Prognose von Bear- und Bull-Phasen unter der Zeit-Skalen-Dekomposition

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Die Prognose von Preisen bleibt eine zentrale Herausforderung im modernen quantitativen Asset Management, trotz signifikanter Fortschritte. Zahlreiche Studien, die komplexe ökonometrische Methoden zur Erstellung „zuverlässiger“ Renditeprognosen nutzen, haben sich als wenig überzeugend erwiesen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich ein wachsender Forschungszweig auf die Prognose von Finanzmarktphasen, um festzustellen, ob Investoren verlässlichere Erwartungen bilden können als bei der Renditeprognose. Die Abhandlung thematisiert diese Entwicklung und integriert die Zeit-Skalen-Dekomposition. Diese Methode basiert auf der Analyse von Marktteilnehmern, deren Kauf- und Verkaufsentscheidungen den Preis von Vermögensgegenständen beeinflussen. Es wird angenommen, dass der Preisbildungsprozess durch heterogene Entscheidungen der Marktteilnehmer in Bezug auf verschiedene Anlagehorizonte und makroökonomische Faktoren geprägt ist. Die daraus resultierenden Preisstrukturen werden durch Zeit-Skalen-Dekomposition aufgedeckt, untersucht und prognostiziert. Lang-, mittel- und kurzfristige Trends werden extrahiert und separat mit erweiterten Probitmodellen und künstlichen Neuronalen Netzen modelliert. Die einzelnen Ergebnisse werden zu einer Gesamtprognose kombiniert, die sich auf den ursprünglichen Preis bezieht. Wissenschaftlich ist von Interesse, ob die Zeit-Skalen-Dekomposition die Prognosegüte im Vergleich zu klassischen Modellen verbesser