Zeitreihenanalyse der Risikoprämie am deutschen Aktienmarkt

Masterarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich primär mit der Untersuchung der Risikoprämienzeitreihen. Dazu werden verschiedene Methoden der Zeitreihenanalyse angewendet, um die statistischen Eigenschaften der vorliegenden Datenreihen der Risikoprämien möglichst exakt zu beschreiben und eine angemessene Modellierung dieser zu gewährleisten. In Anbetracht dessen lautet die Fragestellung dieser Arbeit, ob die Risikoprämie am deutschen Aktienmarkt anhand der Methoden der Zeitreihenanalyse adäquate beschrieben werden kann.

Um die aufgeführte Fragestellung zu beantworten, erfolgt im zweiten Kapitel eine Einführung in die Zeitreihenanalyse. Bevor auf die Kenngrößen eines stochastischen Prozesses und eines stationären stochastischen Prozesses eingegangen wird, wird die Zeitreihe per sé definiert. Im Anschluss daran wird im dritten Kapitel das verwendete Datenmaterial der empirischen Untersuchung vorgestellt, wobei auf die Datenbeschaffung, den Untersuchungszeitraum und die Schwierigkeiten bei der Berechnung der historischen Risikoprämie eingegangen wird. Danach werden die vorliegenden Zeitreihen auf Stationarität mit dem Augmented-Dickey-Fuller-Test geprüft und ihre statistische Charakteristik anhand deskriptiver Methoden beschrieben.

Im vierten Kapitel erfolgt eine erste Modellierung der Zeitreihe. Vorab werden dafür die für die Modellierung verwendeten linearen stochastischen Prozesse erklärt und formal dargestellt. Bevor die verschiedenen ARIMA(p, d, q)-Modelle für die Zeitreihen angewendet werden, werden die Korrelogramme der Risikoprämienzeitreihen grafisch dargestellt und interpretiert. Abschließend werden die verwendeten ARIMA(p, d, q)-Modelle ausgewertet, wobei für eine Zeitreihe eine adäquate Modellierung erzielt werden konnte.

Im fünften Kapitel steht eine Volatilitätsanalyse der untersuchten Risikoprämienzeitreihe im Vordergrund der Betrachtung. Dazu werden unterschiedliche autoregressive bedingte heteroskedative Modelle vorgestellt und spezifiziert, mit deren Hilfe es möglich ist, Schwankungen der Varianz bei der Modellierung zu berücksichtigen. Anschließend wird jedes vorgestellte Modell auf die Risikoprämienzeitreihen angewendet und ausgewertet. Abschließend werden die erzielten Ergebnisse der empirischen Arbeit zusammenfassend dargelegt und es wird nochmals Bezug auf die ursprüngliche Fragestellung genommen.