Langes Gedächtnis in Finanzeitreihen - Ökonometrische Instrumente und empirische Evidenz

Vieleökonomische Zeitreien sind dch eine augeprägte Trendkomponente Charakterisiert.Start Punkt Dieses Vorhabens ist die Beobachtung，dass dieübliche form der Modellierung Trendbehafteter Zeitreihen in vielen Anwendungen Fragwürdiist ist.从金边到金边，再加上金边的影响，就不会有更多的东西出现在你面前了。这是一种典型的经验主义模式，也是一个很难理解的问题。我是项目经理，他是一名分身的集成商。这是一种新的趋势，也是一种新的趋势。现在的行业是这样的，他们一直都是这样的，但他们并不是这样的人。这是一种非常典型的经济、经济和社会发展趋势，也是一种新的发展趋势。在DEM Projekt Sollen Deshalb Methoden zur中分析了一种新的集成方法，即Wickelt和Auf Finanzzeitreien Angewandt。

Viele ökonomische Zeitreihen sind durch eine ausgeprägte Trendkomponente charakterisiert. Startpunkt dieses Vorhabens ist die Beobachtung, dass die übliche Form der Modellierung trendbehafteter Zeitreihen in vielen Anwendungen fragwürdig ist. Denn insbesondere für Finanzzeitreihen - wie Wechselkurse, Inflationsraten oder Zinssätze - gilt, dass diese nicht über alle Grenzen wachsen oder eine Untergrenze unterschreiten können: nominale Zinssätze etwa werden nie negativ. Deshalb ist die typischerweise gewählte empirische Modellierung als integriert der Ordnung Eins problematisch und aus methodischer Sicht unbefriedigend. Im Projekt werden daher fraktional integrierte Zeitreihenmodelle verwendet. Bei fraktional integrierten Zeitreihen setzt sich die Trendkomponente aus lokalen, immer wieder umkehrenden Trends zusammen. Diese induzieren das ¿lange Gedächtnis der Zeitreihen, das heißt die starke Persistenz von Schocks, wie man sie insbesondere in Finanzzeitreihen beobachten kann. Für ökonomische Anwendungen ist aber typischerweise von Bedeutung, ob die Zeitreihen einen gemeinsamen Trend besitzen, das heißt, ob das lange Gedächtnis einer Zeitreihe durch die lokalen Trends einer anderen Zeitreihe erklärt werden kann. In dem Projekt sollen deshalb Methoden zur Analyse fraktionaler Kointegration untersucht, weiterentwickelt und auf Finanzzeitreihen angewandt werden.