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Dickey-Fuller-Test

Definition

von Dickey und Fuller (1979) entwickelter Einheitswurzeltest, zur Prüfung der Nullhypothese des Vorhandenseins einer Einheitswurzel, d.h. der Nicht-Stationariät (Stationarität).

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Das Original: Gabler Wirtschaftslexikon

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    Ausführliche Definition

    Zur Testdurchführung bestehen drei Möglichkeiten:
    (1) Es wird die erste Differenz einer Zeitreihe auf den gelagten Wert (Lag) der gleichen Zeitreihe regressiert. Eine Ablehnung der Nullhypothese bedeutet hier, dass die Zeitreihe einem Prozess mit Erwartungswert null entstammt.

    (2) Es wird die erste Differenz einer Zeitreihe auf den gelagten Wert der gleichen Zeitreihe und eine Konstante regressiert. Wird die Nullhypothese nun abgelehnt, bedeutet dies, dass die Zeitreihe einem Prozess mit von null verschiedenem Erwartungswert entstammt.

    (3) In die Testgleichung aus Möglichkeit
    (2) wird zusätzlich ein deterministischer Trend integriert. Eine Ablehnung der Nullhypothese bedeutet hier, dass ein trendstationärer Prozess vorliegt, d.h. erst nach Trendbereinigung (Trendbereinigung und Stationarisierung) von einem stationären Prozess ausgegangen werden kann.

    Die Testentscheidung erfolgt anhand des t-Werts (hypothetischer Parameterwert gleich null) für die gelagte erklärende Variable in den Modellen
    (1) bis (3). Liegt der Regressionskoeffizient nahe bei null, so kann die Hypothese des Vorhandenseins einer Einheitswurzel nicht verworfen werden. Dickey und Fuller (1979) haben für diesen Test spezielle kritische Werte tabelliert.

    Sollte der Störterm der Regression autokorreliert sein, empfiehlt sich der Augmented Dickey-Fuller-Test, bei dem zusätzlich noch gelagte Differenzen der Zeitreihe in das zum Test verwendete Regressionsmodell als erklärende Variablen miteinbezogen werden. Die Lag-Anzahl wird dabei i.d.R. über das Akaike-Informations­kriterium oder das Schwarz-Informations­kriterium bestimmt. Sinn­voll ist es zudem, für die gewählte Lag-Anzahl zu prüfen, ob die Residuen der ADF-Regression autokorreliert sind oder nicht (z.B. mit dem Breusch-Godfrey-Autokorrelationstest). Sind sie dies nicht, ist die richtige Lag-Anzahl gefunden.

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      Autoren der Definition und Ihre Literaturhinweise/ Weblinks

      Prof. Dr. Horst Rottmann
      Hochschule für Angewandte Wissenschaften Amberg-Weiden
      Professor für Volkswirtschaftslehre, Finanzmärkte und Statistik
      PD Dr. Benjamin R. Auer
      Universität Leipzig, CESifo München
      Research Affiliate

      Literaturhinweise SpringerProfessional.de

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