Der Autor analysiert, ob neuere quantitative gegenüber klassischen Verfahren und speziell die Art des Schätzverfahrens und die Auswahl der Variablen zu besseren Ergebnissen bei der Wechselkursprognose führen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Dissertation Universität-GHS Siegen 1999
Aktualisiert: 2023-04-03
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Frank Richter präsentiert Möglichkeiten der Kombination Künstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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International agierende Unternehmen tätigen heutzutage immer mehr Geschäfte in Fremdwährungen. Vor allem US-Dollar sind eine häufig verwendete Währung. Doch hohe Schwankungen bei den Wechselkursen bergen ein erhebliches Risiko für Unternehmen. Das sogenannte Währungstransaktionsrisiko zählt schon lange zu den größten Herausforderungen im Risikomanagement. Sollten international aufgestellte Unternehmen deshalb ein eigenes Risikomanagement für Währungsrisiken einrichten? Wie könnte ein solches System aussehen? Kann es auch zur Steigerung des Unternehmenswerts beitragen? In seiner Publikation beantwortet Daniel Stern die zentralen Fragen rund um das Währungstransaktionsrisiko. Dabei geht er nicht nur auf Großkonzerne, sondern auch auf mittelständische Unternehmen ein. Anschaulich und praxisnah erklärt Stern alle wichtigen Grundlagen des Wechselkursrisikomanagements. Er zeigt, wie Unternehmen bestehende Risiken identifizieren, analysieren und bewerten können und welche Verfahren und Instrumente zur Risikobehandlung es gibt. Daniel Stern konzentriert sich hierbei nicht nur auf allgemeine Forschungsergebnisse, sondern zeigt praxisbezogene Beispiele und bezieht auch die Erkenntnisse der Behavioral Finance mit ein. So entwickelt Stern konkrete Handlungsempfehlungen für international agierende Unternehmen.
Aktualisiert: 2020-01-20
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Wechselkursprognosen sind ein Hauptproblem von international operierenden Unternehmungen, Banken und Investoren. Die Erfolgschancen solcher Vorhersagen sind jedoch umstritten. Mit der vorliegenden Dissertation wird diese Problematik umfassend analysiert. Die unterschiedlichen Prognoseansätze (Effizienzhypothese, Technische Kursanalyse, Fundamentalanalyse) und Prognoseverfahren (ökonometrische und univariate Verfahren, intuitive Methoden) werden diskutiert und mittels einer einheitlichen Datenbasis getestet. Zusätzlich werden zahlreiche Prognosemodelle von Devisenberatungsunternehmen ausführlich dargestellt. Mit einer Erfolgsanalyse wird abschliessend die Frage zu beantworten versucht, ob überdurchschnittlich erfolgreiche Wechselkursprognosen möglich sind.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Frank Richter präsentiert Möglichkeiten der Kombination Künstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Der Autor analysiert, ob neuere quantitative gegenüber klassischen Verfahren und speziell die Art des Schätzverfahrens und die Auswahl der Variablen zu besseren Ergebnissen bei der Wechselkursprognose führen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Peter Seethaler untersucht einzelne Facetten der Kurssicherungsthematik mit einem analytischen Instrumentarium und präsentiert Empfehlungen für eine durchdachte Entscheidungsvorbereitung beim Einsatz von Finanzderivaten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Auf dem internationalen Devisenmarkt wird immer kurzfristiger gehandelt. Daher bilden viele Marktteilnehmer Erwartungen hinsichtlich der kurzfristigen Entwicklung eines Wechselkurses. Empirische Studien zeigen, dass traditionelle Modelle wie etwa die Kaufkraftparitätentheorie dabei nur wenig hilfreich sind. Der Autor beleuchtet stattdessen direkt das Entscheidungsverhalten der Marktteilnehmer. Dabei stellt sich heraus, dass diese neben anderen systematischen Entscheidungsanomalien vor allem Herdenverhalten an den Tag legen. Der Verfasser adaptiert ein bestehendes Herdenverhalten-Modell für den Devisenmarkt. Das resultierende Modell erklärt unter anderem, wie es durch Herdenverhalten zu Übertreibungen im Kurs (Kaskaden) kommt und unter welchen Bedingungen diese wieder beendet werden.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht.
Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann.
In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern.
Aktualisiert: 2019-10-03
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