Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis   II

Abbildungsverzeichnis   III

1  Einleitung - 1 -  

2  Grundlegende Begriffe der Statistik - 1 -  

2.1  Varianz und Standardabweichung - 1 -  

2.2  Kovarianz - 2 -  

2.3  Erwartungswert - 3 -  

3  Bereichsfelder der empirischen Kapitalmarktforschung - 3 -  

3.1  Schätzungen - 3 -  

3.1.1  Das Urnenmodell. - 3 -  

3.1.2  Daten - 4 -  

3.1.3  Schätzung des Erwartungswertes - 5 -  

3.1.4  Schätzung von Varianz und Kovarianz - 6 -  

3.2  Schätzfehler - 7 -  

3.2.1  Konfidenzintervalle - 7 -  

3.2.2  Stichprobengröße. - 9 -  

3.3  Modellfehler. - 10 -  

3.3.1  Realitätsnähe von Rendite-Modellen - 10 -  

3.3.2  Normalverteilung - 11 -  

3.4  Schiefe - 11 -  

3.5  Kurtosis - 12 -  

4  Fazit - 13 -  

Literaturverzeichnis  - 14 -  

Versicherung  - 16 -  

II

Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1: Rechtsschiefe Verteilung - 12 -  

Abbildung  2: Linksschiefe Verteilung. - 12 -  

Abbildung  3: Leptokurtosis - 13 -  

III

1 Einleitung

Die Kapitalmarktforschung hat in den vergangenen Jahrzehnten stark an Bedeutung gewonnen. Sowohl auf der theoretischen Seite, als auch im Bereich der empirischen Kapitalmarktforschung wurden große Fortschritte gemacht, um Gestaltungsaufgaben im Bereich der Kapitalanlagen oder der Risikostreuung besser ausfüllen zu können. Das Wirtschaftsleben wird davon geprägt wie man sinnvoll Geld anlegen kann, wie sich bei einer Geldanlage die Renditen entwickeln können und wie hoch das Risiko ausfällt. Um diesem Thema näher zu kommen, sind im Bereich der empirischen Kapitalmarktforschung Methoden und Ansätze entwickelt worden, die zur Bewältigung dieser Aufgaben dienen sollen.

Diese Arbeit soll einen Einblick in die empirische Kapitalmarktforschung geben und einige Bereichsfelder darstellen. So werden im zweiten Kapitel zunächst grundlegende Begriffe der Statistik dargestellt, um einen generellen Einblick in das Thema zu finden. Im dritten Kapitel wird dann konkret auf einige Bereiche der empirischen Kapitalmarktforschung eingegangen. Insbesondere stehen hier die Schätzungen, Schätzfehler, Modellfehler, Schiefe und Kurtosis im Fokus der Arbeit, die im weiteren Verlauf dargestellt und erläutert werden. Das Fazit fasst die zentralen Punkte dieser Arbeit zusammen und gibt einen kleinen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der empirischen Kapitalmarktforschung.

2 Grundlegende Begriffe der Statistik

2.1 Varianz und Standardabweichung

Sowohl bei der Varianz als auch bei der Standardabweichung handelt es sich um Streuungsparameter. Zunächst soll auf die Varianz eingegangen werden. Die Varianz Var(X), welche auch als σ ² dargestellt wird, ist das Streuungsmaß für eine Zufallsvariable X von ihrem Erwartungswert E(X). Sie stellt die mittlere quadratische Abweichung von Häufigkeitsverteilungen dar.

Bei einer diskreten Zufallsvariable X gilt dann: 1

¹ Vgl. Bamberg/Baur/Krapp (2007), S. 122.

- 1 -

Dabei bezeichnet eine diskrete Zufallsvariable endliche oder abzählbar unendliche Werte. 2

Bei einer stetigen Zufallsvariable X gilt: 3

( Var

Eine Zufallsvariable wird dann als stetig bezeichnet wenn bei zwei Werten a 4