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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen - Sue Man Fan
Vergriffenes Buch, derzeit bei uns nicht verfügbar.
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Sue Man Fan:

Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen - neues Buch

ISBN: 9783844100013

ID: c6ee8c8e63a8ccccd6a2767f4fc5206f

Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht. Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann. In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat grosse Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine grosse Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern. Bücher / Sachbücher / Business & Karriere / Wirtschaft / Wirtschaftsgeschichte 978-3-8441-0001-3, Josef Eul Verlag GmbH

Neues Buch Buch.ch
Nr. 26770980 Versandkosten:Bei Bestellungen innerhalb der Schweiz berechnen wir Fr. 3.50 Portokosten, Bestellungen ab EUR Fr. 75.00 sind frei. Die voraussichtliche Versanddauer liegt bei 1 bis 2 Werktagen., Versandfertig innert 6 - 9 Tagen, zzgl. Versandkosten
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Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht.Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann.In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat grosse Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine grosse Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern. Bücher / Sachbücher / Business & Karriere / Wirtschaft / Wirtschaftsgeschichte 978-3-8441-0001-3, Josef Eul Verlag GmbH

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Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht. Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann. In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern. Bücher / Sachbücher / Business & Karriere / Wirtschaft / Wirtschaftsgeschichte 978-3-8441-0001-3, Josef Eul Verlag GmbH

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ISBN: 9783844100013

ID: 116692459

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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen: Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen (Quantitative Ökonomie) - Fan Sue Man
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ISBN: 3844100016

[SR: 904706], Broschiert, [EAN: 9783844100013], Eul, J, Eul, J, Book, [PU: Eul, J], Eul, J, 403434, Business & Karriere, 467432, Bewerbung, 655640, Bilanzierung & Buchhaltung, 467352, Branchen & Berufe, 467554, E-Business, 467452, Job & Karriere, 467524, Kommunikation & Psychologie, 655610, Kosten & Controlling, 467640, Management, 467752, Marketing & Verkauf, 467784, Personal, 467818, Wirtschaft, 541686, Kategorien, 186606, Bücher, 655502, Studienführer, 655466, Wirtschaft, 288100, Fachbücher, 541686, Kategorien, 186606, Bücher

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Details zum Buch
Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen
Autor:

Sue Man Fan

Titel:

Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen

ISBN-Nummer:

9783844100013

Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht.Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann.In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern.

Detailangaben zum Buch - Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen


EAN (ISBN-13): 9783844100013
ISBN (ISBN-10): 3844100016
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Josef Eul Verlag GmbH
192 Seiten
Gewicht: 0,289 kg
Sprache: deu

Buch in der Datenbank seit 02.11.2008 13:18:50
Buch zuletzt gefunden am 28.06.2016 01:12:33
ISBN/EAN: 9783844100013

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-8441-0001-6, 978-3-8441-0001-3

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