Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Bercksichtigung der AVAS-Transfo

Name: Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Bercksichtigung der AVAS-Transfo
Brand: Springer Nature
SKU: 9783824480142
Availability: InStock

Best Price (Coupon Required):
Buy Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Bercksichtigung der AVAS-Transfo for $72.00 at @ Link.springer.com when you apply the 10% OFF coupon at checkout.
Click “Get Coupon & Buy” to copy the code and unlock the deal.

Set a price drop alert to never miss an offer.

1 Offer Price Range: $79.99 - $79.99

BEST PRICE

Single Product Purchase

$72.00

@ Link.springer.com with extra coupon

Price Comparison

Seller	Contact Seller	List Price	On Sale	Shipping	Best Promo	Final Price	Volume Discount	Financing	Availability	Seller's Page
BEST PRICE 1 Product Purchase @ Link.springer.com		$79.99	$79.99		10% OFF This deals requires coupon	$72.00		See Site	In stock	Visit Store

Product Details

Brand

Springer Nature

Manufacturer

N/A

Part Number

GTIN

9783824480142

Condition

New

Product Description

Die Prognose von Aktienkursen gehrt 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 Anstzen 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, wofr insgesamt der relativ hohe Zufallscharakter von Aktienkursen verantwortlich gemacht wird. Reza Darius Montassr untersucht, in wie weit der Zufallscharakter durch Hinzunahme des Handelsvolumens als Filtergre 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 berprft er dann in einem mehrere Millionen Datenstze umfassenden Testverfahren die Prognosequalitt dieser Analyseform anhand der Ausgangszeitreihe sowie der AVAS-transformierten Reihe. Daneben formuliert er ein theoretisches Fundament fr die Technische Analyse (dynamische Informationseffizienz), eine neue Methode zur Klassifizierung des Zufallscharakters (Alpha-Abweichung) und entwickelt ein neues Risikoma (Sigma-Divergenz).

Available Colors

N/A

Available Sizes

N/A