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Lexikon

Granger-Kausalität

Granger-Kausalität ist ein statistisches Konzept, das in der Ökonometrie verwendet wird, um die zeitliche Abhängigkeit zwischen zwei Variablen zu analysieren. Es wurde von dem Ökonomen Clive Granger entwickelt und hat sich als bedeutendes Werkzeug zur Untersuchung von Kausalitäten in ökonomischen und finanzwirtschaftlichen Zusammenhängen etabliert.

Die Granger-Kausalität basiert auf der Idee, dass eine Variable A eine Kausalität zu einer anderen Variable B aufweist, wenn vergangene Werte von A signifikante Informationen zur Vorhersage der zukünftigen Werte von B liefern können, über das hinaus, was bereits durch vergangene Werte von B allein erklärt werden kann. Mit anderen Worten, die Vergangenheit von A "grangert" die Zukunft von B.

Um die Granger-Kausalität zu bestimmen, werden zeitliche Abfolgen von Daten beobachtet und statistische Tests angewendet. Typischerweise wird die sogenannte Granger-Kausalitätstestmethode verwendet, die auf dem Prinzip basiert, dass die Hinzufügung von Verzögerungen einer unabhängigen Variable (z.B. Variable A) zu einem Modell die Vorhersagegenauigkeit für die abhängige Variable (z.B. Variable B) verbessert. Wenn nach der Addition von Verzögerungen von A signifikante Verbesserungen der Vorhersagegenauigkeit beobachtet werden, kann dies als ein Indiz für eine Granger-Kausalität interpretiert werden.

Die Granger-Kausalität hat in der Finanzanalyse und im Handel breite Anwendung gefunden. Sie ermöglicht es, Beziehungen zwischen verschiedenen Finanzvariablen, wie z.B. Aktien-, Anleihen- oder Devisenkurse, zu erfassen und deren dynamische Veränderungen im Laufe der Zeit zu untersuchen. Durch das Verständnis der Granger-Kausalität können Anleger und Analysten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um Markttrends besser zu verstehen und fundierte Investmententscheidungen zu treffen.

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