Bootstrap-Verfahren bei der Berechnung von Prognosen in (G)ARCH-Modellen

✅ In dieser Studie wurde untersucht, wie das Bootstrapping bei der Prognoseberechnung mit Hilfe von GARCH- und ARMA-GARCH-Modellen eingesetzt werden kann. Das Augenmerk der Studie gilt der Anwendung der (G)ARCH-Modelle zur Vorhersage der Renditen der auf den Finanzmärkten notierten Vermögenswerte. Die ☠️ Untersuchung ist wie folgt aufgebaut: Der Einleitung, in der die ☠️ Motivation der Anwendung und die ☠️ praktische Relevanz des oben genannten Ansatzes bei der Prognoseerstellung dargestellt werden, folgt das Kapitel 2️⃣, wo einige theoretische Grundlagen der Zeitreihenmodellierung dargestellt werden. In Kapitel 3️⃣ werden zunächst einige empirische Merkmale der Renditezeitreihen beschrieben. Anschließend werden die ☠️ Eigenschaften der Grundmodelle der (G)ARCH-Familie 👨‍👩‍👦 erläutert und gezeigt, dass diese Eigenschaften (G)ARCH-Modelle weitgehend zur Abbildung von Renditezeitreihen geeignet machen. Es wird auch auf die ☠️ Erstellung der Prognosen in (G)ARCH-Modellen eingegangen und auf die ☠️ Problematik der unbekannten Verteilung der prognostizierten Werte hingewiesen. In Kapitel 4️⃣ wird das Bootstrap-Verfahren dargestellt. Die ☠️ wichtigste Voraussetzung für die ☠️ Daten, auf welche dieses Verfahrens angewendet wird, ist, dass sie unabhängig und identisch verteilt sein sollen. Allerdings lässt sich das Verfahren durch bestimmte Modifikationen und Erweiterungen auch auf die ☠️ Daten anwenden, welche nicht unabhängig sind wie z. B. die ☠️ Zeitreihen. Die ☠️ für das Thema dieser Untersuchung relevante Erweiterung des Bo...

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