Modul 32681

Zeitreihenanalyse und empirische Kapitalmarktforschung

Warum dieses Modul?

hier die Antwort

Viele Datensätze in den Wirtschaftswissenschaften (z.B. Aktienkurse, Geschäftsklima-Index, Bruttoinlandsprodukt (BIP), Zinssätze, Arbeitslosigkeit etc.) erfassen die Veränderung von Variablen im Zeitablauf. Da es sich immer um die qualitativ gleiche Größe y handelt, diese jedoch zu unterschiedlichen Zeitpunkten t erfasst wird, erfordert die Analyse solcher Zeitreihen y(t) ein statistisches Instrumentarium, welches von der traditionellen Querschnitts-Statistik abweicht. Bei dieser setzt sich die Stichprobe aus unabhängigen und identisch verteilten statistischen Einheiten zusammen, so dass sich die Streuung von Schätzern umgekehrt proportional zur Stichprobengröße verringert. Bei direkter Übertragung solcher Methoden auf Zeitreihen, wo die einzelnen Werte abhängig bzw. korreliert sind, ergeben sich irreführende und falsche Schlüsse. Beispielsweise ist der empirische Mittelwert der Stichprobe y(1),...,y(T) zwar immer und leicht berechenbar, jedoch ist die Frage, ob die Streuung des Mittelwerts in großen Stichproben tatsächlich klein wird. Damit hängt auch eng die Frage zusammen, ob der Mittelwert gegen einen Grenzwert strebt, der mit dem Parameter der Grundgesamtheit übereinstimmt.

Da Programmpakete nicht erkennen können, ob Abhängigkeiten in den Daten vorliegen, müssen diese von vornherein modelliert werden. Sind die Daten mit einem Trend behaftet, etwa ein exponentieller Zuwachs bei Börsendaten oder dem Bruttoinlandsprodukt, so ist der Erwartungswert E[y(t)] selbst vom Zeitpunkt abhängig und man kann nicht erwarten, dass der Mittelwert gegen eine Konstante strebt. Hier ist das Ziel, den Trend zu modellieren und mit Hilfe geeigneter Mittelwerte die konstanten Parameter dieses Trends zu schätzen. Alternativ hierzu kann versucht werden, mit Hilfe von Transformationen die Trends zu eliminieren, etwa durch Differenzbildung oder Berechnung prozentualer Änderungen (Renditen;'SAP fiel um 6.3 %'). Fluktuationen solcher transformierter Größen lassen sich leichter behandeln, da ihre Erwartungswerte konstant sind (man spricht von stationären Prozessen).

Ziel der Analyse ist, den heutigen Wert der Zeitreihe als Funktion vergangener Werte darzustellen und deren Gewichte zu schätzen. Die dadurch nicht erfassten Einflüsse werden durch exogene Regressoren und stochastische Gleichungsfehler modelliert, deren Stärke ebenfalls geschätzt werden muss (ARMAX-Modelle). Auch Fluktuationen in den Streuungen, wie sie an Finanzmärkten auftreten, werden modelliert (sog. ARCH-Modelle). Schließlich sind auch Modelle mit Messfehlern (Zustandsraum-Modelle) von Interesse, da hiermit auch nicht beobachtbare Variablen (Faktoren) betrachtet werden können. Es handelt sich um eine sehr allgemeine Modellklasse, die viele Teilmodelle als Spezialfälle beinhaltet.

Der Kurs hat die Besonderheit, dass zusätzlich zum gedruckten Lehrtext (bzw. Dateikurs auf CD) die Zeitreihen-Software EViews für Windows mitgeliefert wird. Anhand von Beispieldatensätzen und Programmen wird der Studierende in die Lage versetzt, selbst die im Kurs abgedruckten Analysen (Graphiken, Schätzungen, Simulationen etc.) durchzuführen. Da die Software menügesteuert und leicht bedienbar ist, entsteht so die Möglichkeit, die Verfahren der Zeitreihenanalyse auf spielerische Art kennenzulernen.

Kurs 00889 zu „Zeitreihenanalyse und empirische Kapitalmarktforschung“


Modulbeschreibung [pdf]

Leseprobe [pdf]


Modulinhalte

Kurs-Nr. Kursbezeichnung betreuender Lehrstuhl
(VU) 00889 Zeitreihenanalyse und empirische Kapitalmarktforschung Angewandte Statistik
Lehrstuhlinhaber: Univ.-Prof. Dr. Robinson Kruse-Becher

Virtuelle Lernumgebung

Moodle (Anmeldung erforderlich)


Modulabschlussprüfung

Prüfungsform

Zweistündige Klausur am Semesterende.

Orte und Termine

Sommersemester 2021: Berlin/Potsdam, Hagen und München

Wintersemester 2021/22

Fr., 25.03.2022, 17:15 – 19:15
(Prüfer: Kruse-Becher)

Sommersemester 2021

Fr., 17.09.2021, 17:15 - 19:15
(Prüfer: Kruse-Becher)

Anmeldung

Prüfungsrelevante Hinweise einschließlich finaler Ort- und Raumangaben und Informationen zur Anmeldung: Studien- und Prüfungsinformationen Nr. 3“.

Anmeldezeitraum Sommersemester 2021
28.06.2021 bis 6.08.2021

Anmeldezeitraum Wintersemester 2021/22
3.01.2022 bis 11.02.2022

Teilnahmeberechtigung

Bestehen von mindestens einer Einsendearbeit.


Einsendearbeiten

Die Einsendearbeiten dieses Moduls finden Sie zu Beginn des Semesters innerhalb der Moodle-Lernumgebung in dem Abschnitt „Einsendearbeiten – Voraussetzung für die Zulassung zur Modulabschlussprüfung“. Sie werden online bearbeitet oder erfordern das Hochladen einer Lösungsdatei (PDF). Der folgende Link leitet Sie direkt dorthin:

  • Einsendearbeiten zu Modul 32681 „Zeitreihenanalyse und empirische Kapitalmarktforschung“

Innerhalb der Moodle-Lernumgebung finden Sie auch alle weiteren Informationen, wie z. B. die Abgabetermine der Einsendearbeiten.

Für Ihre weitere Semesterplanung haben wir Ihnen zusätzlich die Abgabetermine zu allen Einsendearbeiten tabellarisch in einer Übersicht (PDF 70 KB)zusammengestellt.


Übungsklausuren

Die Aufgabenstellung der letzten vier Klausurkampagnen können online abgerufen werden.

Redaktion | 01.04.2021