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Lexikon

Cochrane-Orcutt-Schätzer bei Autokorrelation

Der Cochrane-Orcutt-Schätzer bei Autokorrelation ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um Autokorrelation in Zeitreihendaten zu korrigieren. Autokorrelation tritt auf, wenn aufeinanderfolgende Beobachtungen in einer Zeitreihe miteinander korreliert sind. Dies kann die statistische Analyse von Daten beeinflussen und zu verzerrten Schätzungen führen.

Bei der Untersuchung von Aktiendaten ist es wichtig, die Autokorrelation zu berücksichtigen, um genaue und verlässliche Schätzungen zu erhalten. Der Cochrane-Orcutt-Schätzer bietet eine Methode, um dieses Problem zu lösen.

Das Verfahren basiert auf einer Anpassung des gewöhnlichen kleinsten Quadratverfahrens (OLS) für autokorrelierte Daten. Es schätzt einen autokorrelationskonsistenten Kovarianzschätzer und passt die beobachteten Daten an die erwarteten theoretischen Werte an. Indem die Autokorrelation in den Residuen der Regressionsanalyse berücksichtigt wird, können Verzerrungen in den Schätzungen reduziert werden.

Bei der Anwendung des Cochrane-Orcutt-Schätzers sind mehrere Schritte zu beachten. Zunächst werden die autokorrelierten Residuen durch Schätzen der Autokorrelationsparameter mithilfe von OLS berechnet. Anschließend wird die Matrix der Residuen zu einer autokorrelierten Fehlerkorrekturform umgeformt. Durch Iteration wird eine Schätzung für die Kovarianzmatrix erreicht, die die Autokorrelation erfolgreich berücksichtigt.

Der Cochrane-Orcutt-Schätzer hat sich als leistungsfähiges Werkzeug zur Korrektur von Autokorrelation in Zeitreihendaten erwiesen. Seine Verwendung ermöglicht es Analysten und Investoren, genaue und zuverlässige Schätzungen abzuleiten und somit fundierte Entscheidungen bei der Aktienanalyse zu treffen.

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