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Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen - Stefan Dauben
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Stefan Dauben:

Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen - neues Buch

2004, ISBN: 9783640355044

ID: 5ce4b26ca583ca3611dd7c1905b0e6af

Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, einseitig bedruckt, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Giessen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Grösse allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Grössen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier "Ergebnisse empirischer Studien" ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Grössen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schliesst die Arbeit ab. Bücher / Sachbücher / Business & Karriere / Wirtschaft 978-3-640-35504-4, GRIN

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Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen - Stefan Dauben
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Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen - neues Buch

2004, ISBN: 9783640355044

ID: 545823362f0655f4abe220bbfedc7f2d

Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, einseitig bedruckt, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier "Ergebnisse empirischer Studien" ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab. Bücher / Sachbücher / Business & Karriere / Wirtschaft 978-3-640-35504-4, GRIN

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2004

ISBN: 9783640355044

ID: 116545758

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, einseitig bedruckt, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier ´´Ergebnisse empirischer Studien´´ ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab. Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen Buch (dtsch.) Bücher>Sachbücher>Business & Karriere>Wirtschaft, GRIN

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Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen - Taschenbuch

2004, ISBN: 9783640355044

[ED: Softcover], [PU: GRIN Verlag], Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier Ergebnisse empirischer Studien ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab.Versandfertig in 3-5 Tagen, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot

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2004, ISBN: 9783640355044

[ED: Softcover], [PU: GRIN Verlag], Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier Ergebnisse empirischer Studien ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab.Versandfertig in 3-5 Tagen, [SC: 0.00]

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Details zum Buch
Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen
Autor:

Dauben, Stefan

Titel:

Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen

ISBN-Nummer:

3640355040

Detailangaben zum Buch - Zinsprognose mit vektorautoregressiven Modellen: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen


EAN (ISBN-13): 9783640355044
ISBN (ISBN-10): 3640355040
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2009
Herausgeber: GRIN Verlag
52 Seiten
Gewicht: 0,090 kg
Sprache: ger/Deutsch

Buch in der Datenbank seit 20.04.2008 04:52:05
Buch zuletzt gefunden am 06.06.2016 22:30:40
ISBN/EAN: 3640355040

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-640-35504-0, 978-3-640-35504-4

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