Exzellente Finanzmodellierung: Innovative Ansätze für Aktienprognosen (Third Edition) bietet eine umfassende und fortgeschrittene Untersuchung verschiedener probabilistischer Modelle, die bei Aktienkursprognosen verwendet werden. Das Buch beginnt mit einer eingehenden Analyse von Zeitreihendaten und behandelt wesentliche Themen wie Stationarität, Trend- und Saisonalitätsanalyse und Zeitreihendekomposition. Anschließend werden autoregressive Modelle (AR), Modelle des gleitenden Durchschnitts (MA) und deren Kombinationen, einschließlich ARMA- und ARIMA-Modelle, behandelt. Jedes Kapitel enthält ausführliche Erklärungen zur Modellauswahl, Parameterschätzung, Diagnose und Validierung sowie zu praktischen Anwendungen in der Finanzprognose. Das Buch befasst sich außerdem mit Zustandsraummodellen und dem Kalman-Filter und bietet Einblicke in deren Implementierung und Anwendungen bei der Aktienkursprognose. Hidden-Markov-Modelle (HMM), Bayes'sche Modelle und stochastische Prozesse werden ebenfalls gründlich untersucht, wobei der Schwerpunkt auf ihren mathematischen Formulierungen, Parameterschätzungsverfahren und realen Anwendungen liegt. Das gesamte Buch enthält Fallstudien und praktische Beispiele, die die Wirksamkeit dieser Modelle in der Finanzanalyse veranschaulichen.