Die t-Verteilung und ihre Verallgemeinerungen als Modell für Finanzmarktdaten

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Die Annahme der Normalverteilung ist in vielen Modellen der modernen Kapitalmarkttheorie verbreitet, obwohl sie in den meisten Fällen nicht zutrifft. Besonders die erhöhte Leptokurtosis ist häufig zu beobachten, weshalb flexiblere Verteilungen wie die t-Verteilung besser geeignet sind, um Finanzmarktdaten zu modellieren. Es ist jedoch umstritten, ob eine symmetrische Verteilung ausreicht oder ob Schiefe in Wertpapier-Renditen berücksichtigt werden muss. Der Autor untersucht diese Fragestellung ausführlich und präsentiert ein allgemeines Verfahren zur Erzeugung schiefer Verteilungen aus symmetrischen Ausgangsverteilungen. Dieses Verfahren überzeugt durch Einfachheit und Flexibilität, da die Anforderungen an die Ausgangsverteilung gering sind. In einem empirischen Teil wird die flexible SGT2-Verteilung an Finanzmarktdaten angepasst, und die Verbesserung im Vergleich zur Normalverteilung wird illustriert. Anschließend liegt der Fokus auf GARCH-Modellen, deren Anwendung in der Finanzmarktökonometrie zunehmend an Bedeutung gewinnt. Diese Modelle basieren ursprünglich auf der Normalverteilung, können jedoch leicht um verallgemeinerte Verteilungen erweitert werden. Empirische Ergebnisse zeigen, dass diese Erweiterungen sinnvoll sind. Den Abschluss bildet die Schätzung von Betafaktoren des CAPM, wobei erneut die Verwendung verallgemeinerter Verteilungen angezeigt ist.