Name: Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen (en Alemán)
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Availability: InStock
Author: Weißhaar, Thaddäus
ISBN: 9783346431271

portada Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen (en Alemán)

Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Thaddäus Weißhaar

Editorial

Grin Verlag

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

21x14.8x0.4 cm

Peso

0.09 kg.

ISBN13

9783346431271

Categorías

Industrias del transporte

Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen (en Alemán)

Thaddäus Weißhaar (Autor) · Grin Verlag · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen (en Alemán)"

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.3, Technische Universität Dresden, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, Risiken für Eigenkapitalgeber in der Transportbranche genauer bestimmen zu können und diese mit solchen in anderen Branchen zu vergleichen. Die COVID-19 Pandemie infolge des neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2 hat die Transportbranche getroffen wie kaum ein anderes Ereignis seit Ende des Zweiten Weltkriegs. Zum einen wurden Reisebeschränkungen eingeführt, was beispielsweise zu einem Rückgang der Fluggäste in Deutschland im April 2020 um 98, 6% gegenüber des Vorjahres führte. Viele Airlines mussten durch staatliche Hilfsprogramme gestützt werden, um eine Insolvenz zu verhindern. Zum anderen stiegen die Preise für Luftfracht im 1. Quartal 2020 deutlich. Beispielsweise lag der Preis von Deutschland Richtung China durchschnittlich um 40,6% über dem Vorjahresquartal. Solche Schocks werfen die Frage auf, wie und ob sich das unternehmerische Risiko für Investitionen in den Verkehrssektor von solchen in andere Branchen unterscheiden. Im Risikomanagement wird dieses Risiko häufig durch den Value at Risk (VaR) beschrieben. Dieser ist definiert durch einen absoluten Wertverlust, der in einem bestimmten Zeitraum nicht überschritten wird. Um diesen bestimmen zu können, ist es notwendig, den Erwartungswert und die Varianz des Eigenkapitals vorhersagen zu können. Der Autor hat sich entschlossen, einen Börsenindex zu verwenden, in dem verschiedene Transportunternehmen enthalten sind. Dies hat den Vorteil, dass für diese Unternehmen das Eigenkapital exakt beschrieben werden kann und darüber hinaus ein möglichst breiter Überblick über den Verkehrssektor möglich ist. Zunächst muss jedoch der Datensatz optimal an ein Modell angepasst werden. Hier setzt diese Bachelorarbeit an. Es wird untersucht, welches Modell der General Autoregressive Conditioned Heteroskedasticity (GARCH) Familie die bedingte Varianz am