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http://hdl.handle.net/10419/22306
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| Title: | | Granger-Kausalitätsprüfung : Eine anwendungsorientierte Darstellung  |
| Authors: | | Schulze, Peter M. |
| Issue Date: | | 2004 |
| Series/Report no.: | | Arbeitspapier / Institut für Statistik und Ökonometrie, STATOEK 28 |
| 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. |
| Abstract (Translated): | | For the testing of Granger-causality stationarity of data is obligatory. But economic time series data often contain trend and/or seasonal factors. Several procedures are known to model or eliminate these influences. Unit root tests are often used to construct trend- or differencestationary processes in a VAR-model. Considering the error correction approach (VARECM) it is possible to distinguish between short- and long-run Granger-causality. Toda/Yamamoto reveal a way how traditional tests for Granger-causality can be used in a VAR-model with the original variables. |
| Document Type: | | Working Paper |
| Appears in Collections: | | Arbeitspapiere, Inst. f. Statistik u. Ökonometrie, Universität Mainz
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