Der Cochrane-Orcutt-Schätzer bei Autokorrelation ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung von Regressionsmodellen, wenn in den Fehlertermen eine Autokorrelation vorliegt.

Die Autokorrelation tritt auf, wenn die Fehlerterme in einer Regressionsanalyse nicht unabhängig voneinander sind, sondern eine systematische Abhängigkeit aufweisen. Diese Art von Autokorrelation kann die Effizienz der Schätzergebnisse beeinträchtigen und zu verzerrten Hypothesentests führen. Der Cochrane-Orcutt-Schätzer basiert auf der Verwendung einer autoregressiven Fehlerstruktur, um die Autokorrelation in den Fehlertermen zu modellieren. Die Methode beruht auf der Annahme, dass die aktuellen Fehlerterme von den vorherigen Fehlertermen linear abhängig sind. Durch Anwendung der Methode werden die Autokorrelationskoeffizienten geschätzt und korrigierte Schätzwerte für die Regressionskoeffizienten erhalten. Die Schätzung erfolgt in zwei Schritten. Zunächst wird das Regressionsmodell geschätzt, ohne die Autokorrelation zu berücksichtigen. Dann werden die Residuen des ersten Schätzers verwendet, um eine Schätzung der Autokorrelationskoeffizienten mit einer autoregressiven Struktur zu erhalten. Diese Schätzung wird dann verwendet, um das Regressionsmodell erneut zu schätzen, wobei die Autokorrelation korrigiert wird. Der Cochrane-Orcutt-Schätzer ist ein iterativer Prozess, der wiederholt angewendet wird, bis die Schätzungen konvergieren und keine Autokorrelation mehr vorhanden ist. Dieser Schätzer kann zur Schätzung von Regressionsmodellen verwendet werden, wenn die Annahme unabhängig verteilter Fehlertermen verletzt ist. Bei Verwendung des Cochrane-Orcutt-Schätzers ist es wichtig zu berücksichtigen, dass die Schätzwerte möglicherweise verzerrt sind und die Standardfehler der Schätzungen angepasst werden müssen. Darüber hinaus ist zu beachten, dass die resultierenden Schätzwerte interpretiert werden müssen unter Berücksichtigung der verwendeten Korrekturverfahren. Das Verständnis des Cochrane-Orcutt-Schätzers bei Autokorrelation ist von großer Bedeutung für Investoren in Kapitalmärkten, insbesondere wenn sie Regressionsmodelle verwenden, um Aktienrenditen, Anleihepreise, Kreditrisiken oder Kryptowährungen zu analysieren. Durch die Anwendung dieses Schätzers können Investoren eine genauere Schätzung der Regressionskoeffizienten erhalten und somit fundierte Anlageentscheidungen treffen, die auf einem soliden statistischen Fundament basieren.