Regressionsanalyse von Zeitreihen

Zusammenfassung

Das Kapitel 6 gibt eine kurze Einführung in die Analyse von Zeitreihen und erläutert die Grundkonzepte sowie besondere Eigenschaften von Zeitreihen (stationäre vs. nichtstationäre Zeitreihen). Insbesondere wird der Fokus darauf gelegt, wie diese Konzepte in Gretl umgesetzt sind. Im Gegensatz zu Querschnittsdaten besitzen Zeitreihenmodelle die Eigenschaft, dass ihre Störgrößen häufig miteinander korreliert sind, was zu ineffektiven Modellschätzungen führt. Um Autokorrelation aufzudecken, werden Tests vorgestellt wie der Durbin-Watson-Test und der Breusch-Godfrey-Test und in Gretl anhand von Beispieldaten umgesetzt.

Die Regressionsanalyse von trendenden Zeitreihen offenbart häufig ein Phänomen, das als „Scheinregression“ bekannt ist. Da die Parameterschätzer des Modells scheinbar signifikante Ergebnisse liefern, wird dabei eine Abhängigkeit der Zeitreihen festgestellt, die in Wirklichkeit nicht existiert. Deshalb wird in diesem Kapitel ausführlicher auf das Konzept der sog. „Kointegration“ von nichtstationären Zeitreihen eingegangen.