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.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlegende Begriffe der Statistik
2.1 Varianz und Standardabweichung
2.2 Kovarianz
2.3 Erwartungswert
3 Bereichsfelder der empirischen Kapitalmarktforschung
3.1 Schätzungen
3.1.1 Das Urnenmodell
3.1.2 Daten
3.1.3 Schätzung des Erwartungswertes
3.1.4 Schätzung von Varianz und Kovarianz
3.2 Schätzfehler
3.2.1 Konfidenzintervalle
3.2.2 Stichprobengröße
3.3 Modellfehler
3.3.1 Realitätsnähe von Rendite-Modellen
3.3.2 Normalverteilung
3.4 Schiefe
3.5 Kurtosis
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die theoretischen Grundlagen und methodischen Ansätze der empirischen Kapitalmarktforschung, wobei der Fokus auf der statistischen Fundierung von Schätzprozessen sowie der Analyse von Schätz- und Modellfehlern bei Renditeprognosen liegt.
- Grundlegende statistische Kennzahlen wie Varianz, Kovarianz und Erwartungswert
- Anwendung des Urnenmodells zur Modellierung von Renditestrukturen
- Statistische Schätzverfahren für Erwartungswerte und Varianzen
- Analyse von Schätzfehlern durch Konfidenzintervalle und Stichprobeneffekte
- Kritische Würdigung der Modellannahmen hinsichtlich Normalverteilung, Schiefe und Kurtosis
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Das Urnenmodell
Für die Schätzung der Renditen soll im Folgenden das Urnenmodell vorgestellt werden, da dieses nach vorherrschender Meinung die größte Realitätsnähe hat.
Das Urnenmodell ist ein Instrument der Statistik und veranschaulicht anhand von Kugeln, (2 verschiedene Farben) die aus einer Urne gezogen werden, diskrete Wahrscheinlichkeitsfunktionen.
Im Bezug auf die Rendite weist das Urnenmodell folgende Eigenschaften auf: Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Renditen ist immer die gleiche, da davon ausgegangen werden kann, dass die Urne, aus der die Renditen „gezogen“ werden, immer die gleiche ist. Diese Eigenschaft wird als Stationarität bezeichnet. Die Parameter der Wahrscheinlichkeitsverteilung sind somit ebenfalls konstant. Eine weitere Eigenschaft des Urnenmodells besteht in der Unabhängigkeit der Perioden voneinander. Bei hohen Renditen in einer Periode kann nicht davon ausgegangen werden, dass diese hohen Renditen wieder erreicht werden können. Dies hängt unter anderem damit zusammen, dass alle Informationen an den Finanzmärkten unverzüglich verarbeiten werden. Die Preisbildung findet umgehend statt. Die dritte Eigenschaft des Urnenmodells bezogen auf die Renditen ist die Normalverteilung der (diskreten) Renditen. Dies gilt aber nur dann, wenn ein Zeitraum von ungefähr einem Jahr betrachtet wird.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung erläutert die wachsende Bedeutung der empirischen Kapitalmarktforschung und definiert den Untersuchungsgegenstand sowie den Aufbau der Arbeit.
2 Grundlegende Begriffe der Statistik: Dieses Kapitel führt zentrale mathematische Größen wie Varianz, Standardabweichung, Kovarianz und Erwartungswert als Basis für die statistische Analyse ein.
3 Bereichsfelder der empirischen Kapitalmarktforschung: Dieser Hauptteil analysiert spezifische Methoden zur Schätzung von Renditeparametern, behandelt die Entstehung von Schätz- und Modellfehlern und diskutiert statistische Verteilungsmerkmale wie Schiefe und Kurtosis.
4 Fazit: Das Fazit fasst die Schwierigkeiten bei der präzisen Schätzung von Renditeverläufen zusammen und reflektiert die Anwendbarkeit der Modellannahmen in der Praxis.
Schlüsselwörter
Empirische Kapitalmarktforschung, Rendite, Varianz, Erwartungswert, Urnenmodell, Schätzfehler, Konfidenzintervall, Modellfehler, Normalverteilung, Stationarität, Schiefe, Kurtosis, Leptokurtosis, Stichprobengröße, Portfoliotheorie.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit den mathematischen und statistischen Grundlagen der empirischen Kapitalmarktforschung, insbesondere mit der Schätzung von Renditen und den dabei auftretenden Unsicherheiten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Themen sind statistische Grundbegriffe, die Schätzung von Parametern wie Erwartungswert und Varianz sowie die Identifikation und Einordnung von Schätz- und Modellfehlern.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Ziel ist es, einen Einblick in die statistischen Methoden zu geben, mit denen Renditen am Kapitalmarkt geschätzt werden, und aufzuzeigen, warum diese Schätzungen trotz wissenschaftlicher Fundierung mit Fehlern behaftet sind.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Die Arbeit stützt sich primär auf die statistische Analyse und die Anwendung des Urnenmodells, ergänzt durch historische Datenbetrachtungen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Schätzung von Erwartungswerten und Varianzen, die Berechnung von Konfidenzintervallen, den Einfluss der Stichprobengröße sowie die Prüfung der Realitätsnähe von Rendite-Modellen unter Berücksichtigung von Schiefe und Kurtosis.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Rendite, Urnenmodell, Schätzfehler, Normalverteilung und Leptokurtosis.
Warum ist das Urnenmodell für die Kapitalmarktforschung relevant?
Das Urnenmodell dient als grundlegendes Instrument, um diskrete Wahrscheinlichkeitsfunktionen zu veranschaulichen und Eigenschaften wie Stationarität und Unabhängigkeit von Renditen zu modellieren.
Beeinflusst eine größere Stichprobe die Genauigkeit bei der Renditeschätzung?
Beim Erwartungswert führt eine Vergrößerung des Stichprobenumfangs laut Arbeit zu keiner positiven Veränderung, während sie bei der Schätzung der Standardabweichung die Genauigkeit erhöhen kann.
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- Christina Schröder (Author), 2010, Empirische Kapitalmarktforschung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/149891
