Vorwort

Die Zeitreihenanalyse hat in den letzten Jahrzehnten in den Wirtschaftswissenschaften, vor allem auf den Gebieten der Makro- und Finanzmarktökonomie, enorm an Bedeutung gewonnen. Diese Entwicklung brachte neue, auf die Wirtschaftswissenschaften ausgerichtete Techniken und Methoden mit sich. Hervorzuheben sind insbesondere die Identifikation Vektor-autoregressiver Prozesse, die Analyse integrierter und kointegrierter Prozesse sowie die Volatilitätsmodelle zur Analyse von Finanzmarktdaten. Nach einer fulminanten Entwicklungsphase scheint mit der Verleihung des Nobelpreises an Clive W. J. Granger und Robert F. Engle III im Jahr 2003 das Gebiet eine gewisse Reife erlangt zu haben, so dass es angebracht erscheint, die Materie als Lehrbuch aufzubereiten.

Dieses Buch richtet sich an Studentinnen und Studenten der Wirtschaftswissenschaften mit Vorkenntnissen in Ökonometrie und eignet sich daher für fortgeschrittene Bachelor oder Master-Studierende. Es versucht, diesem Kreis einen fundierten Einblick in eine rasch wachsende Literatur zu bieten, um ihn so in die Lage zu versetzen, den Anschluss an die laufende Forschung zu finden. Dieses Ziel verlangt einen gewissen mathematischen Aufwand. Zwar verzichtet das Buch über weite Strecken auf Beweise, vor allem dann wenn Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt werden, doch wurden die verwendeten Konzepte, Definitionen und Theoreme rigoros formuliert, so dass das Buch als Ausgangspunkt für weitergehende Studien der forschungsorientierten empirischen Literatur dienen kann.

Das Buch gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil behandelt die univariate Zeitreihenanalyse, während der zweite Teil der multivariaten Zeitreihenanalyse gewidmet ist. Jeder der beiden Teile ist autonom und kann, bis auf wenige Ausnahmen, unabhängig voneinander behandelt werden. Der Inhalt des Buches umfasst etwa den Stoff von zwei Lehrveranstaltungen von je drei Semesterwochenstunden. Das Buch veranschaulicht die diskutierten Methoden anhand von konkret ausgearbeiteten Beispielen. Die Berechnungen und Schätzungen wurden mit den Programmen EVIEWS und MATLAB durchgeführt.¹ Selbstverständlich eignen sich auch andere ökonometrisch ausgerichtete Programmpakete bestens. Die Daten zu diesen Beispielen können auf meiner Homepage mit der Adresse www.neusser.ch heruntergeladen werden. Dort finden sich auch einige einschlägige MATLAB-Routinen. Aus Platzgründen wurde darauf verzichtet, die einschlägigen statistischen Tabellen (Normalverteilung, t-Verteilung x² -Verteilung, F-Verteilung, usw.) anzuhängen. Sie können in der gängigen statistischen oder ökonometrischen Literatur nachgeschlagen werden. Außerdem weisen die meisten Programmpakete ohnedies die entsprechenden p-Werte aus, so dass die Bestimmung der kritischen Werte aus den Tabellen oft nicht mehr notwendig ist.

Ergänzt wird das Lehrbuch um einige Übungsaufgaben und deren Lösungen. Für eine effiziente Umsetzung des Stoffes empfiehlt es sich, zusätzlich die ausgearbeiteten Beispiele nachzurechnen und die entsprechenden Methoden an anderen ähnlichen Daten zu erproben. Interessante zusätzliche Datensätze können gratis u. a. bei folgenden Homepages heruntergeladen werden: Deutschland: www.bundesbank.de

Schweiz: www.snb.ch

UK: www.statistics.gov.uk

USA: research. st louis fed. org/fred2

Als Sprache dieses Lehrbuchs wurde bewusst Deutsch gewählt. Erstens ist fast die gesamte Forschung auf diesem Gebiet in englischer Sprache abgefasst und auf eine Unmenge von Aufsätzen verstreut. Es erschien mir deshalb sinnvoll, diese Literatur für den deutschsprachigen Raum aufzubereiten, um so den Studierenden den Zugang und den Einstieg in diese Materie zu erleichtern. Zweitens gibt es bereits sehr gute fortgeschrittene englischsprachige Lehrbücher (z. B. Lütkepohl [106]).

Das Buch entstand, wie so oft, aus Unterlagen zu Vorlesungen, die ich im Laufe der Jahre zu diesem Thema im In- und Ausland gehalten habe. Ich möchte daher diese Gelegenheit wahrnehmen, um mich auf diesem Weg bei den vielen Studenten und Studentinnen, aber auch bei den Kollegen und Mitarbeitern zu bedanken. Sie haben durch Ihre Kritik und Kommentare direkt wie indirekt viel zur Verwirklichung dieses Buches beigetragen. Da im Laufe der Jahre viele Personen meine Sicht der Zeitreihenanalyse geprägt haben, fällt es mir schwer bestimmte Personen besonders hervorzuheben. Von den Kollegen haben insbesondere Manfred Deistler und Sören Johansen viel dazu beigetragen, mein Wissen und meine Einsichten zu vertiefen und zu schärfen. Nicht vergessen möchte ich meinen Koautor Robert Kunst, der mit mir die ersten Schritte in der Kointegrationsanalyse gegangen ist. Auch möchte ich mich hiermit bei meinen Mitarbeitern Gregor Bäurle, Kurt Schmidheiny, Reto Tanner und Martin Wagner für ihre Unterstützung und ihr Engagement in den Übungen bedanken. Alle Fehler und Ungenauigkeiten gehen selbstverständlich zu meinen Lasten.

Bern, im Juni 2006

Klaus Neusser

Es hat mich gefreut, dass der Vieweg+Teubner Verlag mir die Möglichkeit einer Neuauflage geboten hat. Zum einen ist dies ein Zeichen, dass das Buch seine Leser gefunden hat. Zum anderen erlaubt es mir, einige Tippfehler und Ungenauigkeiten zu korrigieren. Außerdem habe ich die Gelegenheit genutzt, um ein Kapitel über Zustandsraummodelle und den Kaiman-Filter einzubauen.

Selbstverständlich geht auch diesmal mein Dank für Kritik und Anregungen an Kollegen, Mitarbeiter und Studierende, insbesondere an Gregor Bäurle und Peter Steiner sowie den Assistenten Stefan Leist und Lukas Schmid.

Bern, im Januar 2009
Klaus Neusser

1 EVIEWS ist ein Produkt von Quantitative Micro Software (QMS). MATLAB ist ein von The Mathworks entwickelte Matrix-orientierte Programmierplattform, die sich ideal für ökonometrische Anwendungen und Zeitreihenanalyse eignet.