Finanzmarkt-Ökonometrie: Analyse und Prognose von Finanzmärkten (Teil 2: Fortgeschrittene Verfahren)

Inhalte

• Vektor-Autoregressive Modelle
• Modellstruktur und Modellschätzung
• Kausalitätstests und dynamische Analyse der Einflussfaktoren
• Prognosen mit VAR-Modellen
• Erkennen von nicht-stationären Zeitreihen
• Gefahr von Nonsense-Regressionen; Kointegration und Error-Correction Modelle
• Bedeutung der Kointegration für Modellbildung und Prognose
• Kointegration im Eingleichungsmodell
• Multivariate Kointegration
• Prognosen mit Error-Correction Modellen
• Erstellung von Prognosemodellen
• Vorgehensweise bei der Konstruktion eines Prognosemodells
• Beurteilung der Prognosegüte des Modells
• Vermeidung häufiger Fehler (z. B. Data Mining)

Zielgruppen

Führungskräfte u. Mitarbeiter aus den Bereichen: Volkswirtschaftliche Analyse und Unternehmensanalyse, Investment Research und Kapitalmarktanalyse sowie Portfolio-Management und Vermögensverwaltung