Auszug
Bereits in Kap.
7 haben wir festgehalten, dass viele ökonomische Zeitreihen nicht-stationär sind und erst durch geeignete Transformationen, wie z. B. durch Differenzenbildung, zu stationären Prozessen werden, deren Beziehungen dann im Rahmen eines stationären VAR-Modells analysiert werden können. Da aber ökonomische Theorie auch oft auf die ursprünglichen Variablen Bezug nimmt, ist es notwendig, auch die Zusammenhänge zwischen den nicht-transformierten Variablen zu modellieren und zu untersuchen. Wie wir aber bereits in Abschn.
7.5 gesehen haben, tritt bei der Regression zwischen integrierten Variablen möglicherweise das Problem der Scheinkorrelation auf, wodurch die statistische Interpretation der geschätzten Parameter erheblich erschwert wird. Einen Ausweg aus diesem Dilemma ist dann gegeben, wenn die Prozesse kointegriert sind. In diesem Fall gibt es, obwohl die einzelnen Prozesse nicht-stationär sind, eine oder im Fall mehrerer Variablen auch mehrere Linearkombinationen dieser Prozesse, die stationär sind (siehe Definition (
7.3) für den bivariaten Fall). Da diese Linearkombinationen oft direkter ökonomischer Interpretation zugänglich sind, kommt der Analyse kointegrierter Prozesse eine zentrale Bedeutung zu. Aus diesem Grund wollen wir in diesem Kapitel kointegrierte Prozesse systematisch analysieren; mit Fokus auf VAR-Prozesse und Integrationsordnung eins. Die Popularität der Kointegrationsanalyse geht auf die Arbeit von Engle und Granger [
95] zurück, wobei dem Aufsatz von Davidson et al. [
70] eine gewisse Vorreiterrolle zukommt. Inzwischen ist die Literatur zu Kointegration immens angewachsen. …