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Title
Wechselkursanalyse unter Verwendung der Zinsparitätentheorie / vorgelegt von Johann Frank Webersberger
Additional Titles
Analysis of interest rates using the Keynesian parity model
AuthorWebersberger, Johann Frank
Thesis advisorMeixner, Alexander Friedrich ; Posch, Andreas
Published2018
Descriptionv, 58 Blatt : Illustrationen
Institutional NoteWien, FH Campus Wien, Masterarb., 2018
Date of SubmissionJanuary 2018
LanguageGerman
Document typeMaster Thesis
Keywords (DE)Stochastische Prozesse / Lévy-Prozesse / Zinsparitätentheorie / Monte-Carlo-Simulation
Keywords (EN)Stochastic Processes / Lévy-Processes / Keynesian parity model / Monte-Carlo-simulation
Keywords (GND)Stochastischer Prozess / Zinsparität
URNurn:nbn:at:at-fhcw:1-3504 Persistent Identifier (URN)
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Wechselkursanalyse unter Verwendung der Zinsparitätentheorie [1.03 mb]
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Abstract (German)

Die Arbeit zeigt einen Ansatz zur Vorhersage von möglichen Wechselkursen. Dabei werden das Keynesianische Modell der Zinsparität und sogenannte Stochastische Prozesse verwendet.

Bei der Erstellung des Modelles wird dabei untersucht ob der Devisenmarkt normalverteilt ist, wie oftmals angenommen oder hier andere passendere Verteilungen zur Verfügung stehen.

Weiters folgt eine Analyse der Auswirkungen von Leitzinsen auf die Realwirtschaft. Es zeigt sich, dass die Zentralbanken hier bestimmten Regeln folgen.

Grundlage des Prognosemodells ist die Geometrische Brownsche Bewegung, welche in weiterer Folge erweitert wird um am Ende auf Lévy-Prozesse und Fat-Tailed-Verteilungen zu stoßen.

Abstract (English)

This master thesis offers an approach to predict potential currency exchange rates using the Keynesian interest rate parity model and so called stochastic processes.

During the creation of the model it is examined whether the foreign exchange market is Gaussian distributed, as often assumed or other more suitable distributions are available here.

An analysis of the effects of cash rates and their impact on the real economy follows. It turns out that central banks follow certain rules here.

The basis of the forecast model is the Brownian Geometric Movement, which is subsequently extended to finally encounter Lévy processes and fat-tailed distributions.

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