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Chaos in Finanzdatenreihen

  • Stephan Heilig
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Zusammenfassung

Eine selbstverständliche Voraussetzung für die Anwendung der Chaoskontrolle in der Finanzwirtschaft ist die Existenz von Chaos. Wir stellen deshalb im folgenden Kapitel eine Auswahl existierender Testmethoden vor und geben einen kurzen Überblick über empirische Ergebnisse des Chaosnachweises in Finanzdatenreihen.

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Literatur

  1. 1.
    Zum größten Lyapunov-Exponenten vgl. u. a. Peters (1991), S. 146 oder Argyris, Faust und Haase (1995), S. 181.Google Scholar
  2. 2.
    Zur Sensitivität vgl. oben Abschnitt 3.1, S. 22.Google Scholar
  3. 3.
    Vgl. hierzu Loistl und Betz (1993), S. 64ff oder Stein (1998), S. 202ff.Google Scholar
  4. 4.
    Siehe oben Abschnitt 2.3, S. 10.Google Scholar
  5. 5.
    Zur fraktalen Dimension vgl. oben Abschnitt 3.5, S. 24.Google Scholar
  6. 6.
    Zum Korrelationsintegral siehe oben Abschnitt 3.5, S. 27.Google Scholar
  7. 7.
    Eine Datenreihe ist i. i. d. (independent identical distributed), wenn die Werte unabhängig und identisch verteilt sind.Google Scholar
  8. 8.
    Sie verwendeten wöchentliche Renditedaten des Centers for Research in Security Prices at the University of Chicago (CRSP).Google Scholar
  9. 9.
    Je größer der Tick Size, desto größer ist die Nichtlinearität, die der BDS-Test anzeigt.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. auch Brock (1986) und Brock und Sayers (1988).Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. Brock und Sayers (1988), S. 84.Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. u. a. Barnett und Serletis (2000), S. 721.Google Scholar
  13. 13.
    Vgl. Sorger (1998), S. 364.Google Scholar
  14. 14.
    Boldrin und Woodford (1990), S. 190, führen zwei Gründe an, warum vor allem in der Konjunkturtheorie viele Jahre lineare Modelle dominierten.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Stephan Heilig

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