Exogenität

Exogenität bedeutet im Rahmen der Zeitreihenanalyse, dass eine Variable mit der anderen nicht rückgekoppelt ist. Eng mit dem Begriff der Exogenität ist die Kausalität verbunden. In Verbindung mit stochastischen Modellen gibt es drei Exogenitätskonzepte.

Strenge Exogenität

Die strenge Exogenität bedeutet, dass die Beobachtungen einer Variable x zu jedem Zeitpunkt t unabhängig von den Realisationen des Störvariablenvektors ist. Für nicht-lineare Modelle oder Modelle mit rationalen Erwartungen ist strenge Exogenität anders zu definieren. Die strenge Exogenität erleichtert und vereinfacht die statistischen Inferenz der Modelle.

Schwache Exogenität

Schwache Exogenität besagt, dass die Inferenz für eine gewisse Menge von Modellparametern auf die vorliegenden Realisationen dieser Variablen ohne Informationseinbußen konditioniert werden kann. Für den Einsatz einer Schätzmethode für die Parameter eines Modells reicht es aus, wenn schwache Exogenität vorliegt. Schwache Exogenität folgt im DSE-Modell aus strenger Exogenität, wenn alle Parameter in der Verteilung von x_t-s überflüssige Parameter sind. Im Gegensatz zur strengen Exogenität, die für sich alleine getestet werden kann (z. B. Test von Hausmann), kann die schwache Exogenität, die an bestimmte Parameter gebunden ist, nur in Verbindung mit anderen Hypothesen getestet werden.

Superexogenität

Die Superexogenität ist im Zusammenhang mit der Lucas-Kritik zu sehen. Diese besagt, dass Wirtschaftssubjekte ihr Verhalten (z. B. gemessen an den Werten von Regressionsparametern) an die ökonomische Umwelt anpassen. Die Parameter sind auf eine durch Ausprägungen bestimmter Variablen beschriebene Umwelt konditioniert. Wenn die Ereignisse, an denen die Wirtschaftssubjekte ihr Verhalten ausrichten, exogen bestimmte Variablen (Politikvariablen) sind, so muss man diese Abhängigkeit der Parameter explizit modellieren. Superexogenität bedeutet nun, dass auf eine Variable die Lucas-Kritik nicht zutrifft.