Die Rolle des Volumens bei der Aktienkursprognose unter besonderer Bercksichtigung der AVAS-Transfo
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Product Details
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).