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dc.contributor.refereeLaitenberger, Jörg-
dc.contributor.refereeWeiß, Gregor-
dc.contributor.authorKrause, Jakob-
dc.date.accessioned2021-02-03T13:13:21Z-
dc.date.available2021-02-03T13:13:21Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/35887-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/35669-
dc.description.abstractDiese Dissertation ist in drei Kapitel sowie eine Einleitung unterteilt. Die Einleitung führt in das Themengebiet ein, fasst die Kapitel zusammen und zeigt deren Zusammenhänge auf. Jedes Kapitel beschäftigt sich mit der zeitlichen Struktur von Finanzzeitreihen und daraus resultierenden Methoden. Dabei wird insbesondere die zeitliche Veränderung von Finanzzeitreihen sowie daraus resultierende statistische Probleme und Lösungsmethoden diskutiert. Konkret wird im ersten Kapitel ein frequentistisches Verfahren zur Lösung des bias-variance tradeoffs etabliert. Im zweiten Kapitel wird eine formale Definition für den Begriff der Datenanzahl bei gewichteten Observationen eingeführt. Im dritten Kapitel werden die stilisierten Fakten der zeitliche Dynamik von Elektrizitätsfutures in einem Modell hergeleitet, dass an den marktspezifischen Gegebenheiten orientiert ist.ger
dc.description.abstractThis thesis consists of three chapters and an introduction. The intrudoction familiarizes the topic, summarizes the chapters and links them together. Each chapter deals with the dynamic structural properties of financial time series and the corresponding statistical challenges one faces in their analysis. In the first chapter a frequentist solution for a version of the bias-variance tradeoff is given while the second chapter introduces a measure of data quantity for weighted observations. In the third chapter a model is presented in which the stylized facts of electricity futures are derived from assumptions of the given market.eng
dc.format.extent1 Online-Ressource (92 Seiten)-
dc.language.isoeng-
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc330-
dc.titleEssays on non-stationarity in finance : [kumulative Dissertation]eng
dcterms.dateAccepted2020-11-10-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typePhDThesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-358871-
local.versionTypepublishedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg-
local.subject.keywordsNicht-Stationarität, Elektrizitätsfutures, Ergodizität, Datenanzahl, Bias-Variance Tradeoff, Optimale Datenauswahl-
local.subject.keywordsnon-stationarity, electricity futures, ergodicity, data quantity, bias-variance tradeoff, optimal data selection-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1747219517-
local.publication.countryXA-DE-
cbs.sru.importDate2021-02-03T13:12:37Z-
local.accessrights.dnbfree-
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