Maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung und Inferenz zur Kointegration – Mit Anwendungen auf die Geldnachfrage

Dieses Papier bietet eine systematische Anwendung der maximalen Wahrscheinlichkeit für Inferenz bezüglich Kointegrationsvektoren in nicht-stationären vektorwertigen autoregressiven Zeitreihe-Modellen mit Gaußschen Fehlern, wobei das Modell einen konstanten Term und saisonale Dummy-Variablen enthält. Die Hypothese der Kointegration erhält eine einfache parametrische Form in Bezug auf Kointegrationsvektoren und deren Gewichte. Die Beziehung zwischen dem konstanten Term und einem linearen Trend im nicht-stationären Teil des Prozesses wird diskutiert und auf die Gewichte bezogen. Tests für das Vorhandensein von Kointegrationsvektoren, sowohl mit als auch ohne einen linearen Trend im nicht-stationären Teil des Prozesses, werden abgeleitet. Anschließend werden Schätzungen und Tests unter linearen Einschränkungen für die Kointegrationsvektoren und deren Gewichte gegeben. Die Methoden werden mit Daten aus der dänischen und finnischen Wirtschaft zur Geldnachfrage veranschaulicht. Copyright 1990 von Blackwell Publishing Ltd