Diese Bachelorarbeit behandelt Testverfahren, die eine Zeitreihe auf die Random-Walk-Hypothese testen, das heisst ob die Werte uber die Zeit identisch und unabhängig voneinander verteilt sind mit einem Ertwartungswert von Null und einer konstanten Varianz. Für das Zeitreihenmodell wird eine Informationseffizienz im schwachen Sinne angenommen, das heisst zu jedem Zeitpunkt berücksichtigen die Preise alle Informationen des Marktes aus der Vergangenheit und die daraus abgeleiteten Preisvorhersagen für die Zukunft. Die Modellierung wird abgeleitet aus dem Fair-Game Modell, das mithilfe eines Martingal Modells verfeinert wird bevor wir schliesslich das Random-Walk Modell erhalten. Im Anschluss daran werden die drei Testverfahren, der Cowles-Jones-Test, der Runs-Test und der Portmanteau-Test behandelt. Zu jedem der drei Tests wird die Teststatistik im Detail hergeleitet, sowie die asymptotische Verteilung angegeben. Der Cowles-Jones-Test und der Runs-Test berücksichtigen nur die Vorzeichen der Renditen jedoch nicht ihren absoluten Wert und haben deswegen eine geringe Aussagekraft. Dieser Nachteil wird durch den Portmanteau-Test behoben. Die drei Teststatistiken werden mithilfe des Statistik-Software-Paketes R implementiert und auf die Daten der vier MSCI-Performance-Indizes angewandt. Dazu werden die verfügbaren Daten mit einem Garch(p, q)-Prozess modelliert und die Tests auf deren Residuen angewandt. Schliesslich werden die Ergebnisse diskutiert.     «

Diese Bachelorarbeit behandelt Testverfahren, die eine Zeitreihe auf die Random-Walk-Hypothese testen, das heisst ob die Werte uber die Zeit identisch und unabhängig voneinander verteilt sind mit einem Ertwartungswert von Null und einer konstanten Varianz. Für das Zeitreihenmodell wird eine Informationseffizienz im schwachen Sinne angenommen, das heisst zu jedem Zeitpunkt berücksichtigen die Preise alle Informationen des Marktes aus der Vergangenheit und die daraus abgeleiteten Preisvorhersagen...     »