Analyse kointegrierter Variablen mittels - download pdf or read online

By Hans-Eggert Reimers

ISBN-10: 3662111373

ISBN-13: 9783662111376

ISBN-10: 3790805734

ISBN-13: 9783790805734

An dieser Stelle mochte ich mich insbesondere bei Herrn Prof. Dr. Helmut Lutkepohl fur seine Ideen und wohlwollende Kritik herzlich bedanken, der jederzeit ein offenes Ohr fur meine professional bleme hatte. Ohne seine vielfaltige und nicht nachlassende Unterstutzung ware die Arbeit nicht in der jetzigen shape entstanden. Herrn Prof. Dr. Gerd Hansen und Herrn Prof. Dr. Wolfgang Wetzel danke ich fur ihre anregenden Diskussionen im Seminar des Instituts fur Statistik und Okonometrie. Zu dritt haben sie eine sehr fruchtbare Atmosphare am Institut geschaffen. Naturgemass steht guy als Autor in der Dankesschuld weiterer Personen, die das Entstehen der Arbeit hilfreich unterstutzt haben. Stellvertretend mochte ich hier zwei meiner Kollegen nen nen, die auch auf dem Gebiet der Kointegration arbeiten: Herrn Wolfgang Kohn danke ich fur die Unterstutzung bei verzwickten Softwareproblemen; Herrn Wolfgang Hauschulz gebuhrt das Verdienst, das Manuskript sehr sorgfaltig durchgesehen und wenig geschickte Formulierungen in eine flussigere shape gebracht zu haben. Hans-Eggert Reimers Frankfurt, im Juli 1991 playstation : Dank an Karin, Bernd, Christiane, UHrich und Renate, die auf ihre artwork zum Gelingen dieser Arbeit beitrugen. Inhaltsverzeichnis xiu Tabellenverzeichnis XV Abbildungsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Nichtstationaritat von univariaten Zeitreihen 6 2.1 Vorbemerkungen und Definitionen .... 6 2.2 Statistische Theorie von AR(1)-Modellen 10 2.2.1 Konvergenzeigenschaft des KQ-Scha.tzers fur AR(1)-Modelle 10 2.2.2 Ein Exkurs zur Verbindung zwischen Random-Walk- und Wiener-Prozess 12 2.3 Einheitswurzeltests .....................

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Wird in einem bivariaten Fehlerkorrekturmodell unterstellt, daß B = (b1, 0)' ist und die erste Variable keinen Einfluß auf die zweite Variable des Systems hat ( System mit folgender Einzelgleichung 39 1rt = 0), dann kann das analysiert werden. h. nxlt = ~X2t = g = konstant ist, gilt Wenn c1 f:. 0 ist, kann diese Gleichung nach x1 aufgelöst werden. 2 - 1)g mit und b~ bl =- konstant In diesem Fall kann Cl c2als Langfristkoeffizient interpretiert werden, denn es gilt ~ = c2. Für g = 0 reduziert sich die Beziehung zur statischen Gleichgewichtsbeziehung.

Die statistische Abhängigkeit der Rauschgrößen wird mit Hilfe von a-Mischungsbedingungen formuliert. Phillips (198/a) macht folgende Annahmen über den Rauschprozeß 1. E(ft) = 0 2. sup 1 Elftl~+" für alle t < oo für ~ > 2 und K >0 17 4. { - 2).

Sen und Dickey (1987) entwickeln dagegen eigenständige t-Tests und F-Tests für höhere Integrationsgrade und simulieren die Nichtstandardverteilungen dieser Tests. In einer Monte-Cario Studie haben Dickey und Pantula ( 1987) festgestellt, daß die Tests eine höhere Güte haben, wenn zunächst die höhere Integrationsordnung getestet wird. Anschließend sollte die geringere Ordnung überprüft werden. Eine analoge Empfehlung gibt Pantula (1989) für die von ihm entwickelten Tests. In den vorangegangenen Abschnitten hat sich die Analyse vorwiegend auf integrierte Prozesse erster Ordnung beschränkt, wobei ausschließlich ganzzahlige Integrationsordnungen angesprochen worden sind.

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Analyse kointegrierter Variablen mittels vektorautoregressiver Modelle by Hans-Eggert Reimers


by Jeff
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