Chaostheoretische Betrachtungen zur Prognostizierbarkeit von Aktienkursen

Inhaltsangabe:Einleitung:
In den letzten Jahrzehnten wurden fr die Erklrung und Prognose von Wertpapierkursen standardmig klassische Bewertungsmethoden herangezogen. Es hat sich aber gezeigt, dass diese nur eine unzureichende Beschreibung der am Kapitalmarkt vorherrschenden Preismechanismen liefern knnen. Es ist empirisch erwiesen, dass Finanzmarktdaten Nichtlinearitten aufweisen und sich so einer Erklrung durch herkmmliche Methoden verschlieen mssen. Weil die klassische Modellierung der Preisbildungsprozesse nicht in der Lage ist, wesentliche Verhaltenscharakteristika realer Kursverlufe abzubilden, wird versucht, die Kursverlufe als nichtlinearen deterministischen dynamischen Prozess aufzufassen und in Abhngigkeit von verschiedenen Parametern nachzubilden. An dieser Stelle setzt die Chaostheorie an und offenbart mit ihrem nichtlinearen deterministischen Ansatz ein erweitertes Bettigungsfeld. Da die drei Eigenschaften chaotischer Systeme: Sensitivitt, Mixing und Periodizitt adquat zu den empirisch nachgewiesenen Eigenschaften am deutschen Aktienmarkt sind, wird sie dem im Wirtschaftsleben vorhandenen realen Begebenheiten gerechter als die klassischen Gleichgewichtsmodelle.
Die vorliegende Diplomarbeit beschftigt sich verstndlich und fundiert mit der Frage, ob durch die Anwendung chaotischer Verfahren gute Prognoseergebnisse fr Aktienkursverlufe gewonnen werden knnen. Inhaltlich stellt sie die geschichtliche Entwicklung der Chaostheorie von ihren Anfngen bis zur Gegenwart dar und veranschaulicht den Einfluss der chaostheoretischen Erkenntnisse auf das Kausalittsprinzip. Es wird untersucht, ob Kapitalmrkte ineffizient sind und somit eine Voraussetzung darstellen, Wertpapierkurse prognostizieren zu knnen. Es werden klassische und neuere Bewertungsmethoden vorgestellt um einen spteren Vergleich zu den chaotischen Verfahren zu ermglichen. Im praktischen Teil der Diplomarbeit werden sechs ausgewhlte CDAX-Indizes auf vorhandene Strukturen un