Auszug
Bevor auf die inhaltliche Ausgestaltung des Frameworks eingegangen wird, erscheint es sinnvoll, zunächst das intendierte Vorgehen bei der Entwicklung dieses Frameworks darzustellen. Dazu kann eine kritische Betrachtung der verschiedenen Methodologien zu Analyse und Design, die in Abschnitt 4.1.3.2 dargestellt wurden, einen wertvollen Beitrag liefern.1 Die Methodologien werden in diesem Abschnitt insbesondere unter dem Aspekt analysiert, inwiefern sie einen Mehrwert für die Entwicklung des Frameworks in dieser Arbeit beisteuern können. Der Fokus liegt dabei auf dem Fakt, dass kein klassisches Anwendungssystem entwickelt wird, für das diese Methodologien originär gedacht sind, sondern ein Framework, das dem Forscher ein Instrumentarium liefert, mit dem er verschiedene Aspekte eines Finanzmarktes simulieren und analysieren kann.
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Literatur
Zu ausführlichen Darstellungen sowie Bewertung und Vergleich dieser Methodologien vgl. etwa Weiß und Jakob (2005) sowie Bergenti et al. (Hrsg.) (2004).
Vgl. dazu auch Bauer und Odell (2005), S. 141.
Vgl. etwa Balzert (2005b), S. 52; Balzert (2005a); Oestereich (2006a); Oestereich (2006b) sowie Balzert (2000).
Einen Versuch unternehmen etwa Boer, Kaymak und de Bruin (2005b), die zwar eine systematische Herangehensweise wählen, jedoch letztlich unter den gleichen Kritikpunkten, die bereits genannt wurden, leiden. Insbesondere erfolgt keine Operationalisierung der Erkenntnisse.
Vgl. zu den folgenden Ausführungen etwa Harris (2003), S. 32ff.; Tesfatsion (2006b); Picot et al. (1996), S. 13ff.; Boer, de Bruin und Kaymak (2005a), S. 6f.; Boer et al. (2005b), S. 6 sowie die Ausführungen in Abschnitt 3.1.1.2.3.2.
Diese, inhaltlich meist ähnliche, Unterteilung findet sich in der Literatur unter Verwendung unterschiedlicher Nomenklaturen. So bezeichnet etwa Harris (2003), S. 32, diese Klassen als die ‘Buy Side’ und die’ sell Side’ des Marktes. Picot et al. (1996), S. 14, verwenden die Termini Investoren und preisfeststellende Personen; aufgrund der speziellen Ausrichtung ihrer Arbeit nennen sie als dritte Klasse die Betreiber der Handelsplattform, die in dieser Arbeit jedoch nicht betrachtet werden.
Vgl. etwa Boer et al. (2005a), S. 6.
Harris (2003), S. 34, bezeichnet Broker, die zusätzlich auf eigene Rechnung handeln, als ‘Broker-Dealer’.
Vgl. etwa Boer et al. (2005a), S. 7.
Vgl. zu den folgenden Ausführungen etwa Tesfatsion (2006b); Harris (2003); Boer et al. (2005a); Boer et al. (2005b); Picot et al. (1996); U.S. Securities and Exchange Commission (2004) sowie Gomber (2000).
Vgl. Boer et al. (2005a), S. 14ff.
Boer et al. (2005a), S. 15.
Vgl. etwa LeBaron (2006a), S. 1194–1198; Boer et al. (2005a) sowie LeBaron (2001a).
Vgl. LeBaron (2001a).
Vgl. LeBaron (2006a).
Eine Ausnahme bilden Boer et al. (2005a).
Im Gegensatz dazu wird unter dem Stichwort ‘Time’ in der relevanten Literatur oft auch die Modellierung der Gedächtnislänge der Agenten subsummiert; vgl. etwa LeBaron (2001a), S. 258f.
Vgl. etwa Steiner und Bruns (2002), S. 135 und S. 205.
Das Microscopic Dynamical Model von Daniels, Farmer, Iori und Smith (2003); Daniels, Farmer, Iori und Smith (2002) sowie Smith, Farmer, Gillemot und Krishnamurthy (2002).
Das Adaptive Belief System von Brock und Hommes (1998) sowie Hommes (2001).
Vgl. Raberto et al. (2001) sowie Cincotti, Focardi, Marchesi und Raberto (2003)
Vgl. auch Matassini und Franci (2001).
Der SantaFe Artificial Stock Market; vgl. LeBaron (2006b).
Madhavan (2000), S. 209.
Vgl. etwa Erler (2001), S. 174ff.
Das Microscopic Dynamical Model von Daniels et al. (2003); Daniels et al. (2002) sowie Smith et al. (2002).
Das Adaptive Belief System von Brock und Hommes (1998) sowie Hommes (2001).
Vgl. Raberto et al. (2001) sowie Cincotti et al. (2003).
Vgl. auch Matassini und Franci (2001).
Der SantaFe Artificial Stock Market; vgl. LeBaron (2006b).
Vgl. etwa Harris (2003), S. 109f.; Domowitz (1993), S. 35ff.; Gomber (2000), S. 19 sowie Picot et al. (1996), S. 56.
Das Microscopic Dynamical Model von Daniels et al. (2003); Daniels et al. (2002) sowie Smith et al. (2002).
Das Adaptive Belief System von Brock und Hommes (1998) sowie Hommes (2001).
Vgl. Raberto et al. (2001) sowie Cincotti et al. (2003)
Vgl. auch Matassini und Franci (2001).
Der SantaFe Artificial Stock Market; vgl. LeBaron (2006b).
Das Microscopic Dynamical Model von Daniels et al. (2003); Daniels et al. (2002) sowie Smith et al. (2002).
Das Adaptive Belief System von Brock und Hommes (1998) sowie Hommes (2001).
Vgl. Raberto et al. (2001) sowie Cincotti et al. (2003)
Vgl. auch Matassini und Franci (2001).
Der SantaFe Artificial Stock Market; vgl. LeBaron (2006b).
Vgl. zu dieser Nomenklatur etwa Balzert (2005b), S. 30.
Vgl. zu den folgenden Ausführungen etwa Steiner und Bruns (2002), S. 227–312 sowie die Ausführungen in Kapitel 3 dieser Arbeit und die dort zitierte Literatur. Für einen Überblick über Fundamentalanalyse und technische Analyse vgl. Roßbach (1998), S. 237ff.
Vgl. zur Nomenklatur Steiner und Bruns (2002), Kapitel 4.
Vgl. Steiner und Bruns (2002), S. 227.
Zu diesen Indikatoren gehören etwa die Folgenden: Accumulation/Distribution Line, Bollinger Bands, Chaikin Oscillator, Chaikin’s Volatility Commodity Channel Index (CCI), Coppock Indikator, Directional Movement Indikator (DMI), Elder Ray Envelopes (ENV), Force Index, Gleitender Durchschnitt (GD), MASS Index, Momentum Money Flow Index (MFI), Moving Average Convergence Divergence Indikator (MACD), Negative Volume Index (NVI), Notis %V, On-Balance Volume (OBV), Overbought/Oversold (OBOS), Parabolic SAR (PSAR), Positive Volume Index (PVI), Price Oscillator, Pring’s KST, Rate of Change (ROC), Relative Stärke Index (RSI), Relative Stärke nach L (RSL), Relative Volatility Index (RVI), Smoothed Rate of Change (SROC), Stochastik Indikator, Time Series Forecast (TSF), Trend-Bestätigungs-Indikator (TBI), Trix, True Strength Index (TSI), Ultimate Oscillator, Vertical Horizontal Filter (VHF), Volumen Oszillator, Volumen Price Trend (VPT), Wilder’s Volatility, Williams’ %R, Williams’ Accumulation Distribution (WAD) sowie Williams’ Variable Accumulation Distribution (WVAD); vgl. etwa Market Maker (2006).
Steiner und Bruns (2002), S. 289.
Steiner und Bruns (2002), S. 295.
Vgl. Gierl et al. (2001), S. 560.
Vgl. Fischer (2004a), S. 139, Fußnote 5.
Vgl. Fischer (2004a), S. 139, Fußnote 5 sowie Eisenführ und Weber (2003), S. 376ff.
Vgl. etwa Weber (1993) sowie Oehler (1995), S. 322, der diese These durch eine umfangreiche Analyse stützt.
Vgl. Shefrin und Statman (1985).
Vgl. dazu etwa Tversky und Kahneman (1992); Fischer (2004a), S. 135; Langer und Weber (2001), S. 719 sowie Glaser (2001), S. 177.
Vgl. zu dieser Kritik ausführlich Felten (2001), S. 109f.
von Nitzsch (1998b), S. 629.
Vgl. zu der nachfolgend dargestellten Operationalisierung insbesondere von Nitzsch (1998b), S. 629f. Eine sehr ähnliche funktionale Form wählen auch Currim und Sarin (1989), S. 27f.
Vgl. etwa Gierl et al. (2001), S. 578; von Nitzsch (1998b), S. 629; Kahneman et al. (1990), S. 1327 sowie Tversky und Kahneman (1991), S. 1053f.
Vgl. von Nitzsch (1998b), S. 630.
Zu einer ausführlichen Herleitung vgl. etwa von Nitzsch (1998a), S. 117f.
Tesfatsion (2006a), S. 845.
Vgl. dazu etwa Franke, Härdle und Hafner (2004), Abschnitt 12.2 sowie Lux und Marchesi (1999).
Da für x nahe Null eine Approximation erster Ordnung ausreichend ist, d.h. ln (1 + x) ≈ x, kann als Faustregel gelten, „dass bei Renditen unter 10% es keinen großen Unterschied macht, ob man einfache oder log Renditen untersucht. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn man Finanzzeitreihen von hoher Frequenz untersucht“; Franke et al. (2004), Bemerkung zu Definition 12.15.
Vgl. etwa Cont (2007), S. 289f.; Hommes (2006), S. 1151 und S. 1157f.; Klein (2006), S. 20ff.; Pagan (1996); Boitout und Delahaut (2002); Hommes (2002); Cont (2001); Guillaume, Dacorogna, Davé, Müller, Olsen und Pictet (1997); Ding, Granger und Engle (1983); Mandelbrot (2001a); Mandelbrot (2001b); Farmer (1999); Mantegna und Stanley (2000); Bouchaud (2001) sowie die bereits zitierte Literatur.
Ausnahmen bilden etwa Intraday-Daten mit einem Timelag von ca. 20 Minuten, falls Mikrostruktureffekte eine Rolle spielen; vgl. Cont (2007), S. 290.
LeBaron (2006a), S. 1213.
Vgl. etwa Cutler, Poterba und Summers (1989).
LeBaron (2001d) vertritt sogar die Hypothese, dass es sich dabei um einen ‘fractionally integrated stochastic process’ handelt. Vgl. zu einem Beispiel für einen ‘fractionally integrated volatility process’ etwa Baillie, Bollerslev und Mikkelsen (1996).
Vgl. dazu bereits Mandelbrot (1963) sowie Hassler (2003). In der Ökonometrie werden insbesondere die auf Engle (1982) zurückgehenden (G)ARCH-Modelle zur Beschreibung dieses Phänomens genutzt.
Franke et al. (2004), Abschnitt 12.2.
Hommes (2006), S. 1151.
Am Beispiel der täglichen deutschen Aktienrenditen von 1974 bis 1996 zeigen etwa Franke et al. (2004), dass diese zwischen 6,1 für Thyssen und 32,4 für Allianz schwankt, und lehnen die Normalverteilungshypothese aufgrund des Test von Bera und Jarque deutlich ab. Die Schiefe, d.h. das dritte zentrale Moment, liegt meist nahe bei Null.
Vgl. etwa Embrechts, Klüppelberg und Mikosch (1997); Newman (2005); sowie Rachev, Menn und Fabozzi (2005).
Dies zeigen etwa Cutler et al. (1989).
Vgl. etwa Embrechts (2002).
Vgl. etwa Lobato und Velasco (2000).
Vgl. etwa Franke et al. (2004), S. 142 und S. 185f.
Vgl. Rinne und Specht (2002), S. 388.
Vgl. etwa Ruppert (2004), S. 112 sowie Rinne und Specht (2002), S. 388.
Zur Vereinfachung der Darstellung wird in dieser Arbeit lediglich auf autoregressive Prozesse erster Ordnung abgestellt. Weitere Ansätze, die eher auf die Analyse einzelner Zeitreihen ausgerichtet sind, stellen etwa die Betrachtung von Differenzen des Kursniveaus zum langfristigen Mittel bei Reverre (2001), S. 476, das Varianzratio nach Poterba und Summers (1988) oder Methoden, die auf GARCH-Modellen basieren, dar; vgl. dazu auch Hassler (2003).
Vgl. etwa Franke et al. (2004), Beispiel 12.1. Siehe dazu auch Hamilton (1994), S. 53 sowie Rinne und Specht (2002), S. 163.
Vgl. etwa Bleymüller, Gehlert und Gülicher (1998), S. 144f. sowie Stahel (2000), S. 286. Der Wert ν gibt dabei die Freiheitsgrade der Koeffizienten an, d.h. hier ν = 2, da zwei Parameter geschätzt werden. Der Wert n gibt die Anzahl der involvierten Datenpunkte wieder.
Vgl. etwa Bellgardt (1999), S. 127f. und S. 260.
Vgl. dazu auch Franke et al. (2004), Abschnitt 12.6.
Vgl. Kwiatkowski, Phillips, Schmidt und Shin (1992).
RePast (2007a).
Vgl. zu RePast etwa RePast (2007a); North et al. (2006); Tatara, North, Howe, Collier und Vos (2006); North, Howe, Collier und Vos (2005); Collier, Howe und North (2003) sowie Collier (2001). Beispiele für die Anwendung von RePast finden sich etwa bei North und Macal (2005); North et al. (2006), S. 7f.; Sabelli und Kovacevic (2006); Athale, Mansury und Deisboeck (2005); Athale und Deisboeck (2006); Emonet, Macal, North, Wickersham und Cluzel (2005); Galan und Izquierdo (2005); McIndoe (2005); Robertson (2003) sowie Ehrentreich (2002). Einführungen bzw. Tutorials zu RePast finden sich etwa bei Repast (2007b); Tesfatsion (2007d); Murphy (2007a); Murphy (2007b) sowie Densmore (2007). Gute zum Teil grafische Ergänzungen zu dem hervorragenden Tutorial von Murphy (2007b) geben für die Schritte 1 bis 3 Schenk (2004); für die Schritte 4 bis 9 Sun (2004b); für die Schritte 10 bis 18 Gieseler (2004b) sowie für die Schritte 19 bis 24 Sun (2004a). Anleitungen zur Integration von RePast in Eclipse finden sich etwa bei Robinson (2004); Robinson (2007); Gieseler (2004c) sowie Gieseler (2004a).
Vgl. zu weiteren vergleichenden Analysen von Entwicklungsumgebungen etwa Serenko und Detlor (2002) sowie Gilbert und Bankes (2002).
Vgl. ähnlich bereits Najlis, Janssen und Parker (2001).
Castle und Crooks (2006), S. 24.
Castle und Crooks (2006), S. 24.
Vgl. dazu auch Rixon, Moglia und Burn (2005).
Vgl. etwa Crooks (2006); Castle (2006) sowie Vos (2005).
Tobias und Hofmann (2004), Abschnitt 5.29.
Railsbeck et al. (2006), Abschnitt 4.1.
Vgl. Axelrod und Tesfatsion (2006), S. 1659.
Vgl. Weiß und Jakob (2005), S. 16.
Vgl. Tesfatsion (2007b).
Vgl. Tesfatsion (2007d).
Samuelson und Macal (2006), S. 36.
Repast (2007b), Kapitel ‘How to Build a Repast Model-2’, Abschnitt ‘Repast Template Methods’.
Murphy (2007b), Abschnitt ‘The SimModel Object’ erklärt dies am Beispiel der Variablen ‘num-Agents’, die in seinem Beispiel die Anzahl der Agenten in der Simulation darstellt: „Capitalization is tricky because the variable is ‘numAgents’ but the ‘get’ and’ set’ methods (die in Bereich F erstellt werden; Anm. d. Autors) become getNumAgents (capital N) and setNumAgents. The string that tells RePast that the method can be used is thus ‘NumAgents’ because RePast will look (automatically) for methods named ‘get’ + the string and’ set’ + the string, hence ‘getNumAgents’ and’ setNumAgents’“.
Vgl. dazu auch die Ausführungen auf S. 273 dieser Arbeit und Steiner und Bruns (2002), S. 140ff. sowie Steiner und Uhlir (2001), S. 7ff.
Da \( \sum\nolimits_{s = 1}^\infty {\tfrac{{\bar d}} {{(1 + r_Y )^s }} = \tfrac{{\bar d}} {{r_Y }}} \); vgl. Perridon und Steiner (2002), S. 224.
Die statistischen Berechnungen wurden überwiegend mit der Software STATISTICA durchgeführt; vgl. StatSoft (2007) sowie Weiß (2006).
Viele Finanzmarktsimulationen fokussieren auf eine dieser Komponenten. Vgl. dazu auch die Kritik von LeBaron (2006a), S. 1211: „In (...) case the agent-based model itself is less important than the replication of various empirical results from financial market time series.“
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(2007). Entwicklung des Frameworks. In: Finanzmarktsimulation mit Multiagentensystemen. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-5513-1_5
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