TY - BOOK A1 - Strohe, Hans Gerhard A1 - Härdle, Wolfgang A1 - Geppert, Frank T1 - DPLS in XploRe : a PLS approach to dynamic path models T3 - Discussion Paper / Humboldt-Universität zu Berlin, SFB 373, Quantifikations und Simulatio Y1 - 1999 SN - 1436-0640 PB - Humboldt-Univ. CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Strohe, Hans Gerhard A1 - Geppert, Frank T1 - DPLS : Algorithmus und Computerprogramm für dynamische Partial-Least-Squares-Modelle T3 - Statistische Diskussionsbeiträge Y1 - 1997 SN - 0949-068X VL - 7 PB - Univ. CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Strohe, Hans Gerhard A1 - Geppert, Frank T1 - DPLS : Algorithmus und Computerprogramm für dynamische Partial-Least-Squares-Modelle N2 - Lineare Modelle mit latenten Variablen sind seit langem verbreitete Analyse- und Prognoseinstrumente in den Sozialwissenschaften. Auch in der Ökonometrie gibt es einige Anwendungen. Die meistverbreiteten Modellierungs- und Schätzverfahren sind LISREL von Jöreskog und Sörbom (z.B. 1987) und Partial Least Squares (PLS) von H. Wold (1973). Während LISREL mehr modellorientiert und in der Anwendung konfirmativ ist, kann man PLS als datenorientiert und eher deskriptiv oder explorativ bezeichnen. Charakteristisch für Wolds Herangehen ist, daß das PLS-Modell eigentlich nur durch den Algorithmus zu seiner Schätzung definiert wird. Das umfassendste Programmsystem für PLS ist LVPLS von J. B. Lohmöller (1984). Es lehnt sich sehr eng an die Theorie von Wold an und ist trotz mangelnden Nutzerkomforts in seiner Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit unübertroffen. Weder Wolds Verfahren noch Lohmöllers Programm sehen die Anwendung auf dynamische Modelle, etwa VARs, explizit vor. Die Einbeziehung verzögerter Variablen ist nur in Form selbständiger Variablen möglich, was zu Inkonsistenzen bei der Gewichtung führt. Im folgenden zweiten Abschnitt wird ein Verfahren skizziert (vgl. Strohe 1995), das sich einerseits sehr eng an den Woldschen Algorithmus anlehnt, das aber andererseits speziell auf die Behandlung von dynamischen Modellen mit verzögerten latenten Variablen ausgerichtet ist. Der dritte Abschnitt bringt dann eine Einführung in das entsprechende ISP™ Computerprogramm DPLS (vgl. Geppert 1995). Er besteht aus einer allgemeinen Programmbeschreibung und einer detaillierten Nutzeranleitung. Hinzu kommt die Bearbeitung eines kleinen ökonometrischen Demonstrationsmodells. Im vierten Abschnitt werden mit einer Simulationsstudie die Eigenschaften des Schätzverfahrens DPLS unter verschiedenen Verteilungsannahmen geprüft. Der Anhang bringt die vollständigen Listings der kommentierten Programm-Macros. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 07 Y1 - 1997 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49047 ER - TY - BOOK A1 - Hübner, Roland A1 - Geppert, Frank T1 - Korrelation und Kointegration - Eignung für Portfoliostrategien am Beispiel verbriefter Immobilienanlagen T3 - Diskussionsbeiträge / Universität Potsdam, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät Y1 - 1999 SN - 1433-1039 PB - Univ. CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Geppert, Frank A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - DPLS : partial least squares program Y1 - 2001 SN - 3-540-67545-0 ER - TY - BOOK A1 - Geppert, Frank A1 - Hübner, Roland T1 - Korrelation oder Kointegration : Eignung für Portfoliostrategien am Beispiel verbriefter Immobilenanlagen N2 - In der Praxis stellt die Korrelation eines der wesentlichsten Zusammenhangsmaße dar. Doch die Anwendung dieses Instruments ist in vielen Fällen sehr kritisch zu beurteilen. So enthalten gerade bei Zeitreihen die Ausgangsdaten oft temporale Trends, die zu einem zu hohen Zusammenhangsmaß führen. Gerade bei der Arbeit mit Finanzdaten wird allerdings mit den Differenzen oder sogar mit den prozentualen Änderungen gearbeitet. Hier sind die Trends im wesentlichen extrahiert. Die Daten sind somit fast immer stationär und die Instrumente der linearen Regression damit anwendbar. Auch die Korrelation kann somit problemlos ermittelt werden. Doch gerade bei solchen transformierten Daten sind praktisch kaum noch signifikante Zusammenhänge nachweisbar. Daß die Wahrheit manchmal in der Mitte liegt, versucht diese Arbeit mit Hilfe der Kointegration aufzuzeigen. Immobilienanlagen sind aufgrund ihrer geringen Korrelation mit Aktien und Renten v.a. im Rahmen langfristiger Anlagestrategien interessant, da durch sie hohe Diversifikationseffekte zu erzielen sind. Die risikoreduzierende Wirkung wird mit Hilfe der Korrelationskoeffizienten begründet. Dieses Vorgehen ist jedoch zweifelhaft, da die Korrelationskoeffizienten typischerweise anhand der periodischen - und damit kurzfristigen - Abweichungen bestimmt werden. Ein zwischen diesen Vermögensklassen aufgrund des gleichen ökonomischen Hintergrunds plausibler langfristiger Zusammenhang wird daher ggf. nicht erfaßt, die tatsächlichen Diversifikationseffekte werden somit möglicherweise über-, Risiken damit unterschätzt. Im Gegensatz zum Korrelationskoeffizienten ermöglicht ein neueres statistisches Verfahren, das Fehler-Korrektur-Modell, die Berücksichtigung von kurz- und langfristigen Zusammenhängen. Anhand eines Vergleichs der nach den unterschiedlichen Berechnungsmethoden festgestellten Zusammenhänge wird daher überprüft, ob der Korrelationskoeffizient als Entscheidungsgrundlage für langfristige Anlagestrategien tatsächlich geeignet ist. Es zeigt sich, daß er die Zusammenhänge in vielen Fällen offensichtlich gut beschreibt. Allerdings ergeben sich Hinweise auf unberücksichtigte langfristige Zusammenhänge. Sie signalisieren, daß die Diversifikationseffekte überschätzt werden. Das sollte Anreiz für weitere Untersuchungen sein. Denn sind langfristige Zusammenhänge feststellbar, investieren langfristig orientierte Marktteilnehmer, die auf Basis "kurzfristiger" Indikatoren entscheiden, möglicherweise in suboptimale Portfolios. Das bedeutet zum Beispiel, daß sie bei gleichem Risiko einen höheren Ertrag erwarten könnten. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 15 Y1 - 1999 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-8443 ER -