2025, ISBN: 9783640355044

[ED: Taschenbuch], [PU: GRIN Verlag], Neuware - Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung:… Más…

[ED: Taschenbuch], [PU: GRIN Verlag], Neuware - Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier Ergebnisse empirischer Studien ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab.- Besorgungstitel - vorauss. Lieferzeit 3-5 Tage., DE, [SC: 2.40], Neuware, gewerbliches Angebot, 210x148x2 mm, 28, [GW: 56g], Banküberweisung, Offene Rechnung, Kreditkarte, PayPal, Offene Rechnung (Vorkasse vorbehalten), Internationaler Versand<

2004, ISBN: 9783640355044

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Giessen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen ¿ Theoretische Fund… Más…

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Giessen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen ¿ Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeher wichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Je höher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancen nutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daher überrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden. Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischer Modelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutung dynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung von Erwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten Vektorautoregressiven Modellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und die Prognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und die Bedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurch zu lösen, dass sie nicht mehr eine Grösse allein aus ihrer eigenen Vergangenheit, sondern simultan mehrere Grössen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären. Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftige Ereignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog. regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung der Prognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten und welche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wird in Kapitel vier ¿Ergebnisse empirischer Studien¿ ausführlich erläutert. Zudem wird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffiziente Märkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welche Konsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch der folgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussende makroökonomische Grössen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorie ökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung in Kapitel fünf schliesst die Arbeit ab. Bücher > Fachbücher;Bücher > Sachbücher > Business & Karriere 21.0 cm x 14.8 cm x 0.3 cm mm , GRIN, Taschenbuch, GRIN<

2004, ISBN: 9783640355044

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen ¿ Theoretische Fundi… Más…

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen ¿ Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeher wichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Je höher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancen nutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daher überrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden. Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischer Modelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutung dynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung von Erwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten Vektorautoregressiven Modellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und die Prognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und die Bedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurch zu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit, sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären. Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftige Ereignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog. regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung der Prognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten und welche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wird in Kapitel vier ¿Ergebnisse empirischer Studien¿ ausführlich erläutert. Zudem wird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffiziente Märkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welche Konsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch der folgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussende makroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorie ökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung in Kapitel fünf schließt die Arbeit ab. Buch 21.0 x 14.8 x 0.3 cm , GRIN, Stefan Dauben, GRIN, Dau<

2004, ISBN: 9783640355044

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundi… Más…

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeherwichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Jehöher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancennutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daherüberrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden.Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischerModelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutungdynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung vonErwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten VektorautoregressivenModellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und diePrognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und dieBedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurchzu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit,sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären.Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftigeEreignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog.regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung derPrognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten undwelche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wirdin Kapitel vier 'Ergebnisse empirischer Studien' ausführlich erläutert. Zudemwird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffizienteMärkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welcheKonsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch derfolgende Abschnitt einen Überblick über wichtige zinsbeeinflussendemakroökonomische Größen. Teil drei beschäftigt sich mit der Theorieökonometrischer Modelle zu Prognosezwecken. Eine kritische Würdigung inKapitel fünf schließt die Arbeit ab. Buch 21.0 x 14.8 x 0.2 cm , GRIN, GRIN<

2009, ISBN: 3640355040

[EAN: 9783640355044], Neubuch, [PU: GRIN Publishing, Germany], Language: German. Brand new Book. Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7,… Más…

[EAN: 9783640355044], Neubuch, [PU: GRIN Publishing, Germany], Language: German. Brand new Book. Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1.7, Justus-Liebig-Universität Gießen, Veranstaltung: Makroökonomische Prognosen - Theoretische Fundierungen, ökonometrische Verfahren und Anwendungen, Sprache: Deutsch, Abstract: Prognosen, als Versuch die Zukunft möglichst exakt abzubilden, sind seit jeher wichtiger Bestandteil operativer und strategischer Unternehmensplanungen. Je höher die Prognosegüte, desto besser können Unternehmen künftige Chancen nutzen, Risiken vermeiden und sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Daher überrascht es nicht, dass die Prognosemethoden stetig weiterentwickelt werden. Vor allem Sims erkannte 1980 drei Schwächen bisheriger makroökonomischer Modelle: Die mögliche Endogenität der erklärenden Variablen, die Bedeutung dynamischer Anpassungen, sowie die Notwendigkeit der Berücksichtigung von Erwartungen.1 Das Arbeiten mit von ihm entwickelten Vektorautoregressiven Modellen (VAR-Modelle) sollte diese Schwächen ausmerzen und die Prognosegenauigkeit erheblich steigern. Das Endogenitätsproblem und die Bedeutung dynamischer Anpassungen versuchen VAR-Modelle demnach dadurch zu lösen, dass sie nicht mehr eine Größe allein aus ihrer eigenen Vergangenheit, sondern simultan mehrere Größen aus ihrer gemeinsamen Vergangenheit erklären. Beim Einbezug von Markterwartungen folgt er der Annahme, dass zukünftige Ereignisse, die in der Vergangenheit nicht beobachtet werden konnten, sog. regime shifts, wie die Einführung des Euros, zur Verbesserung der Prognoseleistung beitragen können. In wieweit Verbesserungen eintreten und welche Variablen zur hier behandelten Zinsprognose herangezogen werden, wird in Kapitel vier "Ergebnisse empirischer Studien" ausführlich erläutert. Zudem wird beantwortet, welche Rolle in diesem Zusammenhang informationseffiziente Märkte und rationale Erwartungen der Marktteilnehmer spielen und welche Konsequenzen sich daraus für die Prognosen ergeben. Zuvor gibt jedoch der folgende Abschnitt, Books<