Modelling and prediction of financial returns using locally stationary time series models
Final Report Abstract
Im Rahmen des Projekts wurde ein Modell für Finanzzeitreihen entwickelt, das von anderen - strukturell einfacheren - Prämissen ausgeht als die in der Literatur üblicherweise behandelten Modelle. Untersuchungen anhand des S&P 500-Datensatzes haben gezeigt, dass sich dieser vergleichsweise einfache Modellansatz - in Verbindung mit der Verwendung lokaler Likelihood-Schätzer - sowohl zur Beschreibung als auch zur Prognose von Finanzzeitreihen gut eignet. Insbesondere stellt der verfolgte Ansatz eine wirkliche Alternative zu den Modellen aus der „klassischen" Analyse von Finanzzeitreihen dar. Darüber hinaus wurde der Frage nachgegangen, wie man die Güte von Parameterschätzern in solchen Modellen beurteilen kann. Das Ziel war es dabei, Aussagen über die Güte der zuvor für die Anpassung des Zeitreihenmodells verwendeten lokalen Likelihood-Schätzer herzuleiten. Hier wurde eine Reihe wichtiger Teilresultate erzielt, welche Aussagen über das asymptotische Verhalten des Schätzers ermöglichen, also über das Verhalten des Schätzers bei steigender Anzahl der Beobachtungen. Der von uns recht allgemein gewählte Modellansatz war - wie sich im Laufe der Untersuchungen herausstellte - sehr ambitioniert und somit zeitintensiver als ursprünglich erwartet. Dadurch haben die theoretischen Untersuchungen in der Projektarbeit ein größeres Gewicht bekommen, als ursprünglich bei der Projektplanung vorgesehen war.
