Der Engle-Granger-Kointegrationstest ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um die langfristige Beziehung zwischen zwei oder mehr Finanzzeitreihen zu untersuchen.

Er wird häufig in der empirischen Finanzforschung eingesetzt, um die Kointegration zwischen verschiedenen Variablen zu analysieren und langfristige gleichgewichtige Beziehungen zu identifizieren. Der Test basiert auf der Ökonometrie-Theorie der Kointegration, die darauf abzielt, die langfristigen Verbindungen zwischen den Zeitreihen zu untersuchen, unabhängig von vorübergehenden Abweichungen oder kurzfristigen Störungen. Die Kointegration impliziert, dass es eine langfristige Gleichgewichtsbeziehung zwischen den Variablen gibt. Um den Engle-Granger-Kointegrationstest durchzuführen, müssen zunächst die Zeitreihen auf ihren stationären Charakter geprüft werden. Stationäre Zeitreihen sind eine grundlegende Voraussetzung für die Anwendung des Tests, da nur in diesem Fall statistisch gültige Aussagen gemacht werden können. Falls notwendig, werden die Zeitreihen mithilfe von Transformationen, wie z.B. logarithmische oder Differenzen, stationären gemacht. Basierend auf den stationären Zeitreihen kann dann der Engle-Granger-Kointegrationstest angewendet werden. Dieser Test schätzt ein Kointegrationsmodell, das die langfristige Beziehung zwischen den Variablen repräsentiert. Dabei werden verschiedene statistische Techniken, wie die Methode der kleinsten Quadrate, eingesetzt, um die beste Anpassung der Daten zu finden. Die Interpretation der Ergebnisse des Engle-Granger-Kointegrationstests ist von großer Bedeutung. Wenn der Test eine signifikante Kointegration belegt, kann davon ausgegangen werden, dass es eine stabile und langfristige Beziehung zwischen den Variablen gibt. Dies kann für Investoren von großem Nutzen sein, da es ihnen ermöglicht, Zusammenhänge zu identifizieren und daraus Handelsstrategien abzuleiten. Insgesamt ist der Engle-Granger-Kointegrationstest ein wichtiges Werkzeug in der Finanzanalyse und ermöglicht es den Investoren, langfristige Beziehungen zwischen Finanzzeitreihen zu identifizieren. Durch seine Anwendung können Investitionsentscheidungen auf einer fundierten und statistisch signifikanten Basis getroffen werden.