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Dissertation

Autor(en): Szymon Borak
Titel: Dynamic semiparametric factor models
Gutachter: Wolfgang Härdle; Christian Hafner
Erscheinungsdatum: 11.07.2008
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10092307)
Fachgebiet(e): Wirtschaft
Schlagwörter (ger): Vorhersage, Implizierte Volatilität, dynamische semiparametrische Faktormodelle, semiparametrische Regression, Zeitreihe, asymptotische Inferenz, Hedging, Barrier Optionen, Elektrizitätsfuture
Schlagwörter (eng): time series, forecasting, dynamic semiparametric factor models, semiparametric regression, asymptotic inference, implied volatility, hedging, barrier option, electricity futures
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Zitationshinweis: Borak, Szymon: Dynamic semiparametric factor models; Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 11.07.2008, urn:nbn:de:kobv:11-10092307
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Abstract (ger):
Hochdimensionale Regressionsprobleme, die sich dynamisch entwickeln, sind in zahlreichen Bereichen der Wissenschaft anzutreffen. Die Dynamik eines solchen komplexen Systems wird typischerweise mittels der Zeitreiheneigenschaften einer geringen Anzahl von Faktoren analysiert. Diese Faktoren wiederum sind mit zeitinvarianten Funktionen von explikativen Variablen bewichtet. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit einem dynamischen semiparametrischen Faktormodell, dass nichtparametrische Bewichtungsfunktionen benutzt. Zu Beginn sollen kurz die wichtigsten statistischen Methoden diskutiert werden um dann auf die Eigenschaften des verwendeten Modells einzugehen. Im Anschluss folgt die Diskussion einiger Anwendungen des Modellrahmens auf verschiedene Datensätze. Besondere Aufmerksamkeit wird auf die Dynamik der so genannten Implizierten Volatilität und das daraus resultierende Faktor-Hedging von Barrier Optionen gerichtet.
Abstract (eng):
High-dimensional regression problems which reveal dynamic behavior occur frequently in many different fields of science. The dynamics of the whole complex system is typically analyzed by time propagation of few number of factors, which are loaded with time invariant functions of exploratory variables. In this thesis we consider dynamic semiparametric factor model, which assumes nonparametric loading functions. We start with a short discussion of related statistical techniques and present the properties of the model. Additionally real data applications are discussed with particular focus on implied volatility dynamics and resulting factor hedging of barrier options.
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Generiert am 01.09.2014, 15:38:40