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Inhaltsangabe:Einleitung: In den letzten Jahrzehnten wurden für die Erklärung und Prognose von Wertpapierkursen standardmäßig klassische Bewertungsmethoden herangezogen. Es hat sich aber gezeigt, dass diese nur eine unzureichende Beschreibung der am Kapitalmarkt vorherrschenden Preismechanismen liefern können. Es ist empirisch erwiesen, dass Finanzmarktdaten Nichtlinearitäten aufweisen und sich so einer Erklärung durch herkömmliche Methoden verschließen müssen. Weil die klassische Modellierung der Preisbildungsprozesse nicht in der Lage ist, wesentliche Verhaltenscharakteristika realer Kursverläufe abzubilden, wird versucht, die Kursverläufe als nichtlinearen deterministischen dynamischen Prozess aufzufassen und in Abhängigkeit von verschiedenen Parametern nachzubilden. An dieser Stelle setzt die Chaostheorie an und offenbart mit ihrem nichtlinearen deterministischen Ansatz ein erweitertes Betätigungsfeld. Da die drei Eigenschaften chaotischer Systeme: Sensitivität, Mixing und Periodizität adäquat zu den empirisch nachgewiesenen Eigenschaften am deutschen Aktienmarkt sind, wird sie dem im Wirtschaftsleben vorhandenen realen Begebenheiten gerechter als die klassischen Gleichgewichtsmodelle. Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich verständlich und fundiert mit der Frage, ob durch die Anwendung chaotischer Verfahren gute Prognoseergebnisse für Aktienkursverläufe gewonnen werden können. Inhaltlich stellt sie die geschichtliche Entwicklung der Chaostheorie von ihren Anfängen bis zur Gegenwart dar und veranschaulicht den Einfluss der chaostheoretischen Erkenntnisse auf das Kausalitätsprinzip. Es wird untersucht, ob Kapitalmärkte ineffizient sind und somit eine Voraussetzung darstellen, Wertpapierkurse prognostizieren zu können. Es werden klassische und neuere Bewertungsmethoden vorgestellt um einen späteren Vergleich zu den chaotischen Verfahren zu ermöglichen. Im praktischen Teil der Diplomarbeit werden sechs ausgewählte CDAX-Indizes auf vorhandene Strukturen un
