Welche Verteilung? |
| 16.07.2008, 16:46 | Hagen | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Welche Verteilung? Schlagen Sie eine sinnvolle Verteilung vor und begründen Sie kurz ihre Wahl. [E1] Zahlungsbereitschaft (in Euro) eines Geschäftskunden für einen Flug Frankfurt- Atlanta am Abflugtag. (5 P) [E2] Anzahl der Business-Class Passagiere, die am letzten Tag vor Abflug des Fluges Frankfurt-Atlanta noch eine Buchung vornehmen wollen. (5 P) [E3] Präferenzwert (0-100) eines zufällig ausgewählten Bürgers für das neue Produkt Ihrer Firma. (5 P) [E4] Tägliche Wertveränderung des Deutschen Aktienindex (DAX). (5 P) 1&2 sind ja diskret und 3&4 stetig. Bloß welche konkrete Verteilung? Bei 4 gibt es ja ein Modell dass dem DAX die Normalverteilung aufpresst, aber wie begründe ich das alles kurz? Danke für eure Hilfe! |
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| 16.07.2008, 19:56 | KeinenPlan | Auf diesen Beitrag antworten » |
| RE: Welche Verteilung? Erstmal könnte 3) genauso gut stetig sein und die Normalverteilung bei 4) wird dir jeder Finanzmarktexperte um die Ohren hauen. Die Fragestellung ist schon sehr komisch. Ich würde vielleicht versuchen grundsätzlich in stetig/diskret zu unterscheiden, dann in die Schiefe (z. B. wird bei 1) m. E. der Wert linksschief sein, bei 2) genauso), dann noch Wölbung (vor allem bei 4)) und dann einfach Verteilung nehmen, die dem entsprechen, keine Ahnung, Gamma etc. |
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| 16.07.2008, 20:25 | AD | Auf diesen Beitrag antworten » |
In meinen Augen sind das alles Fragen, die man zwar locker diskutieren, aber schwerlich bepunkten oder benoten kann. Also wer sich sowas ausdenkt... 
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| 21.07.2008, 18:17 | SDwarfs | Auf diesen Beitrag antworten » |
>> In meinen Augen sind das alles Fragen, die man zwar locker diskutieren, aber schwerlich bepunkten oder benoten kann. Also wer sich sowas ausdenkt... Ich denke man kann das schon bewerten. Es ist ja überall eine Begründung gefragt. Es wird daher wohl bewertet, ob man die Situation korrekt erkannt hat und dazu dann eine passende Verteilungsfunktion herausgesucht hat und ob die Argumentation zur gewählten Verteilungsfunktion passen. [E1] Zahlungsbereitschaft (in Euro) eines Geschäftskunden für einen Flug Frankfurt-Atlanta am Abflugtag. (5 P) Es handelt sich um eine recht klar umrissene Zielgruppe, daher ist anzunehmen, dass es wahrscheinlich nur ein Maximum gibt. Man könnte im einfachsten all annehmen, dass der Preis Normalverteilt ist. Da die Zahlungsbereitschaft vom Verdienst abhängig sein dürfte (welcher Poisson-Verteilt sein dürfte: Es gibt viele die wenig verdienen und wenige die viel verdienen) ergibt dies eine Verzerrung. Zudem könnte die Zahlungsbereitschaft noch vom Termindruck und vom Wochentag abhängig sein. Ausländische Geschäftskunden werden wahrscheinlich auch zahlungsbereiter sein als inländische, da im Falle dass sie den Flug nicht bekommen, kosten für einen Hotelaufenthalt entstehen... [E2] Anzahl der Business-Class Passagiere, die am letzten Tag vor Abflug des Fluges Frankfurt-Atlanta noch eine Buchung vornehmen wollen. (5 P) Theoretisch hat man hier eine "Normalverteilung", allerdings ist diese Wochentagsabhängig. Wenn man mal nur die Wochentage betrachtet (und spezielle Fälle wie "Urlaubssaison") herauslässt sollte man für jeden Wochentag getrennt eine Normalverteilung approximieren und diese dann kombinieren können... Wenn man z.B. N0 bis N6 hat (Montag bis Sonntag) könnte man diese mit N(x) = 1/7 * (N0(x)+N1(x)+N2(x)+N3(x)+...+N6(x)) approximieren. Ich schätze, dass die Verteilung mind. 2 Maxima haben würde, da sich eben die Wahrscheinlichkeit an den Wochenden anders als mitten in der Woche. [E3] Da hab ich keine Ahnung... [E4] Ich denke diese hat eher eine Normalverteilung als Grundlage, deren Erwartungswert je nach Wirtschaftlicher Situation leicht positiv oder negativ ist. Begründung: Kleinere absolute Änderungen sind häufiger als große Sprünge, da der DAX relativ stabil ist (kurzfristige, große Schwankungen sollten dadurch ausgeglichen werden, dass es sich um einen Index handelt, der über viele Aktien berechnet wird; Dazu wären globale Ereignisse nötig, die recht selten sein sollten). |
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