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Autokorrelation
I. Statistik: In der Regressionsanalyse und Zeitreihenanalyse die Erscheinung, daß die Störgrößen, die auf die verschiedenen Werte der endogenen Variablen einwirken, korreliert (Korrelation) und damit paarweise stochastisch abhängig sind. Das Vorliegen von Autokorrelation widerspricht dem klassischen Modell der linearen Regression. - Die Existenz der Autokorrelation ist statistisch prüfbar; sie führt zu nicht wünschenswerten Eigenschaften der Schätzfunktionen für die Parameter des Regressionsmodells bei Verwendung der gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate (MKQ). Es exisitieren Modelle und Schätzmethoden, die dem Vorliegen der Autokorrelation Rechnung tragen. Für die Prüfung der Existenz von Autokorrelation werden i. a. der Durbin-Watson-Test und für die Parameterschätzung die verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate (MKQ) verwendet.
II. Ökonometrie: Bei ökonometrischen Modellen wird i. d. R. davon ausgegangen, daß die Störvariablen (Störgröße) stochastisch unabhängige und identisch verteilte Zufallsvariablen, d. h. weißes Rauschen, sind. Eine Verletzung dieser Annahme führt dazu, daß z. B. die gewöhnlichen Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen für die unbekannten Parameter linearer Einzelgleichungsmodelle einen Teil der an sich gewünschten stochastischen Eigenschaften verlieren (gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate). Im Falle einer Verwendung von Zeitreihendaten wird häufig als mögliche Alternative zu unkorrelierten (Korrelation) Störvariablen ein autoregressiver Prozeß (AR(p)-Prozeß) als erzeugender Prozeß angenommen. - Es gibt eine Reihe von Autokorrelationstests zur Überprüfung der Hypothese nichtautokorrelierter Störvariablen in ökonometrischen Modellen. Ist der Typ des autoregressiven Prozesses und seine Parameter bekannt, dann liefert im Falle eines linearen Einzelgleichungsmodells ein autoregressives Schätzverfahren die verallgemeinerten Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen, die einer solchen Verletzung der idealen Bedingungen Rechnung tragen.
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