ich untersuche im Rahmen meiner Masterarbeit den Zusammenhang zwischen den Anleihenaufkäufen der EZB und der Inflationsentwicklung im Euro-Raum.
Da einige Studien daraufhin deuten, dass Anleihenkäufe von Zentralbanken die Zinssätze von Staatsanleihen senken, und dadurch die Konjunktur, Arbeitslosenquote und Inflation beeinflussen, wollte ich überprüfen, ob sich eine statistische Signifikanz beobachten lässt.
Weil in der Literatur hierzu fast immer verwendet, habe ich ein VAR-Modell für Kausalität zwischen Inflationsveränderung und Zinssätzen einer griechischen Staatsanleihe zehnjäriger Laufzeit aufstellen wollen.
In einer Excel-Datei habe ich für die Jahre 1997-2019 bei jährlicher Frequenz in einer Spalte jeweils die Inflationsänderungen und in einer anderen Spalte die Zinssätze der Anleihe (hier keine Änderungswerte, sonden der absolute Zinssatz, ist das wichtig für die Stationarität bzw. Nicht-Stationarität?) aufgeführt (vom ECB Statistical Warehouse bezogen),was skizziert wie folgt aussieht:
Code: Alles auswählen
Date Inflationchange GRE10Y
2019 0,012 0,0259
2018 0,018 0,0418
2017 0,015 0,0598
....
2000 0,021 0,061
1999 0,011 0,063
Code: Alles auswählen
> VAR_data <- window(ts.union(Inflationchange, GRE10Y), start=c(1997), end=c(2019))
>VAR_est <- (y=VAR_data, p=2)
Inflchanget=0,0127+0,41Inchange(t-1)-0,08Inchange(t-2)+0,01GRE10Y(t-1)-0,03GRE10Y(t-2)
GRE10Y(t)=0,07-0,76Inchange(t-1)-1,37Inchange(t-2)+0,75GRE10Y(t-1)-0,25GRE10Y(t-2)
Nun wollte ich die Kausalität über den Grangertest überprüfen, wo auch der Knackpunkt liegt.
Für beide Richtungen , war der p-Wert deutlich über 0,05, was das VAR-Modell in der Form irrelevant macht:
Code: Alles auswählen
>grangertest (Inflationchange ~GRE10Y, order=2)
p-value: 0,82
>grangertest (GRE10Y ~Inflationachnge, order=2)
p-value: 0,13
Oder muss ich einfach akzeptieren, dass die griechische Staatsanleihe alleine keinen nennenswerten Einfluss auf die Inflationsrate hat, also dass die Daten und Durchführung des Modells passen, aber einfach die zwei verglichenen Größen nicht zielführend sind. Oder das die Datenmenge bedingt durch die Zeitspanne von 1997-2019 in jährlicher Frequenz zu gering ist.
Über eine Anregung jeglicher Art würde ich mich sehr freuen!
Grüße Fabi