Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen


Bachelor Thesis, 2021

55 Pages, Grade: 1.3


Abstract or Introduction

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 besten vorhersagen kann. Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen einem Transport-Index und einem allgemeinen werden aufgezeigt.

Details

Title
Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen
College
Dresden Technical University
Grade
1.3
Author
Year
2021
Pages
55
Catalog Number
V1027008
ISBN (eBook)
9783346431264
ISBN (Book)
9783346431271
Language
German
Keywords
GARCH, Zeitreihenanalyse, Dow Jones, EGARCH, TGARCH, GJR-GARCH
Quote paper
Thaddäus Weißhaar (Author), 2021, Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1027008

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Title: Modellierung des Dow Jones Transportation Average Index mit Hilfe von GARCH-Modellen



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