Moderne Methoden zur Wechselkursprognose

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Fundamentale Wechselkursprognose
  • 2.1 Die Kaufkraftparitätentherorie
    • 2.1.1 Absolute Kaufkraftparität
    • 2.1.2 Relative Kaufkraftparität
    • 2.1.3 Einschätzung der Prognosefähigkeit
  • 2.2 Die Zinsparitätentheorie
    • 2.2.1 Gesicherte Zinsparität
    • 2.2.2 Ungesicherte Zinsparität
    • 2.2.3 Einschätzung der Prognosefähigkeit
  • 2.3 Monetäre Wechselkurstheorien
    • 2.3.1 Monetäres Modell mit flexiblen Preisen
    • 2.3.2 Monetäres Modell mit festen Preisen - Das Modell nach Dornbusch
    • 2.3.3 Einschätzung der Prognosefähigkeit
• 3 Technische Wechselkursprognose
  • 3.1 Die Dow-Theorie
    • 3.1.1 Die Kernaussagen der Dow-Theorie
    • 3.1.2 Kritik an der Dow-Theorie
  • 3.2 Gleitende Durchschnitte
    • 3.2.1 Der einfache gleitende Durchschnitt
    • 3.2.2 Der linear gewichtete gleitende Durchschnitt
    • 3.2.3 Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt
  • 3.3 Oszillatoren
    • 3.3.1 Momentumkurven
    • 3.3.2 Der Relative-Stärke-Index (RSI)
  • 3.4 Der Variationskoeffizient
  • 3.5 Die Regressionsanalyse
  • 3.6 Empirische Untersuchung der Prognosefähigkeit
    • 3.6.1 Konzept
    • 3.6.2 Vergleichsmaßstäbe
    • 3.6.3 Entscheidungsbaum des symbolischen Maschinellen Lernens
    • 3.6.4 Ergebnisse verschiedener Indikatoren
    • 3.6.5 Trefferquote des Entscheidungsbaumes für das Jahr 2010
    • 3.6.6 Renditevergleich im ausgewählten Zeitraum
    • 3.6.7 Zusammenfassung der empirischen Untersuchung
• 4 Effizienter Markt und Random-Walk
  • 4.1 Effizienter Markt
  • 4.2 Random-Walk-Theorie
• 5 Moderne Wechselkursmodelle
  • 5.1 Das Diversity and Weight of Opinion (DAWOP) - Modell
    • 5.1.1 Modellgrundlagen
    • 5.1.2 Einschätzung der Prognosefähigkeit
  • 5.2 Das Forward Exchange Premium Term Structure – Modell
    • 5.2.1 Modellgrundlagen
    • 5.2.2 Einschätzung der Prognosefähigkeit
• 6 Wechselkursprognose mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen
  • 6.1 Vergleich der Prognosegüte neuronaler Netze und konventioneller Methoden zur Wechselkursprognose in der Literatur
  • 6.2 Kritische Betrachtung der künstlichen neuronalen Netze
• 7 Zusammenfassung und Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit untersucht moderne Methoden zur Wechselkursprognose und vergleicht fundamentale und charttechnische Instrumente. Ziel ist es, die Prognosefähigkeit verschiedener Ansätze zu evaluieren und deren Stärken und Schwächen aufzuzeigen.

• Vergleich fundamentaler und technischer Analysemethoden
• Bewertung der Prognosegenauigkeit verschiedener Modelle
• Anwendung moderner Verfahren wie künstlicher neuronaler Netze
• Analyse des effizienten Marktes und der Random-Walk-Theorie
• Diskussion der Grenzen von Wechselkursprognosen

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Wechselkursprognose ein, beschreibt die Problemstellung und skizziert den methodischen Aufbau der Arbeit. Es erläutert die Bedeutung genauer Wechselkursprognosen für Wirtschaft und Finanzmärkte und benennt die Herausforderungen bei der Prognose von Wechselkursen. Die Arbeit liefert einen Überblick über die im Folgenden behandelten Methoden und legt den Fokus auf den Vergleich fundamentaler und technischer Ansätze sowie moderner Modelle.

2 Fundamentale Wechselkursprognose: Dieses Kapitel befasst sich mit verschiedenen fundamentalen Ansätzen zur Wechselkursprognose. Es werden die Kaufkraftparitätentheorie (mit absoluter und relativer Kaufkraftparität) und die Zinsparitätentheorie (mit gesicherter und ungesicherter Zinsparität) detailliert erklärt. Die Kapitel analysieren die zugrundeliegenden ökonomischen Prinzipien und bewerten die Prognosefähigkeit der jeweiligen Theorie anhand ihrer Stärken und Schwächen. Weiterhin werden monetäre Wechselkurstheorien, mit Modellen flexibler und fester Preise (Dornbusch-Modell), vorgestellt und deren Eignung zur Prognose beurteilt. Die Kapitel liefern eine umfassende Übersicht über die theoretischen Grundlagen und Limitationen fundamentaler Prognosemethoden.

3 Technische Wechselkursprognose: Dieses Kapitel widmet sich den technischen Analysemethoden. Es werden klassische Indikatoren wie die Dow-Theorie, gleitende Durchschnitte (einfach, linear gewichtet, exponentiell geglättet), Oszillatoren (Momentum, RSI) und der Variationskoeffizient vorgestellt und erläutert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der empirischen Untersuchung der Prognosefähigkeit dieser Techniken. Hierbei werden Vergleichsmaßstäbe definiert und die Ergebnisse mittels Entscheidungsbaumverfahren analysiert. Der Vergleich der Prognosefähigkeit verschiedener Indikatoren und die Bewertung der Rendite ausgewählter Handelsstrategien auf Basis der Prognosen bilden den Abschluss des Kapitels. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung und Bewertung der technischen Analysemethoden.

4 Effizienter Markt und Random-Walk: Dieses Kapitel diskutiert die Implikationen der Effizienzmarkthypothese und der Random-Walk-Theorie für die Wechselkursprognose. Es wird erläutert, inwieweit diese Konzepte die Möglichkeiten und Grenzen von Prognosemodellen beeinflussen. Die Kapitel untersucht den Zusammenhang zwischen der Marktstruktur und der Vorhersagbarkeit von Wechselkursen und legt dar, warum eine erfolgreiche Prognose unter bestimmten Bedingungen schwierig oder unmöglich ist. Ein wichtiger Punkt ist die Analyse, wie sich die Annahmen der Effizienzmarkthypothese auf die Anwendbarkeit der in den vorherigen Kapiteln vorgestellten Methoden auswirken.

5 Moderne Wechselkursmodelle: Dieses Kapitel stellt zwei moderne Wechselkursmodelle vor: das Diversity and Weight of Opinion (DAWOP)-Modell und das Forward Exchange Premium Term Structure-Modell. Für jedes Modell werden die Modellgrundlagen erläutert und die Prognosefähigkeit bewertet. Der Vergleich dieser Modelle mit den traditionellen Ansätzen aus den vorherigen Kapiteln wird angestrebt um deren Vor- und Nachteile zu beleuchten und neue Perspektiven für die Wechselkursprognose aufzuzeigen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Erklärung der komplexeren mathematischen und statistischen Methoden, die diesen modernen Modellen zugrunde liegen.

6 Wechselkursprognose mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen: Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Wechselkursprognose. Es vergleicht die Prognosegüte neuronaler Netze mit konventionellen Methoden und bietet eine kritische Betrachtung der Stärken und Schwächen dieser Technologie im Kontext der Wechselkursprognose. Die Kapitel analysiert den Einsatz neuronaler Netze und deren Potenzial im Vergleich zu anderen, bereits vorgestellten Ansätzen. Es werden mögliche Vorteile wie die Berücksichtigung nichtlinearer Zusammenhänge und die Anpassungsfähigkeit an sich verändernde Marktbedingungen erläutert, aber auch die Herausforderungen wie die Datenvorbereitung, Modellselektion und die Interpretation der Ergebnisse diskutiert.

Schlüsselwörter

Wechselkursprognose, fundamentale Analyse, technische Analyse, Kaufkraftparität, Zinsparität, monetäre Modelle, Dow-Theorie, gleitende Durchschnitte, Oszillatoren, künstliche neuronale Netze, effizienter Markt, Random-Walk, Prognosegüte, empirische Untersuchung.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Diplomarbeit: Moderne Methoden der Wechselkursprognose

Was ist der Gegenstand dieser Diplomarbeit?

Die Diplomarbeit untersucht moderne Methoden zur Wechselkursprognose und vergleicht fundamentale und charttechnische Instrumente. Ziel ist die Evaluierung der Prognosefähigkeit verschiedener Ansätze und die Aufdeckung deren Stärken und Schwächen.

Welche Methoden der Wechselkursprognose werden untersucht?

Die Arbeit behandelt fundamentale Ansätze wie die Kaufkraftparitätentheorie (absolute und relative Kaufkraftparität), die Zinsparitätentheorie (gesicherte und ungesicherte Zinsparität) und monetäre Wechselkurstheorien (Modelle mit flexiblen und festen Preisen, Dornbusch-Modell). Charttechnische Methoden umfassen die Dow-Theorie, gleitende Durchschnitte (einfach, linear gewichtet, exponentiell geglättet), Oszillatoren (Momentum, RSI), den Variationskoeffizienten und die Regressionsanalyse. Zusätzlich werden moderne Modelle wie das DAWOP-Modell und das Forward Exchange Premium Term Structure-Modell sowie künstliche neuronale Netze betrachtet.

Wie wird die Prognosefähigkeit der Methoden bewertet?

Die Prognosefähigkeit wird anhand empirischer Untersuchungen bewertet, die verschiedene Vergleichsmaßstäbe verwenden. Ein Entscheidungsbaumverfahren des symbolischen maschinellen Lernens wird eingesetzt, um die Ergebnisse verschiedener Indikatoren zu analysieren und die Trefferquote zu bestimmen. Ein Renditevergleich ausgewählter Handelsstrategien basierend auf den Prognosen wird ebenfalls durchgeführt.

Welche Rolle spielen der effiziente Markt und die Random-Walk-Theorie?

Die Arbeit diskutiert die Implikationen der Effizienzmarkthypothese und der Random-Walk-Theorie für die Wechselkursprognose. Es wird untersucht, wie diese Konzepte die Möglichkeiten und Grenzen von Prognosemodellen beeinflussen und den Zusammenhang zwischen Marktstruktur und Vorhersagbarkeit von Wechselkursen beleuchten.

Welche modernen Wechselkursmodelle werden vorgestellt?

Die Arbeit präsentiert das Diversity and Weight of Opinion (DAWOP)-Modell und das Forward Exchange Premium Term Structure-Modell. Für jedes Modell werden die Grundlagen erläutert und die Prognosefähigkeit bewertet. Ein Vergleich mit traditionellen Ansätzen wird durchgeführt, um Vor- und Nachteile aufzuzeigen.

Wie werden künstliche neuronale Netze in der Wechselkursprognose eingesetzt?

Die Arbeit untersucht die Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Wechselkursprognose und vergleicht deren Prognosegüte mit konventionellen Methoden. Stärken und Schwächen dieser Technologie im Kontext der Wechselkursprognose werden kritisch betrachtet. Die Arbeit diskutiert Vorteile wie die Berücksichtigung nichtlinearer Zusammenhänge und die Anpassungsfähigkeit, aber auch Herausforderungen wie Datenvorbereitung, Modellselektion und Ergebnisinterpretation.

Welche Kapitel umfasst die Arbeit?

Die Arbeit gliedert sich in sieben Kapitel: Einleitung, Fundamentale Wechselkursprognose, Technische Wechselkursprognose, Effizienter Markt und Random-Walk, Moderne Wechselkursmodelle, Wechselkursprognose mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen und Zusammenfassung und Fazit. Jedes Kapitel behandelt spezifische Methoden und deren Bewertung.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?

Schlüsselwörter sind: Wechselkursprognose, fundamentale Analyse, technische Analyse, Kaufkraftparität, Zinsparität, monetäre Modelle, Dow-Theorie, gleitende Durchschnitte, Oszillatoren, künstliche neuronale Netze, effizienter Markt, Random-Walk, Prognosegüte, empirische Untersuchung.