Doktorarbeit: Die Prognose von Credit-Default-Swap-Spreads mit linearen Zustandsraummodellen

Die Prognose von Credit-Default-Swap-Spreads mit linearen Zustandsraummodellen

Schriftenreihe volkswirtschaftliche Forschungsergebnisse, Band 229

Hamburg 2019, 228 Seiten
ISBN 978-3-339-10752-7 (Print), ISBN 978-3-339-10753-4 (eBook)

Black-Scholes-Formel, Credit-Default-Swap-Spread, Kalman-Filter, Kapitalmarkttheorie, Lineares Zustandsraummodell, Ökonometrie, Optionspreistheorie, Prognosemodelle, Unbeobachtete-Komponenten-Modell, Zeitreihenanalyse

Zum Inhalt

Zunächst ist von wesentlichem Interesse, dass die zukünftigen Werte des CDS-Spreads nicht nur von den eigenen historischen Werten, sondern gemäß dem Modell von Merton (1974) auch von den Werten anderer Variablen abhängen. Deshalb greift die existierende Literatur für die Prognose von CDS-Spreads auf lineare Regressionsmodelle zurück. Jedoch kann diese Modellform keine Nicht-Linearitäten, Nicht-Stationaritäten und Feedback-Effekte hinsichtlich der zugrundeliegenden Variablen abbilden. Indes ermöglicht das lineare Zustandsraummodell die Integration dieser Eigenschaften und wird daher in der Studie erstmals für die Prognose von CDS-Spreads verwendet.

Dabei wird zunächst auf die allgemeine Struktur sowie die Zustands- und Parameterschätzung von linearen Zustandsraummodellen eingegangen, da diese Merkmale deutlich von den üblichen Regressionsmodellen abweichen. Insbesondere wird im Vergleich zur bestehenden Literatur ausführlich diskutiert, unter welchen Voraussetzungen die Modellparameter konsistent und effizient geschätzt werden können. Sodann werden konkrete Prognosemodelle vorgeschlagen, die das Random-Walk-Modell informationseffizienter Kapitalmärkte um verschiedene Formen von Autokorrelationen und Beziehungen zwischen den einzelnen Variablen erweitern. In diesem Kontext wird erstmalig der Versuch unternommen, den Zusammenhang zwischen dem tatsächlichen CDS-Spread und dem theoretischen CDS-Spread aus dem Modell von Merton (1974) für Prognosezwecke auszunutzen.

Sodann wird ein theoretisch fundierter Rahmen geschaffen, um die Prognosegüte der unterschiedlichen Modelle miteinander vergleichbar zu machen. Dabei zeigt sich am Beispiel des iTraxx CDS Europe Index, dass das Random-Walk-Modell eine angemessene Abbildung des CDS-Spreads ermöglicht. Zwar können andere Modelle in bestimmten Konstellationen überlegene Prognosen bei gewisser statistischer Signifikanz erzeugen, jedoch können diese Vorteile gemäß dem Test einer Handelsstrategie nicht in Gewinne übertragen werden. Somit ist im Rahmen der vorliegenden Arbeit davon auszugehen, dass der CDS-Markt durch eine hohe Informationseffizienz gekennzeichnet ist.



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