Eignung des Garch-Modells zur Prognose der Volatilität des Dow Jones Industrial Average

By Martin Walter

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule M?nchen, Sprache: Deutsch, Abstract: Bei Kapitalanlagen verfolgen Investoren i. d. R. das Ziel, hohe Renditen innerhalb kurzer Laufzeiten bei zeitgleich niedrigen Anlagerisiken, zu erzielen. Dabei ist grunds?tzlich jeder Investor als Risikoavers anzusehen, der ausschlie lich bereit ist, ein Risiko einzugehen, wenn die Risikobereitschaft sich in der H?he der resultierenden Rendite positiv bemerkbar macht. Ein wichtiger Ma stab zur Messung des Risikos einer Investition ist die Betrachtung der Volatilit?t, welche das Streuungsma ?ber einen Zeitverlauf beschreibt. So gilt eine Investition als risikoreich, wenn sie starken Kursschwankungen unterliegt und das investierte Kapital der Gefahr ausgesetzt ist, einen betragsm? ig h?heren Anteil an Wert zu verlieren. Daraus ist zu schlie en, dass die Volatilit?t einen wichtigen Risikoparameter darstellt und vor Investitionsentscheidungen auf die eigene Risikobereitschaft abgestimmt werden sollte. Vor der Investition wird jedoch ?blicherweise die vergangene Volatilit?t des Investitionsobjektes betrachtet, obwohl die zuk?nftige Volatilit?t jene ist, welche das tats?chlich einzugehende Risiko beschreibt. Um einen Einblick ?ber die Auspr?gungen der zuk?nftigen Volatilit?ten zu bekommen, werden sogenannte Zeitreihenmodelle verwendet, mit deren Hilfe auf Basis von vergangenen Daten eine Prognose der zuk?nftigen Auspr?gungen durchgef?hrt wird. In der vorliegenden Arbeit wird der Frage nachgegangen, welche Zeitreihenmodelle es grunds?tzlich gibt und welche davon sich f?r eine Prognose der Volatilit?t von Finanzmarktzeitreihen eignen. Hierf?r findet eine Darlegung der elementarsten mathematischen Grundlagen statt, um im Anschluss daran die unterschiedlichen Modelle vorzustellen. Daraufhin wird mithilfe des GARCH-Modells der Dow Jones Industrial Average (DJIA) Index auf Basis eines Datensatzes von den Jahren 2000 bis Ende 2020 mode

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3346482170
• ISBN13: 9783346482174
• Release Date: October 2021
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.25 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"