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Lexikon

Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest

Der Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um die Präsenz von Autokorrelation in den Residuen eines linearen Regressionsmodells zu prüfen. Dieser Test ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die zugrunde liegenden Annahmen der klassischen linearen Regression erfüllt sind.

Der Test ist nach den Ökonomen Trevor Breusch und Leslie Godfrey benannt, die ihn 1981 entwickelten. In der Finanzanalyse wird der Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest häufig eingesetzt, um die Qualität eines Regressionsmodells zu überprüfen, insbesondere wenn es um die Vorhersage von Wertpapierrenditen oder -preisen geht.

Autokorrelation, auch Serienkorrelation genannt, tritt auf, wenn die Fehlerterm in einem Regressionsmodell nicht unabhängig voneinander sind, sondern eine systematische Abhängigkeit aufweisen. Dies kann dazu führen, dass die Schätzer der Regressionskoeffizienten ineffizient oder verzerrt sind.

Um den Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest durchzuführen, müssen zunächst die Residuen des Regressionsmodells geschätzt werden. Anschließend wird eine erweiterte Form des Modells erstellt, um den Einfluss der vergangenen Residuen auf die gegenwärtigen Residuen zu erfassen. Die erzeugten Terme (Lags) werden dann als zusätzliche unabhängige Variablen in das Modell aufgenommen. Der Breusch-Godfrey-Test verwendet eine Chi-Quadrat-Verteilung, um zu überprüfen, ob die Autokorrelation in den Residuen statistisch signifikant ist. Eine hohe p-Wert zeigt an, dass keine Autokorrelation vorliegt und dass die Modellannahmen erfüllt sind.

Es ist wichtig zu beachten, dass der Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest nur für Zeitreihendaten verwendet wird, in denen der zeitliche Bezug zwischen den Datenpunkten berücksichtigt werden muss. In der Finanzanalyse kann dies beispielsweise der Fall sein, wenn die Renditen von Aktien über einen bestimmten Zeitraum untersucht werden.

Insgesamt ist der Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest ein unverzichtbares Werkzeug für die Validierung von Regressionsmodellen in der Finanzanalyse. Durch seine Anwendung können Analysten sicherstellen, dass ihre Modelle zuverlässig und robust sind, und fundierte Investitionsentscheidungen treffen.

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