Academic literature on the topic 'Markov Wahrscheinlichkeiten'

This work analyzes the saving and consumption behavior of agents faced with the possibility of unemployment in a dynamic and stochastic life cycle model. The intertemporal optimization is based on Dynamic Programming with a backward recursion algorithm. The implemented uncertainty is not based on income shocks as it is done in traditional life cycle models but uses Markov probabilities where the probability for the next employment status of the agent depends on the current status. The utility function used is a CRRA function (constant relative risk aversion), combined with a CES function (constant elasticity of substitution) and has several consumption goods, a subsistence level, money and a bequest function.
Diese Arbeit modelliert das Spar- und Konsumverhalten von Individuen in Deutschland mit einem Lebenszyklusmodell. Dabei hat das Modell zwei Besonderheiten, erstens trifft die Möglichkeit arbeitslos zu werden nicht jeden Agenten des Models mit der gleichen Wahrscheinlichkeit, sondern wird von Bildungsabschluss und dem Beschäftigungsstatus des Agenten beeinflußt und zweitens weicht die verwendete Nutzenfunktion von den Standardnutzenfunktionen ab und implementiert Vererbung, Geld, verschiedene Güter und Subsistenzlevel. Der Optimierungsalgorithmus basiert auf Dynamischer Programmierung.

Das moderne Finanzsystem ist komplex, dynamisch, hochdimensional und oftmals nicht stationär. All diese Faktoren stellen große Herausforderungen beim Messen des zugrundeliegenden Finanzrisikos dar, das speziell für Marktteilnehmer von oberster Priorität ist. Hochdimensionalität, die aus der ansteigenden Vielfalt an Finanzprodukten entsteht, ist ein wichtiges Thema für Ökonometriker. Ein Standardansatz, um mit hoher Dimensionalität umzugehen, ist es, Schlüsselvariablen auszuwählen und kleine Koeffizientenen auf null zu setzen, wie etwa Lasso. In der Finanzmarktanalyse kann eine solche geringe Annahme helfen, die führenden Risikofaktoren aus dem extrem großen Portfolio, das letztendlich das robuste Maß für finanzielles Risiko darstellt, hervorzuheben. In dieser Arbeit nutzen wir penalisierte Verfahren, um die ökonometrischen Maße für das finanzielle Risiko in hoher Dimension zu schätzen, sowohl mit nieder-, als auch hochfrequenten Daten. Mit Fokus auf dem Finanzmarkt, können wir das Risikonetzwerk des ganzen Systems konstruieren, das die Identifizierung individualspezifischen Risikos erlaubt.
Modern financial system is complex, dynamic, high-dimensional and often possibly non-stationary. All these factors pose great challenges in measuring the underlying financial risk, which is of top priority especially for market participants. High-dimensionality, which arises from the increasing variety of the financial products, is an important issue among econometricians. A standard approach dealing with high dimensionality is to select key variables and set small coefficient to zero, such as lasso. In financial market analysis, such sparsity assumption can help highlight the leading risk factors from the extremely large portfolio, which constitutes the robust measure for financial risk in the end. In this paper we use penalized techniques to estimate the econometric measures of financial risk in high dimensional, with both low-frequency and high-frequency data. With focus on financial market, we could construct the risk network of the whole system which allows for identification of individual-specific risk.

ZusammenfassungDie Tragbarkeit der Staatsverschuldung ist begrenzt. Sind die Schulden hoch, ist nichts so wichtig wie die Glaubwürdigkeit der Finanzpolitik. Selbst überschuldete Länder können das Vertrauen der Investoren gewinnen, wenn sie eine Wende einleiten. Selbst bei hoher Verschuldung sind sinkende Schuldenquoten ein starkes Signal, dass die Finanzen unter Kontrolle sind und die Staaten ihre Schulden vollständig bedienen wollen. Die Wahrscheinlichkeit für einen erwarteten Zahlungsausfall sinkt, und damit die Risikoprämien. Fallende Zinsen erleichtern zudem eine nachhaltige Konsolidierung. Wenn jedoch beim selben hohen Schuldenstand die Verschuldung weiter zunimmt, ist das Vertrauen der Investoren schnell verloren.Bassanetti, Antonio, Carlo Cottarelli und Andrea F. Presbitero (2019), Lost and Found: Market Access and Public Debt Dynamics, Oxford Economic Papers 71, 445–471.

The motivational value of the context is clearly demonstrated by students in classroom situations posing the title question. This excellent real-life question triggered the design of a special instructional sequence culminating in the addressed problem and aiming to combine different approaches to probability. Considering students’ usual struggle with the field, this attempt may prove valuable. As in the history of Stochastics, investigating the rationality behind the system of odds requires parallel handling of chances and expected value, and can lead to a deeper understanding of complex mathematical models. Recently, Series of Problems have been in the center of attention of the Complex Mathematics Education Research Project in general, as an important characteristic of the Hungarian Guided Discovery approach. Our design roots in this highly problem based tradition and adopts some of Tamás Varga’s ideas in instruction. In our paper, the details and structure of the designed teaching material will be displayed utilizing the tools of this research. Following centuries of tradition, sports betting is flourishing nowadays, particularly benefitting from the opportunities of online forums. Providing entertainment for many, it has great motivational value for students, who often pose the particular question in the title. This question is spot-on: gambling is a highly regulated, nevertheless always lucrative market. From an educational point of view, sports betting gives us a more complex perspective on probability than combinatorial games. History and teaching practice both suggest that the concept of probability bears serious cognitive load, and students often burdened with biases that makes the heart of the concept elude them. Furthermore, instruction sometimes lacks the adequate means to harmonize even the correctly introduced aspects of probability, leaving the students with either fragmented or contradicting ideas. In our paper we will make an attempt to connect the classical (laplacian), statistical (frequentistical) and subjectivistic (bayesian) approaches of probability through a gradually constructed task sequence organized around sports betting. We hypothesize that the investigation of the rationality of odds can foster a more integrated understanding of the concepts probability and expected value. Classification: D40, M10, K50, U30, U40, U60. Keywords: probability, expected value, risk, problem-solving, problem series, modeling, teaching process