Finanzmarktdaten weisen in empirischen Untersuchungen eine Reihe sog. stylized facts auf, wie z.B. "volatility clustering" oder "fat tails".

Zur Modellierung dieser Besonderheiten in den Renditen von Finanzmarkttiteln existiert eine Vielzahl von Modellen (bspw.: AR, ARCH, GARCH, HAR, ...).

Beim letztgenannten Modell handelt es sich um das Heterogeneous Autoregressive model of realized Volatiltiy nach Corsi(2009), welches versucht, zukünftige Volatilität durch Aggregation vergangener Volatilitäten zu erklären. Die zugrundeliegende Idee ist es, Volatilitäten über verschiedene Zeiträume zu aggregieren, um unterschiedliche Planungshorizonte der Marktteilnehmer im Modell zu berücksichtigen.

Im Rahmen einer Abschlussarbeit können verschiedene Modelle bzgl. ihrer Prognosegüte verglichen werden. Die Arbeit wird hierbei sowohl theoretische als auch empirische Aspekte beinhalten.

Corsi, F. (2009) A simple long memory model of realized volatility, Journal of Financial Econometrics 7, 174–196.