Dynamic semiparametric factor models

Hochdimensionale Regressionsprobleme, die sich dynamisch entwickeln, sind in zahlreichen Bereichen der Wissenschaft anzutreffen. Die Dynamik eines solchen komplexen Systems wird typischerweise mittels der Zeitreiheneigenschaften einer geringen Anzahl von Faktoren analysiert. Diese Faktoren wiederum sind mit zeitinvarianten Funktionen von explikativen Variablen bewichtet. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit einem dynamischen semiparametrischen Faktormodell, dass nichtparametrische Bewichtungsfunktionen benutzt. Zu Beginn sollen kurz die wichtigsten statistischen Methoden diskutiert werden um dann auf die Eigenschaften des verwendeten Modells einzugehen. Im Anschluss folgt die Diskussion einiger Anwendungen des Modellrahmens auf verschiedene Datensätze. Besondere Aufmerksamkeit wird auf die Dynamik der so genannten Implizierten Volatilität und das daraus resultierende Faktor-Hedging von Barrier Optionen gerichtet.