Hallo miteinander,
ich möchte eine Diplomarbeit im Bereich Ökonometrie/Energiewirtschaft schreiben. Meine Aufgabe ist es die Korrelationen von verschiedenen Commoditypreise zu ermitteln. Welche Modelle/Methoden bieten sich an um das herauszufinden?
Um sich das besser vorstellen zu können ein Beispiel:
Man betrachtet sich die Börsenpreise für Kohle und Gas. Jetzt nutzt man das Modell, dass uns dann die Renditen herausspucken soll. Damit kann ich herausfinden, zu welchen Zeitpunkten gab es eine hohe/niedrige Korrelation für diese Energieträger.
Hoffe es war verständlich. Für Rückfragen stehe ich gerne zur Verfügung.
Meine Aufgabe ist es
die Korrelationen von verschiedenen Commoditypreise zu
ermitteln. Welche Modelle/Methoden bieten sich an um das
herauszufinden?
Ganz schlicht gesagt: Preise sind metrisch, also kannst du die Produkt-Moment-Korrelation verwenden. Aber: Das setzt einen linearen Zusmmenhang voraus. Wenn der nicht gegeben ist, kommt mitunter Müll raus. Ausserdem: Was willst du eigentlich zeigen? Nur eine Korrelation ausrechnen, wird für eine Dipl kaum reichen. Es kann also sein, dass Korrelation gar nicht das ist, was du suchst/brauchst.
Man betrachtet sich die Börsenpreise für Kohle und Gas. Jetzt
nutzt man das Modell, dass uns dann die Renditen herausspucken
soll.
Welches Modell?
Damit kann ich herausfinden, zu welchen Zeitpunkten gab
es eine hohe/niedrige Korrelation für diese Energieträger.
Korrelation von was? Erdöl und Gas? Wenn ich das richtig im Kopf habe, folgt Gas dem Öl mit 1/2 Jahr Verspätung und die Preisfluktuation ist nicht ganz so stark. Du kannst jetzt zwar einfach pro Zeitpunkt die Korrelation berechnen, aber der Vergleich unter Berücksichtigung einer zeitlichen Versetzung wäre ggf. angemessener.
Und wie immer: Was ist deine Hypothese?
Danke für deine Antwort!
Ich versuchdas mal hier zu spezifizieren, da ich nicht gleich alle Leute verschrecken wollte.
Die Preise sind nicht linear, bzw nicht stationär. OK, das war mir bewusst, aber gut dass du das nochmal aufgegriffen hast. Es kann ja sein, dass zwischen 2 Commodities ne Korrelation herauskommt. Das müsste ich dann auf Signifikanz prüfen. Ist das Ding korreliert, kann man auf die Ursachenforschung gehen und evtl Hilfestellungen zur Portfoliooptimierung geben. Is das net korreliert, könnte man sich die Frage stellen, weshalb das nicht so ist. Also auch wieder Ursachenforschung.
Das mit Gas und Öl war ein frei erfundenes Beispiel. Man könnte auch stattdessen Strom und CO2-Zertifikat dahinschreiben.
Die Frage nach dem Modell von dir, ist auch meine Frage. Ich weiß nicht, womit ich überprüfen kann, ob es sich um eine Scheinkorrelation handelt, oder um eine echte.
Vielleicht hast du ja noch nen genialen Einfall!
Es kann ja sein, dass zwischen 2 Commodities ne Korrelation
herauskommt. Das müsste ich dann auf Signifikanz prüfen.
Nein, besonders bei Korrelationen ist viel wichtiger als eine Signifikanz die Stärke der Korrelation. Ausserdem dient eine Korrelation immer nur der Unterstützung einer vermuteten Kauslität, nicht anders herum. Will sagen: Man testet nicht x Korrelationen ab und überlegt sich dann zu den signifikanten eine Begründung, sondern schaut sich nur solche an, bei denen man einen kausalen Zusammenhang vermutet/formulieren kann.
Ist
das Ding korreliert, kann man auf die Ursachenforschung gehen
und evtl Hilfestellungen zur Portfoliooptimierung geben. Is
das net korreliert, könnte man sich die Frage stellen, weshalb
das nicht so ist.
Nicht korreliert entspricht einem Koeff=0. Das tritt aber praktisch nie auf. Deswegen ist die Beurteilung der der Stärke der Korr. so wichtig.
Die Frage nach dem Modell von dir, ist auch meine Frage. Ich
weiß nicht, womit ich überprüfen kann, ob es sich um eine
Scheinkorrelation handelt, oder um eine echte.
Meine Frage war eher, mit welchem Modell du die Renditen bestimmst. Sind die in beiden Fällen gleich? Wenn nicht können Korrelationen dadurch entstehen/verschwinden.
Am spannendsten wird sicher die (mögliche) zeitliche Verschiebung, besonders wenn die Renditen nicht nur monoton wachsen/sinken (was wohl tun werden).
Ohne dass ich jetzt konkrete paper zur Hand hätte: Du könntest entweder ein step-down testing Verfahren machen, bis die Korrelation nicht mehr signifikant ist (hat den Nachteil, dass du schon den ridhtigen Einstieg finden musst, sonst bricht die Prozedur sofort ab) oder du betrachtest den zweiten Prozess als einfach nur verschoben zum ersten und versuchst diese lag-time zu schätzen (was aber voraussetzt, dass die beiden korreliert sind), das ist dann eine Abwandlung der tests auf Autokorrelation.
Meine Vermutung lautet, dass Energiepreise miteinander positiv korrelieren. Wie stark, ist unterschiedlich.
Nicht korreliert entspricht einem Koeff=0.
Darüberhinaus korrelieren die ja net immer in einer ernst zu nehmenden Größe, sondern nur von Zeit zu Zeit. Das meinte ich mit ‚korrelieren nicht miteinander‘. An der Stelle hab ich mich net sauber ausgedrückt.
Meine Frage war eher, mit welchem Modell du die Renditen
bestimmst.
Renditenbestimmung würde ich ganz platt von Tag zu Tag ausrechnen.
Sind die in beiden Fällen gleich? Wenn nicht können
Korrelationen dadurch entstehen/verschwinden.
Da weiß ich jetzt nicht genau was du meinst…
Am spannendsten wird sicher die (mögliche) zeitliche
Verschiebung, besonders wenn die Renditen nicht nur monoton
wachsen/sinken (was wohl tun werden).
Ohne dass ich jetzt konkrete paper zur Hand hätte: Du könntest
entweder ein step-down testing Verfahren machen, bis die
Korrelation nicht mehr signifikant ist (hat den Nachteil, dass
du schon den ridhtigen Einstieg finden musst, sonst bricht die
Prozedur sofort ab) oder du betrachtest den zweiten Prozess
als einfach nur verschoben zum ersten und versuchst diese
lag-time zu schätzen (was aber voraussetzt, dass die beiden
korreliert sind), das ist dann eine Abwandlung der tests auf
Autokorrelation.
Das sind interessante Hinweise, denen ich nachgehen werde.
Ich will die Diplomarbeit mit nem Unternehmen schreiben. Mal schauen ob sich da noch jm findet, heut morgen hat mir mein aussichtsreichstes Unternehemen abgesagt. *grummel*
Meine Vermutung lautet, dass Energiepreise miteinander positiv
korrelieren. Wie stark, ist unterschiedlich.
Eine Korrelation kann man immer finden. deswegen ist die Einschränkung „positiv“ schon mal ein Anfang. Weiter kannst du das aber nicht eingrenzen?
Darüberhinaus korrelieren die ja net immer in einer ernst zu
nehmenden Größe, sondern nur von Zeit zu Zeit.
Was wäre denn für dich eine ernst zu nehmende Größe?
Meine Frage war eher, mit welchem Modell du die Renditen
bestimmst.
Da weiß ich jetzt nicht genau was du meinst…
Ich meine die Funktion, mit der man vom Preis zur Rendite kommt. Diese ist ja abhängig davon, was ich mal für das Öl bezahlt habe, Depotkosten und was weiß ich alles noch mehr. Klar, wenn diese Funktionen einfach ur darin bestehen, Fixkosten zu subtrahieren, dann hat das keinen Einfluss. Aber wenn irgendwelche Verzinsungen eingerechnet werden, kann das schon anders aussehen.
Hallo JPL,
erstmal vorweg, vielen Dank dass du dir die Mühe gibst mir Ratschläge zu geben und dir die Zeit nimmst.
Eine Korrelation kann man immer finden. deswegen ist die
Einschränkung „positiv“ schon mal ein Anfang. Weiter kannst du
das aber nicht eingrenzen?
Der Themenvorschlag kam von einem Energiehändler. Der gab mir als Tip für eine DA, dass Commodity-Preise von Zeit zu Zeit hoch miteinander Korrelieren und dann mal wieder nicht. Meine Aufgabe sollte es sein herauszufinden woher diese Anomalien kommen und mit welchen Time-Lags das sich auf Aktien auswirkt.
Was wäre denn für dich eine ernst zu nehmende Größe?
Mein Prof meinte, eine Cor>0,7 wäre schon gewaltig. Ich müsste aber mit weniger rechnen. Da ich aber die Daten noch nicht ausgewertet habe, kann ich nichts über Korrelationen in bestimmten Zeiträumen sagen.
Ich meine die Funktion, mit der man vom Preis zur Rendite
kommt. Diese ist ja abhängig davon, was ich mal für das Öl
bezahlt habe, Depotkosten und was weiß ich alles noch mehr.
Klar, wenn diese Funktionen einfach nur darin bestehen,
Fixkosten zu subtrahieren, dann hat das keinen Einfluss. Aber
wenn irgendwelche Verzinsungen eingerechnet werden, kann das
schon anders aussehen.
Was die Rendite angeht, beschränkt sich das auf die Tagesrenditen der Börsenpreise, evtl noch OTC, falls man an die Daten kommen kann(deswegen eine Zusammenarbeit mit einem Unternehmen).
Der Themenvorschlag kam von einem Energiehändler. Der gab mir
als Tip für eine DA, dass Commodity-Preise von Zeit zu Zeit
hoch miteinander Korrelieren und dann mal wieder nicht. Meine
Aufgabe sollte es sein herauszufinden woher diese Anomalien
kommen und mit welchen Time-Lags das sich auf Aktien auswirkt.
Das ist ja schon mal eine konkretere Aufgabenstellung. Klopfen wir das doch mal weiter fest: Was empfindet der Energiehändler denn als einen relevanten Zusammenhang? Welche Struktúren hat er beobachtet?
Wie es sich darstellt, suchst du eine Funktion, die dir in abhängikeit von der Gasrendite und anderen Faktoren (Jahreszeit, verfügbares Gesamtvolumen,…?) die Korrelation mit der Ölrendite angibt, in Abhängigkeit von der Zeit (Tag?) unter Berücksichtigung eines time-lag.
Das wäre dann eine Modellierung, bei der es vor allem auf die erwähnten Faktoren (die gesuchten Anomalien) ankommt. Das wird aber ein haariges Ding
Was wäre denn für dich eine ernst zu nehmende Größe?
Mein Prof meinte, eine Cor>0,7 wäre schon gewaltig. Ich müsste
aber mit weniger rechnen.
0.7 ist noch nicht so der Hammer. >0.9 ist richtig Klasse. Du kannst natürlich mit beliebigen Genzen anfangen und dann versuchen, unter Zuhilfenahme weiterer Faktoren, die Korr. zu verbessern.
die Korr zu berechnen, ist nicht weiter schwierig, aber schon den Time-lag und die „Gründe für die Anomalien“ herauszubekommen (welche könnten das sein?) wird und ordentliches Stück Arbeit.
