Studienarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1,7, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Volkswirtschaftliches Institut), Sprache: Deutsch, Abstract: 'Die überwiegende Zahl ökonomischer Daten, die im Zeitablauf anfallen, ist anerkanntermaßen instationär, und zwar trendbehaftet.' Weiterhin setzte sich in den achtziger Jahren des 20. Jahrhunderts die Erkenntnis durch, dass viele ökonomische Zeitreihen einem stochastischen Trend folgen. Daraus ergibt sich bei der Untersuchung unabhängiger, instationärer Zeitreihen das Problem, dass oft Scheinregressionen (Spurious Regression) geschätzt werden, da die Variablen von nichtstationären Zeitreihen einen durch den Trend vorgegebenen, ähnlichen Verlauf haben. Dieser Zusammenhang ist in der Realität jedoch nicht nachweisbar. Spurious Regression wurde bereits 1926 von G. U. Yule in seiner Abhandlung 'Why Do We Sometimes Get Nonsense Correlations between Time-series?'beschrieben und später von Granger und Newbold in ihrer Arbeit 'SpuriousRegressions in Econometrics'wieder aufgegriffen. Im Rahmen dieser Arbeit wird das Auftreten von Spurious Regression in der Zeitreihenanalyse behandelt. Im zweiten Kapitel werden relevante Begriffe erklärt. Kapitel drei beschäftigt sich mit dem Auftreten von Spurious Regression in Zeitreihen mit deterministischem und stochastischem Trend, wobei der Fall des stochastischen Trends der bedeutsamere und ausführlicher behandelte ist. Hier wird ein Einblick in die Erforschung des Spurious Regression Problems gegeben. Des Weiteren werden die Folgen von Spurious Regression für die Maßzahlen der Regression dargestellt. Das vierte Kapitel der Arbeit beinhaltet Verfahren zur Vermeidung von Spurious Regression. Es werden zwei Verfahren mit ihren Vor- und Nachteilen vorgestellt und Testverfahren zu deren Anwendung erläutert. Abschließend wird im fünften Kapitel eine Zusammenfassung dargeboten.
