätzte Preiseinflussfunktion: Zusammenhang von unerwarteten
Spannenmittelpunktänderungen und unerwartetem Nettohandelsvolu-
men .175
A.6 Schätzung des VAR(l)-ModelLs für die erste Teilperiode . 175
A.7 Prognosegüte des nichtlinearen Modells in der ersten Teilperiode . . . 176
A.8 Schätzung des saisonalen AR(1)-Modells für die erste Teilperiode . . . 178
A.9 Schätzung des saisonalen VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode . 178
A.10 Schätzung des VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode . 179
A.ll Schätzung des VAR(1)-Modells für die erste Teilperiode. 180
A.12 Schätzung des AR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für die erste
Teilperiode .181
xix
A.13 Schätzung des VAR(1)-Modells mit erklärenden Variablen für die erste
Teilperiode .182
A.14 Schätzung des AR(1)-Modells für die erste Teilperiode .183 |
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