Durbin-Watson-Test

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Der Durbin-Watson-Test ist ein statistischer Test, mit dem man prüfen kann, ob Autokorrelationen 1. Ordnung vorliegen, d. h., ob die Korrelation zwischen zwei aufeinanderfolgenden Residualgrößen bei einer Regressionsanalyse ungleich null ist.

Vorgehen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Hypothesen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beim Durbin-Watson-Test wird eine Nullhypothese, die besagt, dass keine Autokorrelation vorliegt () und deren Gegenhypothese, welche aussagt, dass Autokorrelation vorliegt (), aufgestellt. Die Teststatistik lautet:

Teststatistik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Hierbei bezeichnen die jeweils die Residuen der Regression in der t-ten Periode. Wenn die Differenz zwischen den Residualgrößen sehr klein bzw. sehr groß ist, so liegt positive bzw. negative Autokorrelation vor. Dies führt dazu, dass der Durbin-Watson-Wert d gegen den Wert null bzw. vier strebt.

Testentscheidung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wert der Teststatistik Korrelation Bedeutung
keine Autokorrelation
perfekte positive Autokorrelation
perfekte negative Autokorrelation

Die An- und Ablehnungsbereiche können tabellarisch ermittelt werden.[1] Für liegt positive Autokorrelation vor, für negative Autokorrelation, zwischen und liegt keine Autokorrelation vor. In den Intervallen und liegen Unschärfebereiche vor, in denen keine Aussagen getroffen werden können.

Durbin h-Statistik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei autoregressiven Modellen ist diese Teststatistik zum Wert zwei hin verzerrt, sodass die Autokorrelation unterschätzt wird. Allerdings lässt sich aus der obigen Statistik leicht die bei großen Stichproben standardnormalverteilte und unverzerrte Durbin h-Statistik herleiten:

,

wobei die geschätzte Varianz des Regressionskoeffizienten der zeitlich verzögerten endogenen Variable ist und sein muss.

Durbin-Watson Test für Paneldaten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für Paneldaten lässt sich die obige Teststatistik wie folgt verallgemeinern:

, mit = Residuen der Within-Regression

Diese Teststatistik wird dann mit den in Abhängigkeit von T (Länge des balancierten Paneldatensatzes), K (Zahl der Regressoren) und N (Zahl der beobachteten Individuen) tabellierten Annahme- und Ablehnungsbereiche verglichen [siehe hierzu bspw. Bhargava et al. (1982), Seite 537].

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Gujarati, Damodar N. (1995): Basic Econometrics, 3 Aufl., New York et al.: McGraw-Hill, 1995, Seite 605f.
  • Eckey, Hans-Friedrich/Kosfeld, Reinhold/Dreger, Christian (2004): Ökonometrie, 3., überarb. und erw. Aufl., Wiesbaden: Gabler, 2004, Seite 114ff.
  • Verbeek, Marno (2004): A Guide to Modern Econometrics, 2. Aufl., Chichester: John Wiley & Sons, 2004, Seite 102f.
  • Bhargava, A./Franzini, L./Narendranathan, W. (1982): Serial Correlation and the Fixed Effects Models, in: Review of Economic Studies, Vol. 49 Iss. 158, 1982, Seite 533-549.

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Vergleiche zu diesem Absatz: Eckey, Hans-Friedrich/Kosfeld, Reinhold/Dreger, Christian (2004): Ökonometrie, 3., überarb. und erw. Aufl., Wiesbaden: Gabler, 2004.

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]