Die Granger-Kausalität ist ein statistisches Konzept, das verwendet wird, um zu bestimmen, ob eine Zeitreihe eine andere beeinflussen kann. Es basiert auf der Annahme, dass, wenn eine Zeitreihe Granger-kausal für eine andere Zeitreihe ist, dann sollte das Hinzufügen von Informationen über die Vorhersage von verbessern. Mathematisch wird dies durch den Vergleich der Vorhersagegenauigkeit von unter zwei Modellen untersucht: einem, das nur die Vergangenheit von betrachtet, und einem anderen, das zusätzlich die Vergangenheit von einbezieht.
Ein typisches Verfahren zur Überprüfung der Granger-Kausalität ist der Granger-Test, der häufig in der Ökonometrie eingesetzt wird. Es ist wichtig zu beachten, dass Granger-Kausalität keine wahre Kausalität bedeutet; sie zeigt lediglich, dass es eine zeitliche Abfolge gibt, die auf einen möglichen Einfluss hindeutet. Daher sollte man bei der Interpretation der Ergebnisse stets vorsichtig sein und weitere Analysen durchführen, um tatsächliche kausale Beziehungen zu bestätigen.
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