Univariate und bivariate GARCH-Modelle zur Schätzung des Beta-Faktors

In dieser Arbeit werden ein univariates und ein bivariates GARCH(1,1)-Modell zur Schätzung zeitvariabler Beta-Faktoren vorgestellt. Die Schätzverfahren werden auf 30 DAX-Werte angewendet und im Hinblick auf den mittleren quadratischen Prognosefehler mit konventionellen Schätzern (empirischer Beta-Faktor, Beta nach Blume) verglichen. Unsere Untersuchungen zeigen, dass keines der betrachteten Schätzverfahren die anderen stets dominiert. Allerdings wird nachgewiesen, dass in fast allen Fällen, in denen eine GARCH Modellierung durch einen Portmanteau-Test (Signifikanzniveau 10%) nicht verworfen wird, diese Methoden die besten Schätzergebnisse liefern und daher dem traditionellen Schätzer vorgezogen werden sollten.     «

In dieser Arbeit werden ein univariates und ein bivariates GARCH(1,1)-Modell zur Schätzung zeitvariabler Beta-Faktoren vorgestellt. Die Schätzverfahren werden auf 30 DAX-Werte angewendet und im Hinblick auf den mittleren quadratischen Prognosefehler mit konventionellen Schätzern (empirischer Beta-Faktor, Beta nach Blume) verglichen. Unsere Untersuchungen zeigen, dass keines der betrachteten Schätzverfahren die anderen stets dominiert. Allerdings wird nachgewiesen, dass in fast allen Fällen, in d...     »