ich schreibe gerade eine wissenschaftliche Arbeit mit dem Ziel herauszufinden, ob meine Zeitreihen miteinander korrelieren. Dazu habe ich einerseits Zeitreihen, die sich auf Marktdaten beziehen (gehandeltes Volumen, Aktienpreise,...) und andererseits Zeitreihen die sich auf Stimmungsindikatoren anhand von Veröffentlichungen des letzten Jahres beziehen. Ich untersuche immer eine "Marktdatenzeitreihe" mit einer "Stimmungszeitreihe" auf Korrelation. Da meine Daten nicht normalverteilt sind habe ich mittels der Rangkorrelation von Spearman und Kendall gearbeitet.
Nun zu meiner Frage, als Vorraussetzung für die Korrelationstests steht in meinem Skript, dass die Zufallsvariablen iid sein müssen. Ich habe wahrscheinlich einen Denkfehler aber wie kann ich denn jetzt meine Werte auf unabhängigkeit untersuchen, wenn meine Grunduntersuchung sich doch auf Korrelation zwischen den Zeitreihen konzentriert. Unabhängigkeit ist doch eine stärkere Eigenschaft als Unkorreliertheit... und besonders, wenn meine Resultate jetzt z.B. Unabhängigkeit zwischen den Werten ergeben ist die ganze ursprüngliche Zusammenhangsanalyse dann nicht sinnlos, weil ja dann erst recht die Unkorreliertheit folgen würde? Ich glaube ich habe einfach gerade einen absoluten Denkfehler...
Kann mir vielleicht jemand sagen, wo der liegt und mit welchen nicht-parametrischen Test ich meine nahezu stetigen Werte auf iid untersuchen könnte? Liebe Grüße
MaFM
