In dieser Studie wurde untersucht, wie das Bootstrapping bei der Prognoseberechnung mit Hilfe von GARCH- und ARMA-GARCH-Modellen eingesetzt werden kann. Das Augenmerk der Studie gilt der Anwendung der (G)ARCH-Modelle zur Vorhersage der Renditen der auf den Finanzm?rkten notierten Verm?genswerte.Die Untersuchung ist wie folgt aufgebaut:Der Einleitung, in der die Motivation der Anwendung und die praktische Relevanz des oben genannten Ansatzes bei der Prognoseerstellung dargestellt werden, folgt das Kapitel 2, wo einige theoretische Grundlagen der Zeitreihenmodellierung dargestellt werden. In Kapitel 3 werden zun?chst einige empirische Merkmale der Renditezeitreihen beschrieben. Anschlie?end werden die Eigenschaften der Grundmodelle der (G)ARCH-Familie erl?utert und gezeigt, dass diese Eigenschaften (G)ARCH-Modelle weitgehend zur Abbildung von Renditezeitreihen geeignet machen. Es wird auch auf die Erstellung der Prognosen in (G)ARCH-Modellen eingegangen und auf die Problematik der unbekannten Verteilung der prognostizierten Werte hingewiesen. In Kapitel 4 wird das Bootstrap-Verfahren dargestellt. Die wichtigste Voraussetzung f?r die Daten, auf welche dieses Verfahrens angewendet wird, ist, dass sie unabh?ngig und identisch verteilt sein sollen. Allerdings l?sst sich das Verfahren durch bestimmte Modifikationen und Erweiterungen auch auf die Daten anwenden, welche nicht unabh?ngig sind wie z. B. die Zeitreihen. Die f?r das Thema dieser Untersuchung relevante Erweiterung des Boot...