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Zeitreihendaten eröffnen im Prinzip die Möglichkeit, sowohl kurzfristige Effekte als auch langfristige strukturelle Beziehungen zwischen Variablen simultan zu schätzen. Dabei wird die in der Querschnittanalyse meist nur implizit gemachte Voraussetzung aufgegeben, die Daten befänden sich zum Zeitpunkt der Messung im Gleichgewicht. Um die sich daraus ergebenden Vorteile dynamischer Analyse nicht zu verspielen, müssen die in Zeitreihen typischerweise vorhandenen stochastischen oder deterministischen Trendkomponenten korrekt identifiziert und modelliert werden. Anderenfalls erliegt man leicht der doppelten Gefahr der Scheinkausalität einerseits, der scheinbaren Nicht-Kausalität andererseits. Die hier vorgestellten Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodelle sind - unter bestimmten Voraussetzungen - geeignet, dieses Dilemma zu vermeiden. Sie sind aber bisher in der Soziologie kaum rezipiert worden, obwohl ihnen in den Sozialwissenschaften ein erhebliches Anwendungspotential zukommen dürfte. Zur Veranschaulichung werden strukturelle Zusammenhänge zwischen der „Popularität“ der SPD, den aggregierten Einschätzungen zur allgemeinen wirtschaftlichen Lage und dem Niveau der Arbeitslosigkeit in der Periode von Februar 1971 bis Sept. 1982 untersucht.

zeitschrift für soziologie

Scheinregressionen, kointegrierte Prozesse und Fehlerkorrekturmodelle: Eine Strategie zur Modellierung langfristiger Gleichgewichtsbeziehungen und kurzfristiger Effekte