Stochastische Prozesse und Zeitreihenmodelle - Institute for ...
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NASDAQ-100NASDAQ-100NASDAQ−Renditen−0.3 −0.2 −0.1 0.0 0.1 0.2Die mittlere Jahresrendite <strong>und</strong> ihre zugehörgige Standardabweichungsind (in Prozent):Anfang Ende ¯r s r,n−11995-01-09 1998-10-05 29.0 161.41998-10-12 2000-03-20 93.4 210.42000-03-27 2001-04-02 −113.2 397.32001-04-09 2002-09-30 −38.8 309.32002-10-07 2004-01-12 50.0 171.92004-01-20 2006-12-26 4.2 114.21996 1998 2000 2002 2004 2006ZeitDepartment of Statistics and Mathematics – WU Wien c○ 2008 Statistik – 12 – <strong>Stochastische</strong> <strong>Prozesse</strong> <strong>und</strong> <strong>Zeitreihenmodelle</strong> – 76 / 78Department of Statistics and Mathematics – WU Wien c○ 2008 Statistik – 12 – <strong>Stochastische</strong> <strong>Prozesse</strong> <strong>und</strong> <strong>Zeitreihenmodelle</strong> – 77 / 78InhaltNotationZusammenhang zwischen Aktienkursen <strong>und</strong> RenditenEffiziente MarkthypotheseAutoregressive Modelle der Ordnung p, AR(p)Autokorrelationskoeffizient, KorrelogrammStationäre <strong>Prozesse</strong>, white noise, AR(p)Nicht-stationäre <strong>Prozesse</strong>, random walkModellierung <strong>und</strong> Prognose nicht-stationärer <strong>Prozesse</strong>Department of Statistics and Mathematics – WU Wien c○ 2008 Statistik – 12 – <strong>Stochastische</strong> <strong>Prozesse</strong> <strong>und</strong> <strong>Zeitreihenmodelle</strong> – 78 / 78
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