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Lexikon

Box-Pierce-Test

Der Box-Pierce-Test ist ein statistisches Verfahren zur Überprüfung der Autokorrelation in einer Zeitreihenanalyse. Er ist ein wichtiger Test in der Finanzmarktforschung, der verwendet wird, um die Gültigkeit der Annahme der Unabhängigkeit von Beobachtungen in einem Modell zu überprüfen.

In der Finanzanalyse ist die Annahme der Unabhängigkeit von hoher Bedeutung, da viele Modelle auf dieser Annahme basieren. Der Box-Pierce-Test ermöglicht es daher den Analysten, die Existenz von Autokorrelationen in einer Zeitreihe zu identifizieren und anschließend geeignete Korrekturmaßnahmen vorzunehmen.

Der Test basiert auf der Berechnung einer Teststatistik, die auf dem Quadrat der partiellen Autokorrelationskoeffizienten (PACF) beruht. Der PACF gibt an, wie stark eine Beobachtung in einer Zeitreihe von vergangenen Beobachtungen abhängt, nachdem die Einflüsse der Zwischenbeobachtungen eliminiert wurden. Der Box-Pierce-Test prüft nun, ob die kombinierte Anzahl der partiellen Autokorrelationen bis zur angegebenen Verzögerung statistisch signifikant von Null abweicht.

Um den Box-Pierce-Test durchzuführen, wird eine Nullhypothese formuliert, die besagt, dass die Autokorrelation bis zur angegebenen Verzögerung null ist. Die alternative Hypothese lautet, dass eine Autokorrelation vorhanden ist. Durch Vergleich der Teststatistik mit einem kritischen Wert aus der chi-quadrierten Verteilung kann entweder die Nullhypothese verworfen oder beibehalten werden.

Der Box-Pierce-Test wird häufig verwendet, um die Gültigkeit von Finanzmodellen wie dem ARIMA-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average) zu überprüfen. Durch die Erkennung von Autokorrelationen kann der Analyst sicherstellen, dass die Annahmen des Modells erfüllt sind und die Vorhersagen zuverlässig sind.

Insgesamt ist der Box-Pierce-Test ein wichtiges Werkzeug für die Finanzmarktanalyse, um die Unabhängigkeit von Beobachtungen in einer Zeitreihe zu überprüfen und geeignete Korrekturen vorzunehmen. Durch die Verwendung dieses Tests können die Analysten sicherstellen, dass ihre Modelle zuverlässiger und genauer werden, was zu fundierteren Entscheidungen auf dem Aktienmarkt führt.

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