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Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Berücksichtigung der AVAS-Transformation

  • Authors
  • Reza Darius Montassér

Part of the Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft book series (HSBW, volume 12)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XXVII
  2. Reza Darius Montassér
    Pages 1-4
  3. Reza Darius Montassér
    Pages 5-81
  4. Reza Darius Montassér
    Pages 228-231
  5. Back Matter
    Pages 233-415

About this book

Introduction

Die Prognose von Aktienkursen gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Asset-Allocation- sowie des Risiko-Optimierungsprozesses im modernen Anlagemanagement. In den letzten Jahrzehnten wurden in der wissenschaftlichen Forschung eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen zur Modellierung und Prognose von Aktienkurszeitreihen (z.B. ARCH-, GARCH- oder ARIMA-Modelle) entwickelt. Doch konnte letztlich kein hinreichend akkurates Prognoseinstrument aus diesen Modellen abgeleitet werden, wofür insgesamt der relativ hohe Zufallscharakter von Aktienkursen verantwortlich gemacht wird.

Reza Darius Montassér untersucht, in wie weit der Zufallscharakter durch Hinzunahme des Handelsvolumens als Filtergröße verringert werden kann. Unter Verwendung des von ihm entwickelten AVAS-Filters gelingt ihm eine signifikante Verringerung des Zufallscharakters. Mit Hilfe zweier unterschiedlicher Methoden der Technischen Analyse überprüft er dann in einem mehrere Millionen Datensätze umfassenden Testverfahren die Prognosequalität dieser Analyseform anhand der Ausgangszeitreihe sowie der AVAS-transformierten Reihe. Daneben formuliert er ein theoretisches Fundament für die Technische Analyse (dynamische Informationseffizienz), eine neue Methode zur Klassifizierung des Zufallscharakters (Alpha-Abweichung) und entwickelt ein neues Risikomaß (Sigma-Divergenz).

Keywords

Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft Handelsstrategie Handelsvolumen Kapitalmarkt Kapitalmarkttheorie Kurs-Filterverfahren Kursprognose Technische Analyse Timing-Strategie

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-322-81672-6
  • Copyright Information Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2003
  • Publisher Name Deutscher Universitätsverlag
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-8244-8014-2
  • Online ISBN 978-3-322-81672-6
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