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Lexikon

Box-Cox-Transformation

Die Box-Cox-Transformation ist eine statistische Methode, die zur Normalisierung von Daten verwendet wird. Sie wurde von den Statistikern George Box und David Cox entwickelt und ist besonders nützlich, wenn die Annahme der Normalverteilung bei der Durchführung statistischer Analysen verletzt wird. Die Transformation ermöglicht es, Daten so zu transformieren, dass sie den Anforderungen einer Normalverteilung besser entsprechen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für viele statistische Modelle.

Die Box-Cox-Transformation wird angewendet, um die Schiefe und/oder Kurtosis einer Verteilung zu korrigieren. Sie erlaubt es, nicht normalverteilte Daten in einer Weise zu transformieren, dass sie näherungsweise eine Normalverteilung annehmen. Hierbei wird ein Parameter λ verwendet, der die Art der Transformation bestimmt. Je nach Vorzeichen und Wert des Parameters können die Daten logarithmisch, quadratisch oder in einer anderen Weise transformiert werden, um eine symmetrische Verteilung zu erreichen.

Die Anwendung der Box-Cox-Transformation kann erhebliche Vorteile für die statistische Analyse von Aktiendaten bieten. Durch die Normalisierung der Daten werden die Voraussetzungen für viele statistische Tests erfüllt, die eine Normalverteilung der Daten erfordern. Dies ermöglicht präzisere und zuverlässigere Ergebnisse und Interpretationen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des λ-Parameters entscheidend ist. Der Wert von λ wird üblicherweise durch die Maximierung eines Bewertungskriteriums bestimmt, wie beispielsweise der maximalen Likelihood-Funktion. Es gibt jedoch auch automatische Verfahren, die den besten Wert für λ schätzen können.

Insgesamt ist die Box-Cox-Transformation ein wertvolles Werkzeug in der statistischen Analyse von Aktiendaten. Durch die Normalisierung der Daten ermöglicht es präzisere und zuverlässigere statistische Analysen und verbessert somit die Genauigkeit der Aktienbewertung und -prognose.

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