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Informationsmaße und Informationsführerschaft bei Volatilitätsfindungsprozessen.

By: Material type: TextTextSeries: Publication details: Berlin : Berliner Wissenschafts-Verlag, (c)2018.Description: 1 online resource : illustrationsContent type:
  • text
Media type:
  • computer
Carrier type:
  • online resource
ISBN:
  • 9783830540229
  • 3830540221
Subject(s): Genre/Form: LOC classification:
  • HG4637 .I546 2018
Online resources: Available additional physical forms:
Contents:
klassischer Optionsmarkt vs. Markt für Optionsscheine; 7.4 Konstruktion der Volatilitätszeitreihen und Datengrundlage; 7.4.1 VDAX-New als modellfreier Repräsentant des klassischen Optionsmarktes; 7.4.2 Emittentenabhängige modellfreie Volatilitätszeitreihen als Repräsentanten des Privatanlegermarktes; 7.4.3 Beschreibung der Datengrundlage; 7.4.4 Sticky-Strike-Effekt und notwendige Modifikationen der Volatilitätszeitreihen; 7.5 Analyse mithilfe des Stationary Information Share
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Includes bibliographical references.

Intro; Geleitwort; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; Symbolverzeichnis; 1 Einführung; 1.1 Thematische Einleitung und Zielsetzung; 1.2 Struktur und Aufbau der Dissertation; 2 Okonometrische Grundlagenvon Wertfindungsprozessen; 2.1 Wertfindungsprozesse; 2.1.1 Definition und Allgemeines; 2.1.2 Informationsmaße und Informationsführerschaft; 2.2 Grundlagen der Zeitreihenanalyse; 2.2.1 Stationarität; 2.2.2 Nichtstationarität und Kointegration; 2.2.3 Grenzstationäre Prozesse und Testverfahren; 2.2.4 Fragilität der Testverfahren

2.2.5 Vektor-autoregressive Prozesse2.2.5.1 Definition und Vektor-Moving-Average-Darstellung; 2.2.5.2 Fehlerkorrekturmodell; 3 Volatilität und Volatilitätszeitreihen; 3.1 Volatilität als Marktgröße; 3.2 Volatilität und Optionen; 3.3 Volatilitätszeitreihen und ihre Eigenschaften; 3.3.1 Stochastische zeitstetige Volatilitätsmodelle; 3.3.2 Stochastische zeitdiskrete Volatilitätsmodelle; 3.3.3 Ein Vergleich von GARCH-Modell und ARMA-Modell; 4 Klassische Informationsmaß efür nicht stationärekointegrierte Zeitreihen; 4.1 Dekompositionsansätze von Zeitreihen

4.1.1 Zerlegung nach Beveridge und Nelson sowie Stock undWatson4.1.2 Common-Trend-Darstellung; 4.1.3 Zerlegung nach Gonzalo und Granger; 4.2 Klassische Informationsmaße; 4.2.1 Common Factor Component Share nach Gonzalo und Granger; 4.2.2 Information Share nach Hasbrouck; 5 Informationsmaße fürstationäre Zeitreihen; 5.1 Einführung in die Problematik; 5.2 Varianzzerlegung; 5.3 Stationary Information Share; 5.4 Konvergenzverhalten des Stationary Information Share im Grenzprozess; 5.4.1 Mathematische Konvergenz im Allgemeinen; 5.4.2 Mathematisch-technische Konvergenz

5.4.3 Numerische Konvergenz des Stationary Information Share5.5 Spillover-Index; 5.6 Alternatives Informationsmaß für stationäreProzesse; 5.6.1 Impuls-Antwort-Folgen; 5.6.2 Stationary Component Share; 5.6.3 Konvergenzverhalten des Stationary Component Share im Grenzprozess; 6 Volatilitätsfindung aufglobalen Märkten; 6.1 Literaturübersicht; 6.2 Analyse mithilfe des Stationary Information Share; 6.2.1 Beschreibung der Datengrundlage; 6.2.2 Darstellung und Interpretation der Ergebnisse; 7 Volatilitätsfindung auf klassischem Optionsmarkt und Markt für Optionsscheine; 7.1 Einführung und Aufbau

7.2 Literaturübersicht7.3 Beschreibung der Märkte -- klassischer Optionsmarkt vs. Markt für Optionsscheine; 7.4 Konstruktion der Volatilitätszeitreihen und Datengrundlage; 7.4.1 VDAX-New als modellfreier Repräsentant des klassischen Optionsmarktes; 7.4.2 Emittentenabhängige modellfreie Volatilitätszeitreihen als Repräsentanten des Privatanlegermarktes; 7.4.3 Beschreibung der Datengrundlage; 7.4.4 Sticky-Strike-Effekt und notwendige Modifikationen der Volatilitätszeitreihen; 7.5 Analyse mithilfe des Stationary Information Share

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