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Lexikon

Granger

Der Begriff "Granger" bezieht sich auf das Konzept der "Granger-Kausalität", welches in der ökonometrischen Analyse angewendet wird, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Zeitreihenvariablen zu untersuchen. Es wurde von dem amerikanischen Ökonomen Clive W.J. Granger entwickelt und bietet einen statistischen Ansatz, um die Kausalität zwischen zwei oder mehr Variablen zu bestimmen.

In der Finanzanalyse und insbesondere bei der Analyse von Aktienkursen ist die Anwendung der Granger-Kausalität von großer Bedeutung, da sie dazu beitragen kann, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Einflussfaktoren und dem Verhalten von Aktienkursen besser zu verstehen.

Um den Granger-Test durchzuführen, werden zunächst die Zeitreihendaten der zu analysierenden Variablen gesammelt. Die Berechnung beinhaltet die Schätzung eines VAR-Modells (Vector Autoregressive Model) und die Überprüfung, ob die Vergangenheitswerte einer Variable als Vorhersage für die andere Variable dienen können. Wenn eine Variable einen statistisch signifikanten Granger-Kausalitätseffekt aufweist, kann davon ausgegangen werden, dass sie einen Einfluss auf die Vorhersage der anderen Variable hat.

Die Anwendung des Granger-Tests kann dazu beitragen, potenziell nützliche Informationen zu entdecken, wie zum Beispiel die Identifizierung von Faktoren, die den Aktienkurs beeinflussen. Dieses Wissen kann für Investoren und Analysten äußerst wertvoll sein, da es ihnen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen und mögliche Anlagechancen zu erkennen.

Bei der Verwendung des Granger-Tests ist jedoch Vorsicht geboten, da Korrelation und Kausalität nicht dasselbe bedeuten. Eine gefunden Kausalität zwischen zwei Variablen besagt nicht, dass eine Variable die einzige Ursache für Veränderungen der anderen ist. Zusätzliche Analyse- und Kontrollmethoden sollten angewendet werden, um ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge zu gewinnen.

Insgesamt ist der Granger-Test ein nützliches Werkzeug für die Aktienanalyse, wenn er mit anderen Analysemethoden und Fachkenntnissen kombiniert wird. Durch die Anwendung dieses statistischen Verfahrens können Investoren und Analysten ein besseres Verständnis der Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

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