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Description:
Im ersten Teil der Dissertation wird ein diskretes stochastisches zustandsabhängiges Modell eines zweiseitigen Limit Orderbuchs als bestehend aus den Zustandsgrößen bester Bidpreis (Geldkurs), bester Askpreis (Briefkurs) und vorhandener Kauf- bzw. Verkaufsdichte definiert. Für eine einfache Skalierung mit zwei Zeitskalen wird ein Grenzwertsatz bewiesen. Die Veränderungen der besten Bid- und Askpreise werden im Sinne des Gesetzes der großen Zahlen skaliert und dies entspricht der langsameren Zeitskala. Das Platzieren bzw. Stornieren der Limitorder findet auf der schnelleren Zeitskala statt. Der Grenzwertsatz besagt, dass die fundamentalen Zustandsgrößen, gegeben Regularitätsbedingungen der einkommenden Order, fast sicher zu einem stetigen Limesmodell konvergieren. Im Limesmodell sind der beste Bidpreis und der beste Askpreis die eindeutigen Lösungen von zwei gekoppelten gewöhnlichen DGLen. Die Kauf- und Verkaufsdichten sind jeweils als eindeutige Lösungen von linearen hyperbolischen PDGLen, die anhand der Erwartungswerte der einkommenden Orderparameter festgelegt sind, gegeben. Die Lösungen sind in geschlossener Form erhältlich. Im zweiten Teil wird ein funktionaler zentraler Grenzwertsatz d.h. ein Invarianzprinzip für ein vereinfachtes Modell eines Limitorderbuches bewiesen. Unter einer natürlichen Skalierung konvergiert der zweidimensionale Preisprozess (Bid- und Askpreis) in Verteilung zu einer Semimartingal reflektierten Brownschen Bewegung in der zugelassenen Preismenge. Gleichzeitig konvergieren die Kauf- und Verkaufsdichten im schwachen Sinn zum Betrag einer zweiparametrischen Brownschen Bewegung. Es wird weiterhin anhand eines Beispiels gezeigt, wie man für das Modell im ersten Teil eine stochastiche PDGL, unter einer starken Stationaritätsannahme für die Orderplatzierungen und -stornierungen, herleiten kann. Im dritten Teil wird ein Mittelungs- bzw. ein Invarianzprinzip für diskrete Banach- bzw. Hilbertraumwertige stochastische Prozesse bewiesen. ; In the first part of the thesis, we define a random ...