%0 Generic
%A Stroe-Kunold, Esther
%D 2005
%F heidok:6608
%K Psychologische Prozessforschungmultivariate time series analysis , integrated processes , cointegration , vector autoregression , Monte Carlo simulation
%R 10.11588/heidok.00006608
%T Multivariate Analyse instationärer Zeitreihen : Integration und Kointegration in Theorie und Simulation
%U https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/6608/
%X Mit Hilfe der Kointegrationsmethodologie ist die multivariate Modellierung und Analyse instationärer Zeitreihen möglich. Für die Begründung des Kointegrationskonzepts erhielt der Ökonometriker Granger 2003 den Nobelpreis. Kointegrierte Modelle und deren Fehlerkorrekturrepräsentationen ermöglichen die Betrachtung der beiden Prozesseigenschaften des Gleichgewichts und der dynamischen Anpassungsprozesse. Dabei ist der multivariate Prozess, der sich aus den kointegrierten Komponentenprozessen zusammensetzt, als stabiles System - repräsentiert durch eine durch den Kointegrationsvektor gewichtete Linearkombination - aufzufassen. Abweichungen vom langfristigen Gleichgewicht sind nur vorübergehender Natur. Das methodologische Thema wird im Rahmen der Arbeit für die psychologische Forschungspraxis erarbeitet, in deren Zusammenhang zeitbezogene und entsprechend zu modellierende Phänomene eine nicht unbedeutende Rolle spielen, die nicht selten miteinander in (Wechsel-)Beziehungen stehen. Übergeordnetes Ziel der Darstellung des Kointegrationsansatzes ist die theoretische und empirische Überprüfung notwendiger Bedingungen für das Vorliegen von Kointegration. Nach der Darstellung der für das Verständnis des Ansatzes notwendigen Grundlagen der Zeitreihenanalyse werden die in der Fachliteratur in einigen Punkten uneinheitlichen Definitionen von Kointegration theoretisch kontrastiert. Außerdem werden einige Spezifika des Konzepts (Kointegration vs. Scheinregression, Funktion des Anpassungskoeffizienten und Kointegrationsvektors, Testverfahren) beschrieben und untersucht. Der theoretische Teil wird durch einen Literaturüberblick und die Erläuterung fraktional integrierter und kointegrierter Modelle und aktuelle Anwendungsbeispiele abgerundet. Im empirischen Teil werden Hypothesen zur Schätzung von Kointegrationsvektor und Anpassungskoeffizient sowie zu den Testverfahren durch Monte-Carlo-Simulationen überprüft. Eine Schlussbetrachtung vor psychologischem Kontext beschließt die Diplomarbeit.