Inhaltsangabe:Einleitung: In den letzten Jahrzehnten wurden f?r die Erkl?rung und Prognose von Wertpapierkursen standardm??ig klassische Bewertungsmethoden herangezogen. Es hat sich aber gezeigt, dass diese nur eine unzureichende Beschreibung der am Kapitalmarkt vorherrschenden Preismechanismen liefern k?nnen. Es ist empirisch erwiesen, dass Finanzmarktdaten Nichtlinearit?ten aufweisen und sich so einer Erkl?rung durch herk?mmliche Methoden verschlie?en m?ssen. Weil die klassische Modellierung der Preisbildungsprozesse nicht in der Lage ist, wesentliche Verhaltenscharakteristika realer Kursverl?ufe abzubilden, wird versucht, die Kursverl?ufe als nichtlinearen deterministischen dynamischen Prozess aufzufassen und in Abh?ngigkeit von verschiedenen Parametern nachzubilden. An dieser Stelle setzt die Chaostheorie an und offenbart mit ihrem nichtlinearen deterministischen Ansatz ein erweitertes Bet?tigungsfeld. Da die drei Eigenschaften chaotischer Systeme: Sensitivit?t, Mixing und Periodizit?t ad?quat 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 besch?ftigt sich verst?ndlich und fundiert mit der Frage, ob durch die Anwendung chaotischer Verfahren gute Prognoseergebnisse f?r Aktienkursverl?ufe gewonnen werden k?nnen. Inhaltlich stellt sie die geschichtliche Entwicklung der Chaostheorie von ihren Anf?ngen...