Robert F Engle Iii

Wichtige Erkenntnisse

• Robert F. Engle III gewann 2003 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für die Entwicklung des ARCH-Modells.
• ARCH-Modelle analysieren und prognostizieren die Volatilität von Zeitreihendaten, die für das finanzielle Risikomanagement entscheidend ist.
• Engles Arbeit trug zur Etablierung der Finanzökonometrie bei und förderte die quantitative Finanzpraxis.
• Er hat an renommierten Institutionen gelehrt, darunter die NYU und die UC San Diego.
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• Robert F. Engle III ist ein mit dem Nobelpreis ausgezeichneter Ökonometriker und Professor an der New York University. Er erhielt 2003 den Nobelpreis für die Entwicklung des ARCH-Modells (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), das zeitlich veränderliche Volatilität in Zeitreihendaten erklärt. Seine Arbeit untermauert praktische Werkzeuge, die in Finanzmärkten zur Analyse von Zinsbewegungen und der Volatilität von Vermögenspreisen verwendet werden.
• Investopedia / Alex Dos Diaz

Robert F. Engles akademischer Werdegang und Anfänge

Robert F. Engle III wurde 1942 in Syracuse, New York, geboren und promovierte in Wirtschaftswissenschaften an der Cornell University. Er lehrte am Massachusetts Institute of Technology (MIT), der University of California in San Diego und der New York University (NYU).

Ursprünglich war Dr. Engles akademisches Interesse der Physik (neben seinem Doktortitel in Wirtschaftswissenschaften erwarb er auch einen Masterabschluss in Physik an der Cornell), aber seine Liebe zur Wirtschaftswissenschaft führte ihn zu einer Karriere in der Forschung und Lehre auf diesem Gebiet. Er schreibt Ta Chung Liu, seinem ehemaligen Betreuer an der Cornell, zu, dass er ihn in der Ökonometrie grundlegend geprägt und ein intellektuelles Interesse an der Analyse von Beziehungen zwischen verschiedenen Zeitskalen für die wirtschaftliche Modellierung geweckt hat.

Kuriosität

Eine unterhaltsame Tatsache über den Mann: Engle begann als Hobby mit dem Eiskunstlaufen im kalten Upstate New York und entwickelte diese Leidenschaft auf hohem Niveau, indem er an zahlreichen nationalen Erwachsenen-Eislaufwettbewerben teilnahm. Er und seine Partner belegten 1996 und 1999 den zweiten Platz im Eistanzen.1

Meilensteine in Robert Engles Karriere

Engle ist vor allem für die Entwicklung von ARCH bekannt, wofür er den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt. Er hat auch bedeutende Arbeit in der ökonometrischen Modellierung für die Stadtökonomie geleistet. Zusammen mit Clive Granger half er bei der Entwicklung einer Zeitreihen-ökonometrischen Modellierung und von Tests für Kointegration zwischen Reihen. Später erweiterte er diese ökonometrischen Techniken, um zur Gründung des Bereichs der Finanzökonometrie beizutragen.

Beiträge zur stadtökonomischen Modellierung

Engles frühe Arbeit befasste sich mit Stadtökonomie am MIT, wo er Teil eines Teams war, das ein aufwändiges ökonometrisches Modell der Wirtschaft der Region Boston entwickelte. Er veröffentlichte mehrere Artikel über die Anwendung ökonometrischer Modellierung in der Stadtökonomie, um Stadtplanung und Stadterneuerung mit objektiven statistischen Werkzeugen zu unterstützen, was damals ein neuartiger Ansatz war.

Innovationen in der ARCH-Volatilitätsmodellierung

Engle entwickelte ARCH, um zeitlich veränderliche Volatilität in Inflation, Preisen und Löhnen zu modellieren und eine Theorie von Milton Friedman zu testen, die besagt, dass Konjunkturzyklen durch Veränderungen der Unsicherheit der Menschen über die Inflation im Laufe der Zeit erklärt werden könnten. Bei der ARCH-Modellierung wird die Varianz des Fehlerterms als Funktion seiner eigenen vergangenen Werte modelliert; wenn Tests dieses Modells eine signifikante Beziehung zwischen der Varianz und ihren vergangenen Werten zeigen, deutet dies darauf hin, dass die fraglichen Daten einige Zeiträume mit erhöhter Volatilität und andere mit relativer Ruhe aufweisen.

Das Nobelkomitee verlieh Dr. Engle den Preis mit der Begründung, dass "seine Methode (ARCH) insbesondere Marktentwicklungen verdeutlichen konnte, in denen turbulente Perioden mit großen Schwankungen von ruhigeren Perioden mit bescheidenen Schwankungen gefolgt werden."

Erweiterung der Zeitreihenerkenntnisse durch Kointegration

Während seiner Zeit an der UCSD mit Kollege Clive Granger half Engle bei der Entwicklung von Modellierungstechniken und Tests für Kointegration. Bei der Kointegration zeigen zwei oder mehr Zeitreihen im Laufe der Zeit eine Beziehung, die der Korrelation zwischen Querschnittsvariablen etwas ähnelt. Die Kointegrationsanalyse ist ein Werkzeug, das verwendet werden kann, um zwischen Variablen zu unterscheiden, die eine Scheinkorrelation aufweisen, und solchen, die eine plausible kausale Beziehung haben.

Gestaltung der modernen Finanzökonometrie

Engle und andere erweiterten diese ökonometrischen Zeitreihentechniken zusammen mit anderen, um einen neuen Ansatz für Finanzprognosen, Planung und Risikomanagement zu begründen, der als Finanzökonometrie und quantitative Finanzwirtschaft bekannt wurde. Er war zusammen mit Eric Ghysels Mitbegründer der Society for Financial Econometrics.

Werkzeuge wie das Capital Asset Pricing Model, das Value-at-Risk-Modell und die moderne Portfoliotheorie fallen alle in diesen allgemeinen Bereich. Ein Großteil der modernen quantitativen Finanzwirtschaft verdankt seine Ursprünge den Werkzeugen, die Engle und andere Finanzökonometriker entwickelt haben.

Warum gewann Robert F. Engle III den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften?

Robert F. Engle III gewann 2003 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für seine Arbeit zum Konzept der "Volatilität" in Finanzmärkten. Insbesondere wurde Engle für die Entwicklung des ARCH-Modells (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) ausgezeichnet, eines statistischen Modells zur Analyse und Prognose der Volatilität von Zeitreihendaten wie Aktienkursen oder Wechselkursen.

Engles Beiträge zum Bereich der Finanzwirtschaft wurden als bahnbrechend anerkannt und hatten einen nachhaltigen Einfluss auf die Art und Weise, wie Finanzmärkte analysiert und verstanden werden.

Wofür werden ARCH-Modelle in der Wirtschaft und im Finanzwesen verwendet?

ARCH-Modelle, was für "Autoregressive Conditional Heteroskedasticity" steht, sind eine Art statistisches Modell, das in der Wirtschaft und im Finanzwesen verwendet wird, um die Volatilität von Zeitreihendaten wie Aktienkursen oder Wechselkursen zu analysieren und vorherzusagen. Diese Modelle basieren auf der Idee, dass die Varianz einer Zeitreihe nicht konstant ist, sondern im Laufe der Zeit auf vorhersagbare Weise variiert.

Eine der Hauptanwendungen von ARCH-Modellen ist das finanzielle Risikomanagement, wo sie verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit extremer Bewegungen auf den Finanzmärkten zu analysieren und vorherzusagen. Beispielsweise könnte ein Investmentmanager ein ARCH-Modell verwenden, um das mit einem bestimmten Portfolio von Vermögenswerten verbundene Risiko zu bewerten, oder ein Finanzinstitut könnte ein ARCH-Modell verwenden, um die Kapitalanforderungen zu bestimmen, die zur Sicherstellung der Stabilität seiner Geschäftstätigkeit erforderlich sind.

Warum ist die Modellierung der Volatilität wichtig?

Die Modellierung der Volatilität ist für Finanzmärkte wichtig, da sie Analysten und Anlegern ermöglicht, das mit verschiedenen Finanzanlagen verbundene Risiko besser zu verstehen und vorherzusagen. Volatilität bezieht sich auf den Grad, mit dem der Preis eines Vermögenswerts im Laufe der Zeit schwankt, und wird oft als Risikomaß verwendet. Eine höhere Volatilität deutet im Allgemeinen auf ein höheres Risiko hin, da die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass der Preis des Vermögenswerts extreme Bewegungen nach oben oder unten erfährt.

Durch die Modellierung der Volatilität können Analysten und Anleger die mit verschiedenen Vermögenswerten verbundenen Risiken besser verstehen und fundiertere Anlageentscheidungen treffen. Wenn beispielsweise ein Analyst versucht, das mit einem bestimmten Portfolio von Vermögenswerten verbundene Risiko zu bewerten, könnte er ein Volatilitätsmodell verwenden, um zu identifizieren, welche Vermögenswerte am wahrscheinlichsten extreme Preisbewegungen erfahren. Dies kann ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie ihr Anlagekapital allozieren und Risiken verwalten.

Neben der Verwendung im Risikomanagement ist die Modellierung der Volatilität auch für eine Vielzahl anderer Zwecke wichtig, darunter die Entwicklung von Finanzinstrumenten wie Optionen und Futures, das Design von Handelsstrategien und die Regulierung von Finanzmärkten.