Analyse von Finanzmarktdaten mittels multivariater GARCH-Modelle - Spill-Over-Effekte von Volatilitäten : EURO-Wechselkurs und Finanzmärkte in Europa

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Zitierfähiger Link (URI): http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-12175
http://hdl.handle.net/10900/47301
Dokumentart: Abschlussarbeit (Master)
Erscheinungsdatum: 2003
Sprache: Deutsch
Fakultät: 6 Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Fachbereich: Wirtschaftswissenschaften
DDC-Klassifikation: 330 - Wirtschaft
Schlagworte: Kapitalmarktforschung
Freie Schlagwörter: Multivariate GARCH-Modelle , Volatilitäts-Spill-Over , Bivariate MGARCH-Schätzung
Financial Markets , Multivariate GARCH-models , Volatility-Spill-Over , Bivariate GARCH-Estimation
Lizenz: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ubt-nopod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ubt-nopod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Die Bestimmung der Volatilität von Finanzmarktdaten ist heutzutage Kernpunkt empirischer Analysen im Bereich des Finance/Banking oder der monetären Makroökonomik. Dabei erweisen sich multivariate GARCH (MGARCH-) Modelle als besonders hilfreich, da mit ihnen wichtige empirische Eigenschaften von Finanzmarktdaten, wie z.B. Volatilitätscluster oder kontemporäre Korrelationen mehrerer Zeitreihen, leicht abzubilden sind. Es wird daher sowohl eine Übersicht über gängige und neuere MGARCH-Modelle als auch deren Schätzmethoden gegeben. Zusätzlich soll durch eine empirische Analyse herausgefunden werden, ob Spill-Over-Effekte zwischen Devisenmarkt, Geld- und Aktienmarkt in Europa existieren. Insbesondere kommen zwei bivariate MGARCH-Modelle (CCC-Modell nach Bollerslev und DCC-Modell nach Engel) mit zusätzlichen Erweiterungen zur Anwendung, um mögliche Volatilitätsbeziehen zwischen dem EUR/USD-Wechselkurs, dem kurzfristigen Zinssatz (EURIBOR) sowie dem EUROSTOXX zu testen. Zusätzlich wird untersucht, ob Politimplikationen hinsichtlich der Diskussion um flexible vs. fixe Wechselkursregime ökonometrisch abgeleitet werden können.

Abstract:

Modelling the volatility of financial market data is important for the empirical analysis of many issues in Finance/Banking and Macroeconomics. Especially multivariate GARCH (MGARCH-) models are crucial in describing prominent features of financial time series, such as contemporaneous correlation and clustering. This diploma-thesis reviews not only well-known and recent approaches in modelling the co-movement of financial volatilities but is also devoted to inference methods of MGARCH models. Additionally, spill-over-effects of foreign exchange, money, and stock markets in Europe are analysed. Two bivariate MGARCH models (CCC-model by Bollerslev and DCC-model by Engle) are extended to test if there exist significant volatility linkages between the EUR/USD-exchange rate, the short interest rate (EURIBOR), and the EUROSTOXX. Probably, such an econometric analysis could have implications for the discussion of fix vs. flexible exchange rate regimes.

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