Der Einfluss von impliziter Volatilität auf die Prognose der realisierten Volatilität Eine Analyse im US-amerikanischen Aktienmarkt
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
29,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
07.09.2021
Verlag
GRINSeitenzahl
67 (Printausgabe)
Dateigröße
777 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346481214
Aufbauend auf dem HAR-, HARQ- und HARQ-F- Modell und deren logarithmischen Erweiterungen aus Corsi (2009), Bollerslev et al. (2016) und Wang et al. (2020), wurde im Rahmen dieser Arbeit der Einfluss der impliziten Volatilität auf die Prognose der realisierten Volatilität von 27 Aktien des Dow Jones Industrial Average (DJIA) untersucht. Zu diesem Zweck wurden das LogHAR-, LogHARQ- und LogHARQ-F-Modell um Volatilitätskomponenten des Chicago Board Options Exchange (CBOE) S&P500 Volatilitätsindex VIX erweitert und die 1-Tages-Prognose dieser linearen Regressionsmodelle, mit denen der Benchmarking-Modelle verglichen.
Die Prognoseergebnisse der erweiterten Modelle weisen deutliche Prognoseverbesserungen sowohl in stark als auch in gering volatilen Zeiträumen auf und übertreffen alle gegenübergestellten Benchmarking-Modelle in ihrer Prognosegüte. Diese Resultate konnten auch in einer Reihe verschiedener Robustheitsprüfungen wiederholt werden. Um die erzielten Prognoseverbesserungen in einer wirtschaftlichen Nutzenanalyse zu verifizieren, wurde im Rahmen dieser Arbeit auf Volatilitäts-Timing-Strategien zur Portfolioallokation nach Fleming et al. (2001) und Marquering & Verbeek (2004) zurückgegriffen. Die verbesserten Volatilitätsprognosen der erweiterten Modelle, verglichen mit den Prognosen der Benchmarking-Modelle, führten zu höheren Portfolionutzen und damit zu ausschließlich positiven durchschnittlichen Performancegebühren, welche ein Investor bereit wäre zu zahlen, um eines der erweiterten Modelle zur Volatilitätsprognose verwenden zu können.
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