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A vector error correction model for the relationship between public debt and inflation in Germany
(2014)
In the paper, the interaction between public debt and inflation including mutual impulse response will be analysed. The European sovereign debt crisis brought once again the focus on the consequences of public debt in combination with an expansive monetary policy for the development of consumer prices. Public deficits can lead to inflation if the money supply is expansive. The high level of national debt, not only in the Euro-crisis countries, and the strong increase in total assets of the European Central Bank, as a result of the unconventional monetary policy, caused fears on inflating national debt. The transmission from public debt to inflation through money supply and long-term interest rate will be shown in the paper. Based on these theoretical thoughts, the variables public debt, consumer price index, money supply m3 and long-term interest rate will be analysed within a vector error correction model estimated by Johansen approach. In the empirical part of the article, quarterly data for Germany from 1991 by 2010 are to be examined.
Die Aussicht auf hohe Bonuszahlungen im Erfolgsfall war ein Grund neben mehreren, der Bankmanager im Vorfeld der Finanzkrise dazu verleitet hat, risikoreiche Unternehmensstrategien zu verfolgen und die langfristige Stabilität der Institute zu gefährden. Vor allem im Kreditwesen wurden falsche Anreize in der leistungs- und erfolgsabhängigen Vergütung gesetzt. Die Vergütungssysteme belohnten Manager und Mitarbeiter für die Erreichung kurzfristiger Gewinnziele – ungeachtet der eingegangenen Risiken. Boni wurden meist in bar ausgezahlt und orientierten sich primär an nicht risikoadjustierten Kennzahlen. Inzwischen hat sich in Anbetracht der Dramatik der Finanz- und Wirtschaftskrise eine deutliche Änderung in der Gestaltung der Bonussysteme angekündigt. Wie die Geschäftsberichte einzelner Institute des Jahres 2009 andeuten, werden mit der Erholung des Bankensektors mittelfristig auch die Bonuszahlungen wieder ansteigen.
Finanz- und Bankenkrisen können seit Jahrhunderten beobachtet werden und gründen auf ähnlichen Verhaltensweisen der Beteiligten. Wie die vergangenen zwei Jahre gezeigt haben, variieren hingegen die den Krisen zugrundeliegenden tieferen Ursachen und Mechanismen. Durch statistische Daten wird gezeigt, wie die Immobilienpreise in den USA zunächst stiegen. Wegen erwarteter weiterer Wertentwicklung wurden Kredite auch an Schuldner geringer (subprime) Bonität gegeben und Risiken als forderungsbesicherte Wertpapiere auf globalen Märkten veräußert. Als sich die Wachstumserwartungen nicht erfüllten, vermehrten sich Rückzahlungsausfälle lavinenartig. Vom amerikanischen Hypothekenmarkt breitete sich die Krise auf die internationalen Banken und im weiteren Verlauf auf die Weltwirtschaft aus.
Inhalt: Immobilienindizes in Deutschland -Überblick -Immobilienindex der BulwienGesa AG Zeitliche Disaggregation von Indexreihen mit Hilfe kubischer Splines -Problemstellung -Ermittlung der Polynomialkoeffizienten und Interpolation der Zwischenwerte -Anwendung des Splines auf den Halifax House Price Index Erzeugung vierteljährlicher Indexreihen auf der Grundlage von Daten der BulwienGesa AG
Untersucht werden die von BulwienGesa erhobenen und aufbereiteten jahresdurchschnittlichen Wiederverkaufspreise von Eigentumswohnungen und Einfamilienhäusern in 401 kreisfreien Städten und Landkreisen für die Jahre 2004–2017. Dabei zeigt sich eine Zunahme der regionalen Streuung im Zeitverlauf vor allem in der auf die Finanzkrise 2007–2009 folgenden Zeit. Im Durchschnitt der Regionen (Landkreise und kreisfreie Städte) steigen die Preise; sie entwickeln sich aber regional stark unterschiedlich (in manchen Regionen stagnieren sie oder sind gefallen). Dies führt auch zur Zunahme der Variationskoeffizienten, also der relativen Streuung der regionalen Preise. Dies deutet auf eine Zunahme der regionalen Disparitäten in der Bundesrepublik Deutschland. Besondere Divergenzen zeigen sich zwischen den alten und den neuen Bundesländern, wie auch zwischen prosperierenden kreisfreien Städten und deren Umland und ökonomisch schwächeren Städten und Landkreisen.
Gruppierung von Daten
(2022)
Dieser Beitrag beinhaltet einen Vergleich zwischen den Methoden der Topologischen Datenanalyse (TDA) und statistischen Clusterverfahren bei der Gruppierung von Daten. Es werden Gemeinsamkeiten und Unterschiede bei der Bildung der Cluster und Zuordnung der statistischen Einheiten identifiziert. Hierzu werden zwei empirische Datensätze aus der Biologie und Medizin herangezogen.
Zusammengefasst haben sich die Verfahren der TDA als ein praktikables Werkzeug bei der Gruppierung von Objekten erwiesen. Vor allem mit dem Mapper-Algorithmus konnten adäquate Cluster erkannt werden. Beim Iris Flower-Datensatz hat die TDA ähnliche Ergebnisse wie die Clusteranalyse erzielt. Der Heart Disease-Datensatz war schwieriger zu behandeln. Die genutzten clusteranalytischen Verfahren waren nicht geeignet, die beiden Gruppen von Patienten korrekt zu identifizieren. Im Vergleich zu den Standardverfahren der Clusteranalyse zeigte sich eine leichte Überlegenheit der topologischen Verfahren.
Die Identifikation von Einflussfaktoren und deren Wirkungsrichtung auf die Kursentwicklung einer Aktie ist von großer Bedeutung für die Finanzmarktanalyse. Die wechselseitigen Zusammenhänge zwischen den Renditen spezifischer Aktien sind solche relevante Informationen. In diesem Beitrag werden die Interdependenzen von Aktienrenditen auf der Grundlage vektorautoregressiver (VAR)-Modelle für kleine, homogene Brachen- und Marktsegmente analysiert. Hierzu wurden die Renditen ausgewählter im Deutschen Aktienindex (DAX) notierter Unternehmen zu drei Branchensegmenten zusammengefasst. Darüber hinaus zeigt sich am Beispiel der Hoechst-Aktie, dass eine gemeinsame DAX-Notierung Einfluss auf das Beziehungsgeflecht der Renditen innerhalb eines Brachensegmentes nimmt.
Vektorfehlerkorrekturmodelle (VECM) erlauben es, Abhängigkeiten zwischen den Veränderungen mehrerer potenziell endogener Variablen simultan zu modellieren. Die Idee, ein langfristiges Gleichgewicht gleichzeitig mit kurzfristigen Veränderungen zu modellieren, lässt sich vom Eingleichungsansatz des Fehlerkorrekturmodells (ECM) zu einem Mehrgleichungsansatz für Variablenvektoren (VECM) verallgemeinern. Die Anzahl der kointegrierenden Beziehungen und die Koeffizientenmatrizen werden mit dem Johansen-Verfahren geschätzt. An einer einfachen Verallgemeinerung einer Konsumfunktion wird die Schätzung und Wirkungsweise eines VECM für Verbrauch, Einkommen und Aktienkurse in Deutschland gezeigt. Die Anwendung der Beveridge- Nelson-(BN)-Dekomposition auf vektorautoregressive Prozesse ermöglicht zudem, Abhängigkeiten zwischen den aus den kointegrierten Zeitreihen extrahierten zyklischen Komponenten zu schätzen.