Ziel der Projektarbeit war es, 2 Aktienkurse an zehn aufeinanderfolgenden Tagen zu vergleichen. Eine der Aktien sollte im DAX30 gelistet sein, die zweite nicht.
Die verschiedenen Kursverläufe sollten anhand verschiedener statistischer Merkmale verglichen werden.
Inhaltsverzeichnis
- Dax30-Verlauf vom 4. Mai 2009 bis zum 15. Mai 2009
- Verlauf der Beate Uhse AG-Aktie vom 4. Mai 2009 bis zum 15. Mai 2009
- Arithmetische Mittel der Kurse
- Belegung der einzelnen Quadranten
- Empirische Kovarianz der Kurse des DAX30 und der Beate Uhse AG
- Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient
- Regressionsanalyse
- Kleinste-Quadrate-Ausgleichsgerade
- Bestimmtheitsmaß R²
- Fazit
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Analyse befasst sich mit der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen dem DAX30-Kurs und dem Kurs der Beate Uhse AG-Aktie an zehn aufeinanderfolgenden Börsentagen im Mai 2009. Ziel ist es, mithilfe statistischer Methoden den Grad und die Art des Zusammenhangs zwischen den beiden Kursverläufen zu ermitteln.
- Berechnung des arithmetischen Mittels der Kurse
- Ermittlung des Trefferquotienten
- Berechnung der empirischen Kovarianz
- Bestimmung des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten
- Regressionsanalyse zur Ermittlung der Kleinste-Quadrate-Ausgleichsgeraden und des Bestimmheitsmaßes R²
Zusammenfassung der Kapitel
Die Analyse beginnt mit der Darstellung der Aktienkurse des DAX30 und der Beate Uhse AG an zehn aufeinanderfolgenden Börsentagen im Mai 2009. Anschließend werden die arithmetischen Mittel der Kurse berechnet und in einem Streuungsdiagramm visualisiert. Der Trefferquotient wird ermittelt, um einen ersten Eindruck vom Zusammenhang der beiden Kurse zu gewinnen.
Im nächsten Schritt wird die empirische Kovarianz berechnet, um den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen den Kursen zu quantifizieren. Die Analyse setzt sich mit der Berechnung des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten fort, um die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zu bestimmen.
Abschließend wird eine Regressionsanalyse durchgeführt, um die Kleinste-Quadrate-Ausgleichsgerade zu ermitteln und das Bestimmheitsmaß R² zu berechnen. Die Ergebnisse der Analyse werden interpretiert und in Bezug auf die wirtschaftliche Situation und die Einflussfaktoren auf die Aktienkurse diskutiert.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen den DAX30-Kurs, den Kurs der Beate Uhse AG-Aktie, den Zusammenhang zwischen den beiden Kursen, das arithmetische Mittel, den Trefferquotient, die empirische Kovarianz, den Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten, die Regressionsanalyse, die Kleinste-Quadrate-Ausgleichsgerade und das Bestimmheitsmaß R². Die Analyse betrachtet die Aktienkurse an zehn aufeinanderfolgenden Börsentagen im Mai 2009 und untersucht den Einfluss der wirtschaftlichen Situation auf die Kursentwicklung.
Häufig gestellte Fragen
Welche Aktien wurden in der Statistik-Projektarbeit verglichen?
Verglichen wurden der Kursverlauf des DAX30 (als Index-Referenz) und die Aktie der Beate Uhse AG über einen Zeitraum von zehn Tagen im Mai 2009.
Welche statistischen Kennzahlen wurden berechnet?
Die Analyse umfasst das arithmetische Mittel, die empirische Kovarianz, den Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten und das Bestimmtheitsmaß R².
Was sagt der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient aus?
Er bestimmt die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen den beiden Aktienkursen im untersuchten Zeitraum.
Wozu dient die Regressionsanalyse in diesem Kontext?
Mithilfe der Kleinste-Quadrate-Ausgleichsgeraden wird versucht, die Abhängigkeit eines Kurses vom anderen mathematisch darzustellen und Vorhersagen zu modellieren.
Welche Bedeutung hat das Bestimmtheitsmaß R²?
Es gibt an, wie viel der Varianz der abhängigen Variable (Aktienkurs) durch die unabhängige Variable (DAX-Verlauf) erklärt werden kann.
- Quote paper
- Peter Freesen (Author), 2009, Statistischer Vergleich von zwei Börsenkursen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/146978
