Prognoseevaluation konjunktureller Gesamtindikatoren für Deutschland: eine ökonometrische Analyse von F.A.Z.-Konjunkturindikator, Handelsblatt-Frühindikator und Ifo-Geschäftsklima-Index
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| Format: | Thesis Book |
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Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2003
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| Series: | Europäische Hochschulschriften
Reihe 5, Volks- und Betriebswirtschaft ; 2979 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Konjunktur und Konjunkturprognose 7
2.1 Konjunktur als ökonomisches Phänomen 7
2.1.1 Definitions-und Messkonzepte 7
2.1.2 Charakteristik^ und Klassifizierung von Zyklen 12
2.1.3 Datierung konjunktureller Wendepunkte und empirische
Konjunkturzyklen für Deutschland 14
2.1.3.1 NBER-Verfahren 14
2.1.3.2 Faustregeln für die Wendepunktbestimmung 18
2.1.3.3 Wendepunktchronologien Europaischer Institutionen 19
2.1.3.4 Wendepunktchronologie auf Basis der Kapazitätsauslastung 21
2.1.4 Muster des Konjunkturverlaufs 22
2.2 Methoden der Konjunkturprognose 24
2.2.1 Umfassende Makroprognosen 25
2.2.2 Zehreihenanalytische Prognoseansätze 29
2.2.3 Indikatoransätze 30
3 Konjunkturindikatoren 33
3.1 Theoretische Begründungen für die Verwendung von Konjunkturindikatoren 33
3.2 Zielsetzungen des Konjunkturindikatoransatzes 37
3.3 Konstruktion von Gesamtindikatoren 40
3.3.1 Auswahlkriterien für Einzelindikatoren (Selektionsproblem) 40
3.3.2 Konstruktion zusammengesetzter Indikatoren (Aggregationsproblem) 42
3.4 Konjunkturelle Frühindikatoren in Deutschland 45
3.4.1 Die zusammengesetzten Indikatoren von F.A.Z. und Handelsblatt 48
3.4.1.1 Der F.A.Z.-Konjunkturindikator 48
3.4.1.2 Der Handelsblatt-Frühindikator 49
3.4.2 Derlfo-Geschäftsklima-Indikator 52
3.5 Evaluierung von Konjunkturindikatoren 54
X Inhaltsverzeichnis
4 Vorbereitende Datenanalyse der untersuchten Indikatoren und Referenzreihen 61
4.1 Verwendete Daten 61
4.2 Zeitliche Beziehungen und Veröffentlichungslags der Variablen 66
4.3 Kreuzkorrelationsanalyse 67
4.4 Analyse der Zeitreiheneigenschaften der verwendeten Variablen 70
4.4.1 Einheitswurzeltests 71
4.4.2 Cointegrationstests 78
4.5 Exkurs: Handelsblatt- und F.A.Z.-Indikator: Rationale Prognosen für ihre
Referenzreihen? 82
4.5.1 Vorbemerkungen 82
4.5.2 Das Konzept rationaler Erwartungen 83
4.5.3 Rationalitätstests 85
4.5.3.1 Tests auf Unverzentheit und Effizienz bei stationären Variablen.85
4.5.3.2 Tests auf Unverzentheit und Effizienz bei nichtstationären
Variablen 87
4.5.4 Ergebnisse der Rationalitätstests 92
4.5.4.1 Unverzentheit der Indikatorprognosen 92
4.5.4.2 Effizienz der Indikatorprognosen 101
4.5.5 Zusammenfassung und Beurteilung der Rationalitätsuntersuchungen 103
5 Modellbasierte Beurteilung der Indikatoren im Rahmen der kurzfristigen
Konjunkturprognose 1 5
5.1 Evaluationsrahmen: VAR-Spezifikation und Datenorganisation 10?
5.2 Strukturelle Ex-Post-Analyse H°
5.2.1 Kausalitätsanalyse 1H
5.2.1.1 Konzept und Definition der Granger-Kausalität Hl
5.2.1.2 Tests auf Granger-Kausalität 112
5.2.1.3 Interpretation und Kritik der Granger-Kausalitätsanalyse 116
5.2.1.4 Erweiterungen des Granger-Kausalitätskonzepts U
5.2.1.5 Ergebnisse der Kausalitätsanalyse der Indikator-Referenz-
Beziehungen 120
5.2.2 Impulse-Response- und Variance Decomposition-Analyse 129
5.2.2.1 Impulse-Response-Analyse 129
5.2.2.2 Variance Decomposition-Analyse I34
XI
Inhaltsverzeichnis 5.2.2.3 Ergebnisse der Impulse-Response- und Varianee
Decomposition-Analyse der Indikator-Referenz-Beziehungen... 136
5.2.3 Zusammenfessung der strukturellen Ex-Post-Analyse 146
147
5.3 Simulierte Ex-Ante-Prognose 5.3.1 Vorbemerkungen zur Prognose l
5.3.1.1 Zur Wahl der Prognosemodelle 149
5.3.1.2 Integration, Cointegration und Prognosegenauigkeit 151
5.3.2 Aufbau der Ex-Ante-Prognoseevaluation (Experimentelles Design) 155
5.3.2.1 Generierung indikatorgestutzter Kurzfristprognosen 155
5.3.2.2 BenchmarkmodeUe und formale Prognosevergleiche 159
5.3.3 Ergebnisse der Ex-Ante-Prognosesimulation 164
5.3.3.1 Ergebnisse vierteljährlicher Prognosen des BIP-Wachstums 164
5.3.3.2 Ergebnisse monatlicher Prognosen des Produktionsindex 170
5.3.4 Variation des Prognoseansatzes: Lead-time dependent Forecasting 176
5.4 Zusammenfassender Vergleich der Ex-Ante-und Ex-Post-Analyseergebnisse ^
(Synthese) 190
5.5 Indikator-VAR-Prognosen im realen Prognosekontext 5.5.1 Rolling- Window-Prognosen 195
5.5.2 Verwendung von Modellselektionskritenen 5.5.3 Fehlerzerlegung und graphische Prognoseanalyse •
207
5.5.4 Vergleich mit ökonometrischen Modellprognosen 5.5.4.1 DievierteljährlichenPrognosendesRWI-KonjunkturmodeUs...207
5.5.4.2 Aufbau und praktische Durchfuhrung des Prognosevergleichs...208
5.5.4.3 Ergebnisse des Prognosevergleichs im Zeitraum 1995:3-2001:1 211
5.5.5 Kritische Würdigung der pragmatischen Prognoseanalyse 216
219
6 Zusammenfassung und Schlussbetrachtung
227
Literaturverzeichnis
243
Anhang
243
Anhang A: Übersicht über verwendete Daten und Quellen. .. ..245
Anhang B: Abbildungen 247
Anhang C: Tabellen 264
Anhang D: Programme
Abbildungsverzeichnis
Abb. 2.1: Konjvmkturwendepunkte nach verschiedenen Konzepten 10
Abb. 4.1a: Verlauf der Quartalsdaten 1980:1-2000:4 M
Abb. 4.1b: Verlauf der Monatsdaten 1980:01-2000:12 65
Abb. 5.1: Vierteljährliche Impulse-Response-Funktionen (Niveaugrößen) 137
Abb. 5.2: Vierteljährliche Impulse-Response-Funktionen (Differenzen) 138
Abb. 5.3: VierteljährL Impulse-Response-Funktionen 4-dimens. VAR-Modelle
(Differenzen) Abb. 5.4: VierteljährL Varianz-Dekompositionen bivariater VAR-Modelle
(Niveaugrößen) Abb. 5.5: Vierteljährliche Varianz-Dekompositionen bivariater VAR-Modelle
141
(Differenzen) Abb. 5.6: Vierteljährliche Varianz-Dekompositionen 4-dimens. VAR-Modelle
(Differenzen) Abb. 5.7: Monatliche Impulse-Response-Funktionen (Niveaugrößen) 142
Abb. 5.8: Monatliche Impulse-Response-Funktionen (Differenzen) Abb. 5.9: Monatliche Impulse-Response-Funktionen 4-dimens. VAR-Modelle
144
(Differenzen) Abb. 5.10: Monatliche Varianz-Dekompositionen bivariater VAR-Modelle
_ 145
(Differenzen) • Abb. 5.11: Monatliche Varianz-Dekompositionen 4-dimens. VAR-Modelle
145
(Differenzen) Abb. 5.12: Prognoseverläufe selektierter AR- und VAR-Modelle für bip,
1993:1-2000:1 Abb. 5.13: Prognoseverläufe selektierter AR- und VAR-Modelle förip,
1993:01-2000:06 Abb. 5.14 Prognoseverläufe von RWI- und Indikator-VAR-ModeUen, 1995:3-2001:1 212
TabeUenverzeichnis
Tab. 2.1: Zyklen für (West-)Deutschland gemäß NBER-MethodDc 17
Tab. 2.2: Westdeutsche Konjunkturzyklen auf Basis von Trendabweichungen der IP 20
Tab. 2.3: Zyklen der Kapazitätsauslastung 21
Tab. 3.1: Zusammensetzung der Gesamtindikatoren 49
Tab. 3.2: Evaluationsmöglichkeiten unterschiedlicher Indikatoren 55
Tab. 4.1: Bestimmtheitsmaße und Kreuzkorrelationen (1980-2000) 68
Tab. 4.2: ADF-Einbeitswurzeltests 73
Tab. 4.3: Modifizierte ADF-Einheitswurzeltests nach PERRON 77
Tab. 4.4: Cointegration-ADF-Tests 79
Tab. 4.5: Tests auf Unverzerrtheit unter der I(0 Annahme der Variablen 94
Tab. 4.6: Koeffizienten und Standardfehler der Bias-Testgleichungen 95
Tab. 4.7: Cointegrationstests für hb-bip und faz-ip 97
Tab. 4.8: Tests auf Unverzerrtheit unter der I(l Annahme der Variablen 99
Tab. 4.9: Korrelation der Prognosefehler 102
Tab. 5.1a: RMSE-Fehlermaße der Ex-Post-Prognose für bip (1980-2000, Quartalsdaten) .121
Tab. 5.1b: RMSE-Fehlermaße der Ex-Post-Prognose für ip (1980-2000, Monatsdaten) 122
Tab. 5.2a: Kausalitätstests der Indikatoren für bip (Quartalsdaten) 125
Tab. 5.2b: Kausalitätstests der Indikatoren für ip (Monatsdaten) 127
Tab. 5.3: RMSE-Fehlermaße naiver Benchmarkmodelle für bip (Quartalsdaten) 165
Tab. 5.4: RMSE-Fehlermaße dynam. Mehrschritt-Prognosen für bip (Quartalsdaten) 166
Tab. 5.5: RMSE-Fehlermaße naiver Benchmarkmodelle für ip (Monatsdaten) 171
Tab. 5.6: RMSE-Fehlermaße dynam. Mehrschritt-Prognosen für ip (Monatsdaten) 172
Tab. 5.7: RMSE-Fehlermaße: Lead-time-abh. Prognosen für bip (Quartalsdaten) 179
Tab. 5.8: RMSE-Fehlermaße: Lead-time-abh. Prognosen für ip (Monatsdaten) 181
2^3 . Tabellenverzeichnis
Tab. 5.9: RMSE-Fehlermaße der Ex-Post-Prognose flir bip (1993:1-2000:1,
Quartalsdaten) jg5
Tab. 5.10: RMSE-Fehlermaße der Ex-Post-Prognose für ip (1993:01-2000:06,
Monatsdaten) jgg
Tab. 5.11: RMSE-Fehlermaße: Rolling-Window-Prognosen für bip 193
Tab. 5.12: RMSE-Fehlermaße: Rolling-Window-Prognosen für ip 194
Tab. 5.13: RMSE-Fehlermaße: BIC-Selektion (Quartalsdaten) 197
Tab. 5.14: RMSE-Fehlermaße: BIC-Selektion (Monatsdaten) 198
Tab. 5.15: Prognosefehlerzerlegung (Quartalsdaten) .201
Tab. 5.16: Prognosefehlerzerlegung (Monatsdaten) 202
Tab. 5.17: RMSE und Prognosefehlerzerlegung (RWI-Vergleich) 213
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| spelling | Gayer, Christian 1971- Verfasser (DE-588)124715990 aut Prognoseevaluation konjunktureller Gesamtindikatoren für Deutschland eine ökonometrische Analyse von F.A.Z.-Konjunkturindikator, Handelsblatt-Frühindikator und Ifo-Geschäftsklima-Index Christian Gayer Frankfurt am Main [u.a.] Lang 2003 XIX, 268 S. graph. Darst. : 210 mm x 148 mm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Europäische Hochschulschriften : Reihe 5, Volks- und Betriebswirtschaft 2979 Zugl.: Bochum, Univ., Diss., 2002 Prognosequalität (DE-588)4115643-2 gnd rswk-swf Konjunkturprognose (DE-588)4139119-6 gnd rswk-swf Konjunkturindikator (DE-588)4139118-4 gnd rswk-swf Deutschland (DE-588)4011882-4 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Deutschland (DE-588)4011882-4 g Konjunkturindikator (DE-588)4139118-4 s Konjunkturprognose (DE-588)4139119-6 s Prognosequalität (DE-588)4115643-2 s DE-604 Europäische Hochschulschriften Reihe 5, Volks- und Betriebswirtschaft ; 2979 (DE-604)BV000001798 2979 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=010294811&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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