DOI 10.1007/s10182-006-0006-x

B O O K R E V I E W

Allgemeines Statistisches Archiv (2006) 90: 623–624

Schmid Friedrich, Mark Trede: FinanzmarktstatistikSpringer, Berlin Heidelberg 2006, ix+267 pp., EUR 24.95,ISBN 3-540-27723-4

Matthias Fischer

Published online: 21 November 2006© Springer-Verlag 2006

Die statistische Analyse von Finanzmarktdaten hat sich im Laufe der letzten Jahreals eine wichtige statistische Teildisziplin etabliert, die sich auch derzeit noch stei-gender Popularitat erfreut und sogar noch expandiert. Im Gegensatz dazu entwickeltesich die deutschsprachige Literatur zu diesem Thema eher unterproportional. Dasvorliegende Buch steuert dieser Entwicklung entgegen und liefert einen wichtigenBeitrag zur wissenschaftlichen Aufarbeitung der Finanzmarktstatistik in Form eineseinfuhrenden Lehrbuches. Das vorliegende Buch richtet sich primar an Studenten derWirtschaftswissenschaften, ist jedoch auch fur ,,interessierte Praktiker“ mit geringenmathematischen und statistischen Vorkenntnissen (im Umfang des Statistik Grund-studiums) geeignet. Viele Beispiele illustrieren die theoretischen Konzepte. Daruberhinaus werden erganzende Materialien (z. B. R-Codes und Datensatze) von den bei-den Autoren unter www.wiwi.uni-muenster.de/statistik/finanzmarktstatistikbuch zurVerfugung gestellt. Das Buch gliedert sich in insgesamt acht Kapitel. Das erste Kapi-tel widmet sich den Kursen und Renditen von Finanzmarktdaten. Neben unterschied-lichen Renditedefinitionen werden u. a. Verfahren zur Kursbereinigung und Beson-derheiten von Finanzmarktdaten vorgestellt. Kapitel 2 beschaftigt sich mit univaria-ten Renditeverteilungen. Der kurzen Abhandlung uber Maßzahlen von Verteilungenfolgt die Diskussion ausgewahlter parametrischer Verteilungsmodelle (z. B. Student-t-Verteilung bzw. stabile Verteilungen). Im Gegensatz dazu beschaftigt sich Kapitel 3mit multivariaten Renditeverteilungen. Erneut werden sowohl Verteilungsmaßzahlenals auch multivariate parametrische Verteilungsmodelle diskutiert. Die Autoren tra-gen jedoch auch neueren Entwicklungen wie z. B. der Abhangigkeitsmessung mittelsCopulas Rechnung. Die eigentliche Zeitreihenanalyse beginnt mit der Einfuhrungin die Theorie der stochastischen Prozesse in Kapitel 4, wo u. a. die Konzepte derStationaritat, Ergodizitat sowie theoretische und praktische Aspekte der ARMA-

M. Fischer (�)Nurnberg, Deutschlande-mail: Matthias.Fischer@wiso.uni-erlangen.de

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Modellierung thematisiert werden. Eine detaillierte Diskussion der Random-Walk-Hypothese ist Gegenstand von Kapitel 5. Hier findet der Leser z. B. zahlreicheTestverfahren auf Random Walk bzw. auf White Noise sowie Testverfahren aufEinheitswurzeln. Stand bis hierher die adaquate Modellierung des Mittelwertesvon Finanzmarktzeitreihen im Mittelpunkt, so fokussiert Kapitel 6 die Modellie-rung von Volatilitaten bzw. Varianzen in Form von ARCH bzw. GARCH Modellensamt Erweiterungen. Kapitel 7 ist dem fundamentalen Capitel-Asset-Pricing-Modell(CAPM) gewidmet. Nach einer Einfuhrung in die Portfoliotheorie werden die Grund-lagen der statistischen Interferenz des CAPM gelegt. Im Anschluß beschaftigen sichdie Autoren mit den Grundlagen der Performance-Messung. Abschließend gibt Ka-pitel 8 einen Einblick in die Theorie stochastischer Dominanz, die in der Nutzen-,Risiko- und Entscheidungstheorie eine zentrale Rolle spielt. Es wird hier u. a. aufge-zeigt wie Dominanzbeziehungen empirisch uberpruft werden konnen.

Bei dem vorliegenden Buch handelt es sich um eine durchaus gelungene undillustrative Einfuhrung in die Konzepte der Finanzmarktstatistik, das dem o. g.Horerkreis uneingeschrankt empfohlen werden kann.

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