UID:
almahu_9948638969902882
Format:
1 online resource (273 p.)
,
Tab., Abb.; 273 S.
Edition:
1st ed.
ISBN:
9783428502394
,
9783428802395
Series Statement:
Untersuchungen über das Spar-, Giro- und Kreditwesen. Abteilung A: Wirtschaftswissenschaft 169
Content:
Aufgrund der einzel- und gesamtwirtschaftlichen Relevanz von Zinsänderungen ist das Interesse an Zinsprognosen traditionell sehr groß. Dennoch finden sich in der wissenschaftlichen Literatur nur relativ wenige Studien, welche die Prognosegüte ökonometrischer Verfahren "out of sample" analysieren. Im Rahmen einer theoretischen Analyse sowie einer breit angelegten empirischen Untersuchung zeigt der Autor Möglichkeiten der Prognose von Geld- und Kapitalmarktzinssätzen auf. Im Rahmen der dem Konzept der Arbeit zugrunde liegenden Strategie "marktbasierter Zinsprognosen" wird die Zinsentwicklung prognostiziert, indem Markterwartungen, die sich in Zinssätzen und in der Zinsstruktur widerspiegeln, unter Anwendung ökonometrischer Verfahren extrahiert und analysiert werden. Die methodische Vorgehensweise der Arbeit lehnt sich dabei an neuere internationale Studien an, in denen Zinssätze und Zinsstruktur als sogenannte Regime-Switching-Prozesse modelliert werden. -- Im ersten Hauptteil der Arbeit führt der Autor aus der Perspektive des anwendungsorientierten Zeitreihenanalytikers in die Regime-Switching-Technik ein. Im zweiten Hauptteil wird aus theoretischer Sicht gezeigt, daß die Prognose von Zinssätzen ökonomisch sinnvoll ist, wobei insbesondere das Potential für marktbasierte Zinsprognosen erkennbar wird. Im empirischen Hauptteil werden die untersuchten Zinszeitreihen schließlich als Regime-Switching-Prozesse modelliert. Dabei kommt eine Vielzahl der im Methodenteil dargestellten univariaten und multivariaten Modellspezifikationen zum Einsatz. Unmittelbar im Anschluß an die jeweilige Modellschätzung werden die Prognoseergebnisse dokumentiert. Insgesamt zeigen die empirischen Befunde, daß sich Regime-Switching-Modelle gut zur Vorhersage von Zinssätzen eignen und konventionellen Zeitreihenmodellen häufig überlegen sind.
Note:
Doctoral Thesis Universität Gießen 1999
In:
9783428802395
Additional Edition:
ISBN 9783428102396
Language:
German
DOI:
10.3790/978-3-428-50239-4
URL:
https://elibrary.duncker-humblot.com/9783428502394
