?a)?????Zu bearbeitende Fragestellungen

1. Wie kann die Güte von Regressionsmodellen beurteilt werden?
2. Verschiedene In-Sample und Out-of-Sample-Ma?e ?für die Güte von Regressionen sollen dargestellt und anhand eines Datensatzes eingesetzt werden.
3. Hierfür müssen verschiedene Regressionsmodelle (bspw. mit einer verschiedenen Anzahl an erkl?renden Variablen) eingesetzt werden, welche anschlie?end in ihrer Erkl?rungskraft für eine In-Sample-Periode und anschlie?end für die Prognose eines Out-of-Sample-Zeitraumes verwendet werden.

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b)?????Einzusetzender Datensatz

1. Eine Auswahl verschiedener Datens?tze zum Thema werden vom Betreuer gestellt.
2. Hieraus sollen 2-3 Datens?tze (z. B. Aktienrenditen und Renditen in Rohstoffmarkt) ausgew?hlt und empirisch betrachtet werden.
3. Auf Basis des Datensatzes muss ein Faktormodell gesch?tzt werden: Renditen (z. B. Renditen des DAX oder Renditen des EUR/USD-W?hrungskurses oder Renditen eines Rohstoffes) von t+1 werden durch makro- und mikro?konomische Faktoren zum Zeitpunkt t erkl?rt.

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c)??????Zusatzinformationen zur Bearbeitung

1. Eine Analyse sowohl des In-Sample-Fit als auch der Out-of-Sample-Prognosegüte muss durchgeführt werden
2. Ein Datensatz wird in zwei Teile unterteilt (im Verh?ltnis 2/3 und 1/3). Der erste Teil bildet die In-Sample-Periode. Hier wird auf Basis von Gütekriterien (AIC, BIC, R2) das beste Regressionsmodell ausgew?hlt. Hierbei müssen die ausgew?hlten Gütekriterien begründet werden.
3. Der zweite Teil des Datensatzes (1/3) bildet das Out-of-Sample. Für diesen werden ?echte“ Prognosen erstellt, da tats?chlich versucht wird, den Wert der abh?ngigen Variablen für t+1 durch Informationen in t zu erkl?ren. Hierbei ist es notwendig, eine echte Out-of-Sample-Prognosemethodik mit R einzusetzen:?Hier sind die Methoden ?Rolling Window“ oder ?Expanding Window“ einzusetzen. Diese müssen mit Hilfe der Statistiksoftware R programmiert werden.

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Einstiegsliteratur

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• Introductory Statistics with R?von Daalgard (in der Bibliothek verfügbar)
• Time Series Models for Business and Economic Forecasting?von Franses, van Dijk und Opschoor, Cambridge 威尼斯赌博游戏_威尼斯赌博app-【官网】 Press (kann per?Fernleihe?bezogen werden)
• Probability and Statistics with R?von Ugarte, Militino und Arnholt (in der Bibliothek verfügbar)
• Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R?vonSachs/Hedderich (in der Bibliothek verfügbar)
• Introductory Econometrics?von Wooldridge (in der Bibliothek verfügbar)
• The R Book?von Crawley (in der Bibliothek verfügbar)

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Ressourcen zum Einstieg in R werden vom Betreuer gestellt.

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?a)?????Zu bearbeitende Fragestellungen

• Verschiedene Tests der Normalverteilung (Jarque-Bera, Kolmogorov-Smirnov, X2-Anpassungstest)? sollen vorgestellt werden und ?in ihrer Idee sowie auch mathematischen Umsetzung in eigenen Worten erl?utert werden.
• Die einzusetzenden Tests müssen selbst ausgew?hlt werden: Drei verschiedene Tests müssen hierbei beschrieben und angewandt werden. Da zur Normalverteilung ca. 40 verschiedene Tests existieren, besteht eine breite Auswahl. Hierbei sollten Tests ausgew?hlt werden, welche in R-Paketen bereits implementiert sind.
• Als Ausgangsbasis der Analyse der Normalverteilung sollen grafische Analysen (QQ-Plots etc.) eingesetzt werden.
• Thematisiert werden muss im Literaturteil, wieso die Normalverteilung allgemein sowie insbesondere im Finanzmarktkontext hohe Bedeutung besitzt. Hierbei ist relevante Literatur auszuw?hlen und in eigenen Worten zusammenzufassen und durch eigene Schlüsse zu untermauern.
• Die Tests müssen empirisch in R durchgeführt werden. Zudem muss auch eine?in R durchgeführte kleine Simulationsstudie?den Fehler 1. Art und Fehler 2. Art jeden Tests betrachten.
• Grafiken zu den Tests und die grafischen Analysen sind mit R zu erstellen.

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b)?????Einzusetzender Datensatz und Simulation

• Eine Auswahl verschiedener Datens?tze zum Thema werden?vom Betreuer gestellt.
• Hieraus sollen 2-3 Datens?tze (z. B. Aktienrenditen und Renditen in Rohstoffmarkt) ausgew?hlt und empirisch betrachtet werden.
• In einer?kleinen Simulationsstudie?soll die?Güte der Tests thematisiert?werden. Hierbei soll insbesondere methodisch und empirisch auf den Fehler 1. Art und Fehler 2. Art eingegangen werden.

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Einstiegsliteratur

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• Introductory Statistics with R von Daalgard (in der Bibliothek verfügbar)
• Probability and Statistics with R?von Ugarte, Militino und Arnholt (in der Bibliothek verfügbar)
• Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R?von Sachs/Hedderich (in der Bibliothek verfügbar)
• The R Book?von Crawley (in der Bibliothek verfügbar)

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Ressourcen zum Einstieg in R werden vom Betreuer gestellt.

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?a)?????Zu bearbeitende Fragestellungen

• Verschiedene Tests der i.i.d.-Eigenschaft sollen vorgestellt werden und in ihrer Idee sowie auch mathematischen Umsetzung erl?utert werden.
• Die Tests müssen hierbei in ihrer Idee und mathematisch erl?utert und mit Hilfe der Statistiksoftware R empirisch am einem realen Datensatz durchgeführt werden.
• Eine kleine Simulationsstudie soll zudem überprüfen, ob die Tests eine existierende Abh?ngigkeit entdecken und welcher der ausgew?hlten Tests ?besser ist“.

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b)?????Einzusetzender Datensatz und Simulation

• Eine Auswahl verschiedener Datens?tze zum Thema werden?vom Betreuer gestellt.
• Hieraus sollen 2-3 Datens?tze (z. B. Aktienrenditen und Renditen in Rohstoffmarkt) ausgew?hlt und empirisch betrachtet werden.
• Eine kleine Simulationsstudie (in R) soll überprüfen, ob die Tests eine existierende Abh?ngigkeit entdecken k?nnen.

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Einstiegsliteratur

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• Asset Price Dynamics, Volatility and Prediction?von Taylor (in der Bibliothek verfügbar)
• Probability and Statistics with R?von Ugarte, Militino und Arnholt (in der Bibliothek verfügbar)
• Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R?von Sachs/Hedderich (in der Bibliothek verfügbar)
• The R Book?von Crawley (in der Bibliothek verfügbar)

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Ressourcen zum Einstieg in R werden vom Betreuer gestellt.

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