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Fama-French Model

Das Fama-French-Modell ist ein weit verbreitetes Asset-Pricing-Modell, das 1993 von den Finanzökonomen Eugene Fama und Kenneth French entwickelt wurde. Es erweitert das traditionelle Capital Asset Pricing Model (CAPM), indem es neben dem Marktrisiko auch zwei weitere Faktoren berücksichtigt: die Größe (Size) und die Wachstumsrate (Value) von Unternehmen.

Das Modell postuliert, dass Aktien von kleinen Unternehmen (Small Caps) tendenziell höhere Renditen erzielen als Aktien von großen Unternehmen (Large Caps), und dass Aktien mit niedrigem Kurs-Gewinn-Verhältnis (Value Stocks) bessere Renditen liefern als solche mit hohem Kurs-Gewinn-Verhältnis (Growth Stocks). Mathematisch lässt sich das Fama-French-Modell wie folgt darstellen:

Ri=Rf+βi(Rm−Rf)+s⋅SMB+h⋅HMLR_i = R_f + \beta_i (R_m - R_f) + s \cdot SMB + h \cdot HMLRi​=Rf​+βi​(Rm​−Rf​)+s⋅SMB+h⋅HML

Hierbei steht RiR_iRi​ für die erwartete Rendite eines Wertpapiers, RfR_fRf​ für den risikofreien Zinssatz, RmR_mRm​ für die Marktrendite, SMBSMBSMB (Small Minus Big) für die Renditedifferenz zwischen kleinen und großen Unternehmen und HMLHMLHML (High Minus Low) für die Renditedifferenz zwischen wertvollen und

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Capital Asset Pricing Model Beta Schätzung

Das Capital Asset Pricing Model (CAPM) ist ein fundamentales Konzept in der Finanzwirtschaft, das verwendet wird, um die erwartete Rendite eines Vermögenswerts zu bestimmen, basierend auf dessen Risiko im Vergleich zum Markt. Der Beta-Wert eines Vermögenswerts ist eine zentrale Komponente des CAPM und misst die Sensitivität der Rendite des Vermögenswerts im Verhältnis zur Rendite des Marktes. Er wird typischerweise durch die folgende Formel geschätzt:

β=Cov(Ri,Rm)Var(Rm)\beta = \frac{\text{Cov}(R_i, R_m)}{\text{Var}(R_m)}β=Var(Rm​)Cov(Ri​,Rm​)​

Hierbei ist RiR_iRi​ die Rendite des Vermögenswerts, RmR_mRm​ die Rendite des Marktportfolios, Cov\text{Cov}Cov die Kovarianz und Var\text{Var}Var die Varianz. Ein Beta-Wert von 1 bedeutet, dass der Vermögenswert mit dem Markt korreliert, während ein Wert größer als 1 auf ein höheres Risiko hinweist und ein Wert kleiner als 1 auf ein geringeres Risiko. Die Schätzung des Betas erfordert historische Renditedaten und wird häufig über lineare Regression durchgeführt, wobei die Renditen des Vermögenswerts gegen die Renditen des Marktes plotiert werden.

Navier-Stokes-Turbulenzmodellierung

Das Navier-Stokes-Gleichungssystem beschreibt die Bewegungen von Fluiden und ist grundlegend für das Verständnis von Turbulenz. Turbulenz ist ein komplexes Phänomen, das durch chaotische Strömungen und Strömungsinstabilitäten gekennzeichnet ist. Bei der Modellierung von Turbulenz mit den Navier-Stokes-Gleichungen stehen Wissenschaftler vor der Herausforderung, die Vielzahl von Skalen und dynamischen Prozessen zu erfassen. Es gibt verschiedene Ansätze zur Turbulenzmodellierung, darunter:

  • Direkte Numerische Simulation (DNS): Diese Methode löst die Navier-Stokes-Gleichungen direkt und erfordert enorme Rechenressourcen.
  • Großes Eddy Simulation (LES): Hierbei werden die großen Strömungsstrukturen direkt simuliert, während die kleineren Turbulenzen modelliert werden.
  • Reynolds-zeitliche Mittelung: Bei diesem Ansatz werden die Gleichungen auf Mittelwerte angewendet, um die Effekte der Turbulenz statistisch zu erfassen.

Die Wahl des Modells hängt oft von der spezifischen Anwendung und den verfügbaren Rechenressourcen ab. Turbulenzmodellierung ist entscheidend in vielen Ingenieursdisziplinen, wie z.B. der Luftfahrt, dem Maschinenbau und der Umwelttechnik.

IS-LM-Modell

Das IS-LM-Modell ist ein fundamentales Konzept in der Makroökonomie, das die Wechselwirkungen zwischen dem Gütermarkt (IS-Kurve) und dem Geldmarkt (LM-Kurve) beschreibt. Die IS-Kurve zeigt alle Kombinationen von Zinssätzen und Einkommen, bei denen der Gütermarkt im Gleichgewicht ist, d.h. die gesamtwirtschaftliche Nachfrage gleich dem gesamtwirtschaftlichen Angebot ist. Die LM-Kurve hingegen beschreibt die Gleichgewichtspunkte auf dem Geldmarkt, wo die Geldnachfrage der Geldangebot entspricht.

Das Modell kann mathematisch durch die Gleichungen für die IS- und LM-Kurve dargestellt werden:

  • IS-Kurve: Y=C(Y−T)+I(r)+GY = C(Y - T) + I(r) + GY=C(Y−T)+I(r)+G
  • LM-Kurve: M/P=L(Y,r)M/P = L(Y, r)M/P=L(Y,r)

Hierbei steht YYY für das Einkommen, CCC für den Konsum, TTT für Steuern, III für Investitionen, rrr für den Zinssatz, GGG für Staatsausgaben, MMM für die Geldmenge und PPP für das Preisniveau. Die Schnittstelle der beiden Kurven zeigt das allgemeine Gleichgewicht der Wirtschaft an, wo sowohl der Güter- als auch der Geldmarkt im Gleichgewicht sind.

Makroökonomische Indikatoren

Makroökonomische Indikatoren sind quantitative Messgrößen, die die wirtschaftliche Leistung und die allgemeine Gesundheit einer Volkswirtschaft bewerten. Sie umfassen eine Vielzahl von Kennzahlen, darunter das Bruttoinlandsprodukt (BIP), die Arbeitslosenquote, die Inflation und die Handelsbilanz. Diese Indikatoren helfen Ökonomen, Politikern und Investoren, wirtschaftliche Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zu den wichtigsten Indikatoren zählen:

  • Bruttoinlandsprodukt (BIP): Misst den Gesamtwert aller Waren und Dienstleistungen, die in einem Land innerhalb eines bestimmten Zeitraums produziert werden.
  • Inflationsrate: Gibt an, wie stark die Preise für Waren und Dienstleistungen über einen Zeitraum steigen.
  • Arbeitslosenquote: Der Anteil der arbeitslosen Menschen an der Erwerbsbevölkerung, der Aufschluss über die Beschäftigungslage gibt.

Die Analyse dieser Indikatoren ermöglicht es, die wirtschaftliche Situation zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.

Rückwärtsinduktion

Backward Induction ist eine Methode zur Lösung von Entscheidungsproblemen in der Spieltheorie, insbesondere in dynamischen Spielen mit vollständiger Information. Der Ansatz besteht darin, die Entscheidungen der Spieler von der letzten Runde des Spiels bis zur ersten rückwärts zu analysieren. Dabei wird angenommen, dass die Spieler in jeder Runde rational handeln und ihre Entscheidungen auf der Grundlage der erwarteten Entscheidungen der anderen Spieler treffen.

Um dies zu verdeutlichen, betrachten wir ein einfaches Beispiel mit zwei Spielern, die abwechselnd Entscheidungen treffen. Der Spieler, der zuletzt an der Reihe ist, wählt zuerst die optimale Strategie, und diese Entscheidung beeinflusst die Strategie des vorhergehenden Spielers. Durch das systematische Durcharbeiten der möglichen Ergebnisse und Strategien von hinten nach vorne können die optimalen Strategien für alle Spieler identifiziert werden.

In mathematischen Formulierungen wird oft die Gleichung V(s)=max⁡a∈A(s)R(s,a)+V(s′)V(s) = \max_{a \in A(s)} R(s, a) + V(s')V(s)=maxa∈A(s)​R(s,a)+V(s′) verwendet, wobei V(s)V(s)V(s) den Wert des Spiels in Zustand sss darstellt, A(s)A(s)A(s) die möglichen Aktionen in diesem Zustand und R(s,a)R(s, a)R(s,a) die Belohnung für die gewählte Aktion aaa darstellt.

PWM-Steuerung

Die Pulsweitenmodulation (PWM) ist eine Technik zur Steuerung der Leistung, die an elektrische Geräte geliefert wird, indem die Breite der Pulse in einem Signal variiert wird. Bei der PWM wird ein Rechtecksignal erzeugt, dessen Ein-Zeit (High-Zeit) und Aus-Zeit (Low-Zeit) so angepasst werden, dass der durchschnittliche Spannungswert variiert wird, ohne die Frequenz des Signals zu ändern. Der Duty Cycle, definiert als der Anteil der Zeit, in der das Signal aktiv ist, spielt eine zentrale Rolle und wird in Prozent angegeben. Beispielsweise bedeutet ein Duty Cycle von 50 %, dass das Signal die Hälfte der Zeit aktiv und die andere Hälfte inaktiv ist. Diese Methode wird häufig in der Motorsteuerung, der Lichtdimmen und der Temperaturregelung eingesetzt, da sie eine präzise Kontrolle über die Leistung ermöglicht und gleichzeitig eine hohe Effizienz bietet.