Bachelorarbeit, 2011
76 Seiten, Note: 1,0
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Bedeutung Benoît Mandelbrots für die moderne Finanzmarktanalyse. Sie analysiert die Herausforderungen, die Mandelbrot an die klassischen Modelle der Finanzmarktanalyse stellte, und stellt seine innovativen Beiträge zur Entwicklung einer multifraktalen Theorie der Finanzmärkte vor.
Kapitel 1 führt in das Thema ein und stellt Benoît Mandelbrots Kritik an der klassischen Finanzmarkttheorie dar. Kapitel 2 skizziert das Leben von Benoît Mandelbrot und seine wissenschaftlichen Leistungen. Kapitel 3 beleuchtet die Entwicklung der modernen Finanzmarkttheorie von Louis Bachelier bis zu den klassischen GARCH-Modellen. Kapitel 4 untersucht die problematischen Annahmen der klassischen Finanzmarkttheorie und stellt die "Stylized Empirical Facts" des Finanzmarktes vor. Kapitel 5 untersucht die Entstehung eines multifraktalen Marktmodells, das die empirischen Beobachtungen des Finanzmarktes besser erklären kann. Kapitel 6 präsentiert verschiedene multifraktale Modelle, darunter das Multifractal Model of Asset Returns (MMAR) und die Fraktale Markthypothese (FMH). Kapitel 7 fasst die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammen.
Benoît Mandelbrot, Finanzmarktanalyse, Fraktale Geometrie, Multifraktale Modelle, Effizienzmarkthypothese, Stylized Empirical Facts, Multifractal Model of Asset Returns (MMAR), Fraktale Markthypothese (FMH), Langzeitabhängigkeit, Fat Tails, Handelszeit, GARCH-Modelle.
Mandelbrot kritisierte, dass herkömmliche Modelle (wie der Random Walk) extreme Marktsituationen nicht korrekt darstellen können und auf fehlerhaften Annahmen basieren.
Fraktale sind mathematische Strukturen, die Selbstähnlichkeit aufweisen. Mandelbrot nutzte sie, um die komplexen und diskontinuierlichen Kursbewegungen an Börsen besser abzubilden.
Fat Tails beschreiben die statistische Beobachtung, dass extreme Kursausschläge an den Finanzmärkten viel häufiger vorkommen, als es die Normalverteilung vorhersagt.
Es ist ein von Mandelbrot entwickeltes Modell, das Variablen wie Handelszeit und Langzeitgedächtnis von Kursreihen nutzt, um Marktrisiken präziser zu quantifizieren.
Die FMH berücksichtigt unterschiedliche Anlagehorizonte der Marktteilnehmer und die daraus resultierende Liquidität, statt von perfekt informierten, rationalen Akteuren auszugehen.
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