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Lexikon

Kointegrationsmodell

Ein Kointegrationsmodell ist ein statistisches Verfahren, das in der Finanzanalyse und ökonometrischen Forschung verwendet wird, um langfristige Beziehungen zwischen zwei oder mehr Zeitreihenvariablen zu untersuchen. Diese Methode basiert auf der Annahme, dass die beobachteten Variablen zwar unabhängig voneinander sein können, aber dennoch eine gemeinsame langfristige Entwicklung aufweisen.

Das Kointegrationsmodell beruht auf dem Konzept der Kointegration, das sich damit befasst, ob zwei oder mehr Zeitreihenvariablen einen gemeinsamen langfristigen Trend aufweisen. Wenn dies der Fall ist, sind die Variablen langfristig miteinander verbunden. Dieser Zusammenhang kann auch als Gleichgewichtsbeziehung betrachtet werden. Ein Kointegrationsmodell wird verwendet, um die Art und Stärke dieser Beziehungen zu analysieren.

Die Verwendung eines Kointegrationsmodells ermöglicht es den Analysten, die kurzfristige Volatilität der einzelnen Variablen zu reduzieren und gleichzeitig wichtige Informationen über die zugrunde liegenden wirtschaftlichen Beziehungen zu gewinnen. Dies hat dazu geführt, dass Kointegrationsmodelle in der Finanzanalyse und der wissenschaftlichen Forschung zunehmend an Bedeutung gewinnen.

In der Praxis wird ein Kointegrationsmodell in mehreren Schritten angewendet. Zunächst werden die zu analysierenden Zeitreihenvariablen auf stationäre Eigenschaften überprüft. Stationäre Variablen weisen keine langfristigen Trends auf und haben einen konstanten Mittelwert und eine konstante Varianz. Falls notwendig, werden Transformationen angewendet, um stationäre Zeitreihenvariablen zu erhalten.

Dann wird die Kointegrationsbeziehung zwischen den Variablen durch Anwendung statistischer Tests ermittelt. Einer der bekanntesten Tests ist der Johansen-Test, der die Anzahl der Kointegrationsbeziehungen schätzt und deren statistische Signifikanz überprüft.

Sobald die Kointegrationsbeziehungen festgestellt wurden, können verschiedene Modelle angewendet werden, um die langfristigen Beziehungen zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Diese Modelle können sowohl lineare regression als auch Vector Error Correction Modelle (VECM) umfassen.

Insgesamt ermöglicht es ein Kointegrationsmodell den Analysten, systematische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Zeitreihenvariablen zu identifizieren und darauf basierend fundierte Entscheidungen zu treffen. Es ist ein wertvolles Werkzeug für die Analyse und Prognose von Aktienmärkten und anderen wirtschaftlichen Phänomenen.

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