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Lexikon

Durbin-Watson-Autokorrelationstest

Der Durbin-Watson-Autokorrelationstest ist ein statistisches Verfahren zur Untersuchung von Autokorrelation in einer Regressionsanalyse. Dieser Test ist nach seinem Mitentwickler James Durbin und seinem Namensgeber Geoffrey Watson benannt.

Autokorrelation tritt auf, wenn die Fehlerterme in einem Regressionsmodell miteinander korreliert sind. In einfachen Worten ausgedrückt bedeutet dies, dass die Residuen (Restwerte) eines Modells im Laufe der Zeit in einer mehr oder weniger vorhersehbaren Weise miteinander zusammenhängen. Autokorrelation kann die Gültigkeit von statistischen Schätzungen und Hypothesentests in einem Regressionsmodell beeinflussen.

Der Durbin-Watson-Autokorrelationstest basiert auf der Überprüfung der Autokorrelation von Residuen durch Berechnung des Durbin-Watson-Statistikwertes. Dieser Wert kann zwischen 0 und 4 liegen. Ein Durbin-Watson-Wert von 2 bedeutet, dass keine Autokorrelation vorliegt, während Werte nahe 0 auf positive Autokorrelation und Werte nahe 4 auf negative Autokorrelation hinweisen.

Die Interpretation der Durbin-Watson-Statistik erfolgt anhand von spezifischen kritischen Wertebereichen. Falls der berechnete Durbin-Watson-Wert außerhalb dieser kritischen Bereiche liegt, deutet dies auf das Vorhandensein von Autokorrelation hin. Die Hypothesen des Durbin-Watson-Tests sind H0 (keine Autokorrelation) und H1 (Autokorrelation). Die Entscheidung zwischen diesen Hypothesen basiert auf dem Vergleich des berechneten Durbin-Watson-Werts mit den kritischen Werten.

Der Durbin-Watson-Autokorrelationstest ist in der Finanzanalyse von großer Bedeutung. Er trägt zur Gewährleistung der Gültigkeit von über Zeitreihendaten durchgeführten Regressionsanalysen bei. Indem er Autokorrelation identifiziert und korrigiert, ermöglicht der Durbin-Watson-Test eine genauere Bewertung der Beziehung zwischen den Variablen und die Generierung zuverlässigerer Schätzungen.

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