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Stochastische Versus Deterministische Trends Im Rahmen Der Cointegration: Bayesianische Simulationsstudien

by Waike Moos
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9783824462704
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Deutscher Universitatsverlag
  • Publisher Imprint: Deutscher Universitatsverlag
  • Publication Date:
  • Pages: 324
  • Original Price: EUR 46.72
  • Language: German
  • Edition: 1996
  • Item Weight: 477 grams
  • BISAC Subject(s): Economics / General

Seit den achtziger Jahren hat es auf dem Gebiet der �konometrie, das sich mit der so- genannten Cointegration besch�ftigt, eine st�rmische Entwicklung gegeben. Das betrifft sowohl den theoretischen Bereich als auch die Anwendung. Cointegration befa t sich insbesondere mit der Frage, ob f�r zwei oder mehr stochastische Prozesse, die in einem bestimmten Sinne ein nichtstation�res Verhalten aufweisen, eine Linearkombination exi- stiert, die einen station�ren Proze erzeugt. Dies w�rde �konomisch substantiell bedeuten, da die zu den stochastischen Prozessen geh�renden dynamischen Variablen zwar einem langfristigen Trend folgen, sich aber in einem dynamischen Gleichgewicht befinden. Entscheidende Voraussetzung f�r die Anwendung der Cointegrationstheorie ist aber, da der langfristige Trend stochastischer und nicht deterministischer Natur ist, da also der Trend den kumulativen Effekt aller vorangegangenen Schocks repr�sentiert. Die Schocks besitzen dann einen permanenten und keinen transitorischen Charakter. Seit dem Aufsatz von Nelson und Plosser im Jahre 1982 wurde eine gro e Anzahl makro�konomi- scher Zeitreihen dahingehend untersucht, ob sie einen stochastischen Trend aufweisen, und in der �berwiegenden Mehrzahl aller F�lle best�tigten die �konometrischen Testverfahren einen solchen Trend. Gravierende Einw�nde gegen den nun weitverbreiteten Glauben an den fast �berall anzutreffenden stochastischen Trend wurden 1991 von Phillips vorgetra- gen. Er zeigte mit Hilfe eines Bayesianischen Ansatzes, da die �blichen Teststrategien die Entscheidung stark in die Richtung der Hypothese lenken, die einen stochastischen Trend annimmt.

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