Zeitreihen kommt in der Forschung eine zentrale Bedeutung zu. Sie zeigen den Verlauf zeitlich geordneter Beobachtungswerte und werden analysiert, um zukünftige Ereignisse besser vorherzusagen. Weiterhin kann man zwei oder mehrere Zeitreihen auf Zusammenhänge untersuchen und so Prognosen erstellen. Betrachtet man die Zeitreihen Konsum und Einkommen, so stellt man intuitiv fest, dass beide zusammenhängen. Die Veränderung der einen Variablen führt zu einer Veränderung der anderen. Mit dem Klassischen Modell der linearen Regression kann man eine mögliche Korrelation zwischen den Variablen untersuchen. Das erfordert aber, dass die Zeitreihen stationär sind. Da ökonomische Zeitreihen typischerweise nichtstationär sind, müssen Differenzen gebildet werden, um Stationarität zu erlangen. Anderenfalls kann es zu Scheinzusammenhängen führen. Durch die Differenzenbildung kommt es zum Verlust von Informationen, daher liefert diese Methode keine zuverlässigen Aussagen. R. F. Engle und C. Granger haben ein Modell entwickelt, welches unter bestimmten Umständen ermöglicht, nichtstationäre Zeitreihen im Rahmen des klassischen Modells der linearen Regression zu verwenden, ohne dass Informationen verloren gehen. Außerdem haben die beiden Forscher erkannt, dass sich jedes Kointegrationsmodell als Fehlerkorrekturmodell darstellen lässt und umgekehrt. Damit gelang es der Forschung langfristige und kurzfristige Beziehungen zwischen Zeitreihen zu analysieren. Das Werk mit dem Titel „Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing“ ist Hauptgegenstand der vorliegenden Arbeit. Zunächst werden die Grundbegriffe Stationarität, Integration und Scheinregression geklärt. Im dritten Kapitel erfolgt eine Auseinandersetzung mit den Begriffen Kointegration und Fehlerkorrektur. Dabei wird im ersten Abschnitt das Kointegrationskonzept vorgestellt. Es folgt eine kurze Betrachtung des Granger-Repräsentationstheorems. Im Anschluss wird das Fehlerkorrekturmodell ausführlich vorgestellt, außerdem werden Testverfahren über das Vorliegen von Kointegration erörtert. Kapitel 4 gibt Aufschluss über die Erweiterungen des Kointegrationskonzeptes. Desweiteren wird auch auf die Bedeutung der Kointegration und ihrer Anwendungsgebiete eingegangen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Grundbegriffe
- 2.1 Stationarität
- 2.2 Integration
- 2.3 Scheinregression
- 3. Kointegration und Fehlerkorrektur
- 3.1 Das Konzept der Kointegration
- 3.2 Granger-Repräsentationstheorem
- 3.3 Das Fehlerkorrekturmodell
- 3.4 Test auf Kointegration
- 4. Weiterentwicklungen und Relevanz für Forschung und Praxis
- 4.1 Weiterentwicklungen des Kointegrationskonzeptes
- 4.2 Bedeutung von Kointegration für die Forschung
- 5. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit dem Konzept der Kointegration und dem zugehörigen Fehlerkorrekturmodell im Kontext der Zeitreihenanalyse. Das Ziel ist es, die theoretischen Grundlagen dieses Modells zu erläutern und seine Relevanz für die empirische Forschung aufzuzeigen. Die Arbeit konzentriert sich auf die Darstellung der wichtigsten Konzepte, wie Stationarität, Integration und Scheinregression, sowie auf die Analyse von Kointegration und dem damit verbundenen Fehlerkorrekturmodell.
- Das Konzept der Kointegration und seine Anwendung in der Zeitreihenanalyse
- Das Granger-Repräsentationstheorem und seine Bedeutung für die Analyse von Kointegration
- Die Funktionsweise des Fehlerkorrekturmodells und seine Relevanz für die empirische Forschung
- Die Anwendung von Testverfahren zur Überprüfung von Kointegration
- Die Weiterentwicklungen des Kointegrationskonzeptes und seine Relevanz für die Forschung
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der Zeitreihenanalyse und die Bedeutung von Kointegration ein. Sie stellt das Werk "Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing" von R. F. Engle und C. Granger als zentralen Gegenstand der Arbeit vor. Im zweiten Kapitel werden die Grundbegriffe Stationarität, Integration und Scheinregression erläutert, die für das Verständnis der Kointegration essentiell sind. Kapitel drei befasst sich mit den zentralen Begriffen Kointegration und Fehlerkorrektur. Es stellt das Kointegrationskonzept vor, beleuchtet das Granger-Repräsentationstheorem und erklärt ausführlich das Fehlerkorrekturmodell. Zudem werden Testverfahren zur Überprüfung von Kointegration vorgestellt. Kapitel vier erläutert die Weiterentwicklungen des Kointegrationskonzeptes und beleuchtet die Bedeutung von Kointegration und ihren Anwendungsgebieten in der Forschung.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter dieser Arbeit sind Zeitreihenanalyse, Kointegration, Fehlerkorrekturmodell, Stationarität, Integration, Scheinregression, Granger-Repräsentationstheorem, Testverfahren, empirische Forschung, Anwendung, Weiterentwicklungen.
- Citation du texte
- Swetlana Shdanowitsch (Auteur), 2013, Kointegration und Fehlerkorrektur im Kontext der Zeitreihenanalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/270723
