Zeitreihenmodelle

⇡ ökonometrische Modelle, in denen die zu erklärende Variablen nur als stochastische Prozesse modelliert werden. Im Rahmen ökonometrischer Analysen werden auch uni- bzw. multivariate autoregressive Modelle, gleitende Durchschnittsmodelle oder Mischformen dieser Modelle (⇡ AR(p)-Prozess, ⇡ MA(q)-Prozess, ⇡ ARMA(p,q)-Prozess, ⇡ ARIMA(p,d,q)-Prozess, ⇡ Vektorautoregression) benutzt.V.a. aus der Kritik an strukturellen Modellen wegen der Identifikationsproblematik werden (⇡ Identifikation) derartige Ansätze verwendet. Vergleichbare Probleme treten jedoch auch bei diesen Z. auf. Die Wahl der jeweils maximalen ⇡ Lags muss von einem auf Ex-Post-Prognosen basierenden Kriterium abhängig gemacht werden. Die Zeitreihen müssen i.d.R. Realisationen stationärer stochastischer Prozesse (⇡ Stationarität) sein. Sind die stochastischen Prozesse nicht stationär (⇡ Stationarität), aber kointegriert (⇡ Kointegration), erfolgt die Schätzung in ⇡ Kointegrationsmodellen bzw. ⇡ Vektorkorrekturmodellen, um alle Informationen zu nutzen. Andernfalls empfiehlt es sich, die Prozesse durch Differenzenbildung in eine stationäre Form zu überführen. Auf derartigen Z. basieren auch die sog. Kausalitätstests.

- Vgl. auch ⇡ ökonometrische Methoden.