Zunächst soll folgende Frage beantwortete werden: "Wie ist die Qualität der Preisprognosen aus den APEX-Berichten für den Zeitraum von Anfang 2011 bis Ende 2020 zu bewerten?"
Um eine Antwort auf diese Frage zu finden, werden im ersten Abschnitt dieser Untersuchung die Analystenprognosen aus den APEX-Berichten für den Zeitraum von Anfang 2011 bis Ende 2020 quantitativ überprüft und mit Hilfe eines Random Walk Modells bewertet. Zur vollumfänglichen Beurteilung der Prognosequalität erfolgt eine Untersuchung der Daten in Abhängigkeit unterschiedlicher Faktoren. Auf diese Weise kann der Einfluss der einzelnen Faktoren isoliert betrachtet werden. So zeigt sich bei der Analyse nach Prognosehorizont, ob dieser einen signifikanten Einfluss auf die Ge-nauigkeit und Verzerrung der Analystenprognosen hat. Um die Untersuchung weiter zu vertiefen, werden die Preisprognosen auch nach Kalender- und Prognosejahr analysiert, um eventuelle jahresspezifische Effekte oder Einflüsse durch das aktuelle Marktumfeld aufzudecken. Zuletzt wird die Prognosequalität in Abhängigkeit des Metalls dargestellt. Hiermit soll herausgefunden werden, ob es Unterschiede unter den einzelnen Märkten gibt. Um die Qualität der Analystenprognosen bewerten zu können, werden diese mit den Ergebnissen einer Naiven Prognose verglichen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Hintergrund und Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung und Gang der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Begriffsdefinitionen
- 2.2 Naive Prognose
- 2.3 Aktueller Forschungsstand
- 3 Methodik
- 3.1 Beschreibung des Forschungsdesigns
- 3.2 Prognosegenauigkeit
- 3.3 Prognoseverzerrung
- 3.4 Prognosegüte
- 3.5 Handelsstrategie
- 4 Empirischer Teil
- 4.1 Datenbasis der Untersuchung
- 4.2 Empirische Ergebnisse der Prognosequalität
- 4.2.1 Prognosequalität in Abhängigkeit vom Prognosehorizont
- 4.2.2 Prognosequalität in Abhängigkeit vom Kalenderjahr
- 4.2.3 Prognosequalität in Abhängigkeit vom Prognosejahr
- 4.2.4 Prognosequalität in Abhängigkeit vom Metall
- 4.3 Empirische Ergebnisse Handelsstrategie
- 4.3.1 Auswertung der Handelsstrategie nach Prognosehorizont
- 4.3.2 Auswertung der Handelsstrategie nach Prognosejahr
- 4.3.3 Auswertung der Handelssignale nach Metall
- 5 Diskussion
- 5.1 Prognosequalität in Abhängigkeit des Prognosehorizonts
- 5.2 Prognosequalität in Abhängigkeit des Kalender- bzw. Prognosejahres
- 5.3 Prognosequalität in Abhängigkeit des Metalls
- 5.4 Nutzen der Preisprognosen
- 6 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Analyse der Qualität und des Nutzens von Preisprognosen an der London Metal Exchange (LME). Ziel ist es, die Prognosequalität verschiedener Prognosemodelle zu untersuchen und deren Eignung für die Entwicklung einer Handelsstrategie zu beurteilen.
- Analyse der Prognosequalität verschiedener Prognosemodelle für LME-Metalle
- Bewertung der Prognosegüte in Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren wie Prognosehorizont, Kalenderjahr und Metall
- Entwicklung und Evaluierung einer Handelsstrategie auf Basis der Preisprognosen
- Untersuchung des Nutzens von Preisprognosen für die Entscheidungsfindung im Rohstoffhandel
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung stellt den Hintergrund und die Problemstellung der Arbeit vor und beschreibt die Zielsetzung und den Gang der Arbeit. Das Kapitel "Theoretische Grundlagen" definiert die wichtigsten Begriffe und stellt verschiedene Prognosemodelle vor. Das Kapitel "Methodik" beschreibt das Forschungsdesign, die Prognosegenauigkeit und die Bewertungskriterien für die Prognosequalität. Der empirische Teil analysiert die Prognosequalität verschiedener Prognosemodelle für LME-Metalle und bewertet deren Eignung für die Entwicklung einer Handelsstrategie. Die Diskussion analysiert die Ergebnisse und bewertet den Nutzen von Preisprognosen für die Entscheidungsfindung im Rohstoffhandel. Das Fazit fasst die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammen.
Schlüsselwörter
Preisprognose, London Metal Exchange (LME), Prognosequalität, Handelsstrategie, Rohstoffhandel, Metalle, Prognosehorizont, Kalenderjahr, Prognosejahr, Prognosemodell, empirische Analyse.
- Quote paper
- Anonym (Author), 2021, Preisprognosen an der London Metal Exchange. Qualität und Nutzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1150837
