Modelling of vector MEM with hierarchical Archimedean copula

Die ökonometrische Analyse hochfrequenter Daten befasst sich oft mit der Modellierung von Prozessen, die auf den positiven reellen Zahlen definiert sind und eine starke Persistenz aufweisen, zum Beispiel die bedingte Zeit zwischen Transaktionen. Die Dynamik dieser Prozesse wird meistens durch (eindimensionale) "multiplicative error models" (MEM) beschrieben, obwohl die Theorie über die Mikrostruktur der Märkte eine simultane Beziehung zwischen verschiedenen Variablen impliziert, zum Beispiel zwischen dem Handelsvolumen und der Volatilität. Um ein besseres Verständnis von den Mechanismen der Aktienmärkte zu erhalten, zielt diese Masterarbeit darauf ab, ein mehrdimensionales MEM, basierend auf einer hierarchisch Archimedischen Copula (HAC), in einem zweistufigen Verfahren zu schätzen: MEMs werden an die eindimensionalen Prozesse kalibriert um die Residuen zu erhalten, deren Abhängigkeiten durch eine HAC geschätzt werden. Die empirische Analyse unterstützt die Hypothese von positiven und fast stabilen Abhängigkeiten über die Zeit.

Grantor dc:publisher

Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Year dc:date.issued

2012

Author dc:creator

• Ristig, Alexander

• multiplicative error model
• hierarchisch Archimedische Copula
• adaptive Schätzverfahren
• lokale Wechselpunkte
• adaptive estimation
• hierarchical Archimedean copula
• local change points

Statement dc:rights

• Namensnennung - Keine Bearbeitung

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/

Language dc:language.iso

eng

DOI

https://doi.org/10.18452/14161

OAI record oai:identifier

https://edoc.hu-berlin.de/server/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Aedoc.hu-berlin.de%3A18452%2F14813