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Lexikon

Wald-Test

Der Wald-Test ist ein statistisches Verfahren, das in der Ökonometrie eingesetzt wird, um die Bedeutung von Gruppen von unabhängigen Variablen bei der Erklärung einer abhängigen Variablen zu testen. Es wurde von Peter H. Wald entwickelt und ermöglicht es, Hypothesen über die gemeinsame Bedeutung mehrerer Variablen auf einmal zu bewerten.

Bei diesem Test wird eine Nullhypothese aufgestellt, die besagt, dass keine der unabhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat. Wenn der Wald-Test jedoch eine Ablehnung dieser Nullhypothese ergibt, kann geschlussfolgert werden, dass mindestens eine der unabhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss hat.

Der Wald-Test basiert auf dem Vergleich der Varianzkomponenten der Modellgleichung mit einem Schätzfehlerterm. Dabei wird ein F-Test verwendet, um zu bestimmen, ob die Varianzkomponenten für die unabhängigen Variablen signifikant von null abweichen. Im Gegensatz zu anderen statistischen Tests kann der Wald-Test Gruppen von Variablen gleichzeitig bewerten, was ihn zu einem sehr effektiven Werkzeug in der empirischen Forschung macht.

Um den Wald-Test durchzuführen, müssen die unabhängigen Variablen normalverteilt sein. Die Teststatistik wird berechnet, indem die Varianz der unabhängigen Variablen durch den Schätzfehlerterm dividiert wird. Das Ergebnis dieser Berechnung folgt einer F-Verteilung mit Freiheitsgraden, die von der Anzahl der unabhängigen Variablen und der Größe der Stichprobe abhängen.

In der Finanzanalyse wird der Wald-Test häufig zur Bestimmung der Bedeutung von Faktoren bei der Vorhersage von Aktienrenditen verwendet. Durch die Identifizierung derjenigen Faktoren, die einen signifikanten Einfluss auf die Rendite haben, können Anleger fundierte Entscheidungen bei der Auswahl von Aktien treffen.

Mit dem Wald-Test haben Analysten und Investoren ein leistungsstarkes Werkzeug an der Hand, um die Relevanz und Signifikanz von Gruppen von unabhängigen Variablen in Bezug auf eine abhängige Variable zu bewerten. Die Verwendung dieses statistischen Verfahrens ermöglicht präzisere und fundiertere Entscheidungen in der Aktienanalyse und -bewertung.

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