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Granger-Kausalitätsprüfung: Eine anwendungsorientierte Darstellung

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  • Schulze, Peter M.

Abstract

Granger unterstellt in seinem Kausalitätskonzept stationäre Daten. Zeitreihendaten weisen aber oft Trend- und/oder Saison-Einflüsse auf, die vor einer Schätzung eliminiert oder modelliert werden müssen. Ausgangspunkt der Stationaritätsprüfung im VAR-Modell sind meist Einheitswurzeltests. Die Eliminierung von Trend/Saison bedeutet einen Informationsverlust, weshalb bei differenzstationären Prozessen die Formulierung von Fehlerkorrekturmodellen angezeigt ist, die die Unterscheidung von lang- und kurzfristiger Granger- Kausalität erlauben. Toda/Yamamoto zeigen einen VAR-Ansatz mit Niveauvariablen, ohne daß die herkömmlichen Tests zur Granger-Kausalitätsprüfung ihre Anwendbarkeit verlieren.

Suggested Citation

  • Schulze, Peter M., 2004. "Granger-Kausalitätsprüfung: Eine anwendungsorientierte Darstellung," Arbeitspapiere des Instituts für Statistik und Ökonometrie 28, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Institut für Statistik und Ökonometrie.
    • Handle: RePEc:zbw:maista:28
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