
Empirische Wirtschaftsforschung : Methoden und Anwendungen / hrsg. von Wolfgang Franz, Hans Jürgen Ramser und Manfred Stadler
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FAQ zum Buch
Die Wahrscheinlichkeit, eine Einheitswurzel in aggregierten Zeitreihen zu detektieren, hängt von der Querschnittsdimension (N), der Länge der Zeitreihe (T) und den Eigenschaften der individuellen Prozesse ab. Höhere N-Werte und kürzere T-Werte erhöhen die Detektionswahrscheinlichkeit, wie die Simulationen zeigen, bei denen selbst bei T=10 und N=500 eine Einheitswurzel detektiert wurde. Zudem verstärken höhere AR(1)-Koeffizienten (z. B. ρ=0.9) diesen Effekt. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 119, ISBN 9783161481581
Der Text nennt drei Empfehlungen: (i) weitere diagnostische Tests, (ii) komparative Studien zu den Prognoseeigenschaften und (iii) zusätzliche Anwendungen des Modells auf andere Aktien und Wertpapiere auf Märkten mit unterschiedlichen Handelsorganisationen. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 183, ISBN 9783161481581
In der Ökonometrie sind Tests auf ARCH-Effekte, Einheitswurzel- und Kointegrationstests sowie verfeinerte Residuentests auf Nicht-Normalverteilung, Autokorrelation oder Nicht-Linearität zu Standarddiagnoseinstrumenten geworden. Diese Methoden werden zur Analyse von Zeitreiheneigenschaften und Modellvalidierung eingesetzt. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 89, ISBN 9783161481581