- Weiteres zum Wirtschafts-Nobelpreis für die (ARCH-) Analyse von Time Series - Jagg, 09.10.2003, 15:08
- Genau lesen bitte - fridolin, 09.10.2003, 15:53
- Re: Richtig, wird also vom schwedischen Steuerzahler (ex ZB-'Gewinn') berappt - dottore, 09.10.2003, 16:33
- Re: Richtig und man will auch noch weitere"moderne" 'Nobel'-Preise einführen (owT) - Jagg, 09.10.2003, 17:13
- Re: Richtig, wird vom schwedischen Steuerzahler berappt - falls es interessiert - nereus, 09.10.2003, 17:16
- Re: Richtig, wird also vom schwedischen Steuerzahler (ex ZB-'Gewinn') berappt - dottore, 09.10.2003, 16:33
- Genau lesen bitte - fridolin, 09.10.2003, 15:53
Weiteres zum Wirtschafts-Nobelpreis für die (ARCH-) Analyse von Time Series
-->Hier ein (in die entsprechende Mathematik) einführendes Skript in Deutsch:
http://www.quantlet.com/mdstat/scripts/sfm/html/
und hier eine ganz kurzer Überblick zum Merken:
Preis für Wirtschaftswissenschaften für Methoden zur Analyse ökonomischer Zeitreihen [08.10.2003]
Robert Engle von der New York University und Clive Granger von der University of California in San Diego werden mit dem diesjährigen Preis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnet. Mit dem von der Schwedischen Reichsbank in Erinnerung an Alfred Nobel gestifteten Preis honoriert die Königlich Schwedische Akademie die Arbeiten der Forscher aus den achtziger Jahren, in denen sie neue statistische Verfahren für die Auswertung von ökonomischen Zeitreihen entwickelten.
Robert Engle (geb. 1942) beschäftigte sich mit zufälligen Schwankungen über die Zeit - der Volatilität - auf Finanzmärkten. Er fand heraus, dass der Begriff"autoregressive bedingte Heteroskedastizität" (ARCH) die Eigenschaften vieler Zeitreihen einfängt und entwickelte daraus Methoden, mit denen sich die zeitlich variierende Volatilität modellieren lässt. Diese so genannten ARCH-Modelle seien zu unverzichtbaren Werkzeugen sowohl für Wissenschaftler als auch für Finanzanalysten geworden, die sie unter anderem zur Risikobewertung einsetzen.
Clive Granger (geb. 1934) beschäftigte sich mit dem Wachstum makroökonomischer Variablen, die meist einem unsystematischen Trend folgen, sodass zufällige Störungen langfristig erhalten bleiben. Die dabei entstehenden so genannten nicht-stationären Zeitreihen sind für viele statistische Verfahren nicht geeignet. Granger entdeckte allerdings den Zusammenhang der Kointegration, wonach bestimmte Kombinationen von nicht-stationären Zeitreihen stationär auftreten können und somit statistische Schlussfolgerungen zulassen. Er entwickelte daraus Methoden, die sich als besonders wichtig in Systemen zeigen, in denen die kurzfristige Dynamik von großen, unsystematischen Störungen beeinflusst wird, während gleichzeitig die langfristigen Variationen durch ökonomische Gleichgewichtsbeziehungen beschränkt werden - wie beim Zusammenhang von Vermögen und Konsum, Wechselkursen und Preisniveau oder kurzfristigen und langfristigen Zinssätzen.
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