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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen: Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen - Couverture souple
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen : Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen
Edité par
Josef Eul Verlag GmbH, 2010
ISBN 10 : 3844100016
ISBN 13 : 9783844100013
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 192 | Sprache: Deutsch | Produktart: Bücher. N° de réf. du vendeur 10027838/2
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen
Edité par
Eul, Josef, Verlag GmbH, 2010
ISBN 10 : 3844100016
ISBN 13 : 9783844100013
Neuf
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Über den AutorSue Man Fan wurde 1978 in Essen geboren und studierte nach einem einjährigen Auslandsaufenthalt in Peking (VR China) von 1998 bis 2003 an der Ruhr-Universität Bochum Wirtschaftswissenschaft. Seit 2004 war sie. N° de réf. du vendeur 5470147
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen : Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht. Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann. In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern. N° de réf. du vendeur 9783844100013
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen
Edité par
Josef Eul Verlag Gmbh Dez 2010, 2010
ISBN 10 : 3844100016
ISBN 13 : 9783844100013
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht. Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann. In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern. 192 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783844100013
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen
Edité par
Josef Eul Verlag Gmbh, Josef Eul Verlag Gmbh Dez 2010, 2010
ISBN 10 : 3844100016
ISBN 13 : 9783844100013
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Für den Vergleich von Prognosemodellen wurden in den letzten Jahren zahlreiche statistische Tests entwickelt, die von unterschiedlichen Testsituationen und Voraussetzungen ausgehen. Dabei wird einerseits danach unterschieden, ob ein möglicher Data Snooping Effekt einzubeziehen ist oder nicht, und andererseits dahingehend, ob es sich um den Vergleich von genesteten oder nicht genesteten Modellen handelt. Die Berücksichtigung von Verzerrungen aufgrund von Data Snooping kann zu erheblichen Auswirkungen führen. So ist es möglich, dass eine vermeintlich gute Prognosegüte nur ein Produkt des Zufalls ist und nicht auf ein gutes Prognosemodell zurückzuführen ist. Es ist möglich, diese Verzerrung zu berücksichtigen, indem mehrere Modelle im Rahmen eines multiplen Tests verglichen werden. Darüber hinaus hängt die Verteilung der Teststatistik davon ab, ob sich der Vergleich auf genestete oder nicht genestete Modelle bezieht. Die vorliegende Arbeit stellt die unterschiedlichen Tests dar und erläutert die verschiedenen Testsituationen und -prozeduren. Ferner wird anhand zweier empirischer Beispiele gezeigt, zu welchen Konsequenzen eine Nichtbeachtung der Testvoraussetzungen führen kann. In beiden Anwendungen wird der Preis für Vermögensgegenstände prognostiziert. Seine Entwicklung hat große Bedeutung für Unternehmen und Haushalte, da er den Wert der gehaltenen Vermögensobjekte bestimmt. Seine große Relevanz hat sich auch in der letzten Finanz- und Wirtschaftskrise gezeigt, da die Vermögenspreisinflation als eine wichtige Ursache der Krise gesehen wird. In der ersten Anwendung werden mithilfe der vorgestellten Verfahren technische Analysen hinsichtlich der Prognosefähigkeit für den deutschen Aktienindex untersucht. In der zweiten Anwendung erfolgt die Untersuchung von Fundamentalmodellen, die auf der Taylor-Regel basieren, für die Wechselkursprognose von zehn Schwellenländern.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 192 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9783844100013
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Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen | Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen
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Taschenbuch. Etat : Neu. Multiple Tests für die Evaluation von Prognosemodellen | Eine Analyse am Beispiel der Prognose von Vermögenspreisen | Sue Man Fan | Taschenbuch | 192 S. | Deutsch | 2010 | Josef Eul Verlag GmbH | EAN 9783844100013 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 107172366
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