TY - BOOK A1 - Dietrich, Irina A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Statistik der öffentlichen Unternehmen in Deutschland : die Datenbasis N2 - Öffentliche Unternehmen werden in Adäquation zum wirtschaftlichen und politischen Verständnis an Hand des Finanz- und Personalstatistikgesetzes operationalisierbar definiert und sowohl gegenüber öffentlichen Behörden als auch gegenüber privaten Unternehmen abgegrenzt. Dabei wird gezeigt, dass keine Deckungsgleichheit, aber eine stückweise Überlappung mit dem Sektor Staat besteht. Dadurch gewinnt ein Teil der öffentlichen Unternehmen Bedeutung für die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, insbesondere für den öffentlichen Schuldenstand und damit für die Konvergenzkriterien im Rahmen der Wirtschafts- und Währungsunion. Die amtliche Statistik gewinnt die Daten für die Statistik öffentlicher Unternehmen in Totalerhebung aus den Jahresabschlüssen dieser Unternehmen einschließlich ihrer Gewinn und Verlustrechnung. Die Statistik öffentlicher Unternehmen übertrifft damit in ihrer Ausführlichkeit und Tiefe die meisten anderen Fachstatistiken. Dem steht der Nachteil der relativ späten Verfügbarkeit gegenüber. Der Wissenschaft steht die Statistik in Form einer formal anonymisierten Datei an Wissenschaftlerarbeitsplätzen in den Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder zur Verfügung. Der Anonymisierungsprozess bedeutet eine weitere Verzögerung der Verfügbarkeit der Daten und steht zusammen mit strengen Geheimhaltungsvorschriften in den Forschungsdatenzentren im Widerspruch zur gebotenen Transparenz und der vorgeschriebenen Offenlegung der Bilanzen im öffentlichen Sektor. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 44 KW - Öffentliche Unternehmen KW - Statistik öffentlicher Unternehmen KW - Sektor Staat KW - Forschungsdatenzentrum KW - Public Enterprises KW - Public Enterprises Statistics KW - Government KW - Research Data Centre Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50795 ER - TY - BOOK A1 - Dietrich, Irina A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Die Finanzlage öffentlicher Unternehmen in Deutschland : statistische Analyse amtlicher Mikrodaten der Jahresabschlüsse N2 - Die Analyse der Finanzlage öffentlicher Unternehmen bringt Informationen über die Kapitalbereitstellung und die Liquidität dieser Unternehmen. Die erforderlichen Kennzahlen werden den Jahresabschlussbilanzen entnommen, die die amtliche Statistik in öffentlichen Unternehmen erhebt. Zunächst werden geeigneten Kennzahlen ausgewählt und definiert, für die einzelnen Unternehmen aufbereitet sowie für die Gesamtheit öffentlicher Unternehmen und ihre Klassen aggregiert. Sie werden in ihrer Entwicklung über den Zeitraum von 1999 bis 2006 analysiert und – unter starken Vorbehalten – mit analogen Kennzahlen in der privaten Wirtschaft verglichen. Die Vorbehalte ergeben sich daraus, dass sich Ziele und Bedingungen im öffentlichen Unternehmensbereich häufig von denen der privaten Wirtschaft unterscheiden, z. B. durch die stärkere Orientierung an öffentliche Aufgaben als an betriebswirtschaftliche Effizienz, durch die eingeschränkte Veräußerbarkeit des Vermögens und durch das geringere Risiko einer Insolvenz. Dank der Kapitalzuführungen von der öffentlichen Hand haben öffentliche Unternehmen in Deutschland höhere und zunehmende Eigenkapital- und Rücklagenquoten im Vergleich zu privaten Unternehmen, während ihr durchschnittlicher Innenfinanzierungsgrad und ihre Kapitalrückflussquote unter denen im privaten Sektor liegen. Insgesamt wird durch die Analyse der Finanzlage die enge Verflechtung zwischen öffentlichen Unternehmen und öffentlichen Haushalten unterstrichen. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 46 KW - Öffentliche Unternehmen KW - Statistik öffentlicher Unternehmen KW - Jahresabschlussanalyse KW - Finanzlage KW - betriebswirtschaftliche Kennzahlen Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-52266 ER - TY - BOOK A1 - Nastansky, Andreas A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Konsumausgaben und Aktienmarktentwicklung in Deutschland : ein kointegriertes vektorautoregressives Modell N2 - 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. N2 - Vector error correction models (VECM) allow to simultaneously model dependencies between the changes of several potentially endogenous variables. The idea is the modelling of a long-run equilibrium together with the short-run dynamics. Therefore a single equation approach (ECM) can be generalised to a multi equation approach (VECM) for variable vectors. The number of cointegration relations and the coefficient matrices are estimated with the Johansen procedure. The estimation of a VECM for income, consumption and stock prices for Germany is demonstrated by using a generalised consumption function. The Beveridge-Nelson-(BN)-Decomposition procedure for vectorautoregressive processes allows extracting cyclical components of cointegrated time series and estimating the degree of co-movement between these transitory components. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 50 KW - Beveridge-Nelson-Dekomposition KW - Johansen-Verfahren KW - Kointegration KW - Vektorfehlerkorrekturmodell KW - Vermögenseffekt KW - Beveridge-Nelson-Decomposition KW - Johansen Procedure KW - Cointegration KW - Vector Error Correction Model KW - Wealth Effect Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-53773 ER - TY - BOOK A1 - Dietrich, Irina A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Die Vermögenslage öffentlicher Unternehmen in Deutschland : statistische Analyse anhand von amtlichen Mikrodaten der Jahresabschlüsse N2 - Das Erkenntnisziel der Analyse der Vermögenslage ist die Gewinnung von Informationen über das Vermögen eines Unternehmens und seine Investitionstätigkeiten. In dieser Arbeit stellt das Definitionssystem der Jahresabschlussanalyse (in der Fachliteratur auch Bilanzanalyse genannt) die theoretische Grundlage für die statistische Analyse der Vermögenslage in der Gesamtheit öffentlicher Unternehmen dar. Die Vermögenslage wird mit Hilfe der aus der Bilanz ablesbaren Kennzahlen analysiert. Dabei stellen die Posten der Bilanz ursprüngliche Merkmale dar, auf deren Grundlage die zu untersuchenden Merkmale – Kennzahlen der Vermögenslage gebildet werden. Da die Heterogenität öffentlicher Unternehmen die Vergleichbarkeit der untersuchten Kennzahlen erschwert, stellt die Aufbereitung der Bilanz (Bildung der Strukturbilanz) in diesem Zusammenhang einen wichtigen Zwischenschritt in der Analyse dar, der allerdings schon dem Wirtschaftsprüfer erhebliche Kopfschmerzen bereiten kann, geschweige dem Statistiker. Eine einheitliche Strukturbilanz soll die Vergleichbarkeit der Bilanzkennzahlen gewähren. Die Vorgehensweise bei der Aufbereitung der Bilanz für eine Strukturbilanz wird in der Fachliteratur nicht eindeutig festgelegt. Die fachlichen Beiträge dort bestehen überwiegend aus Hinweisen und Empfehlungen zum Vorgehen in einzelnen Untenehmen, was natürlich gut nachzuvollziehen ist, da jedes Unternehmen eine eigene Spezifik hat. An dieser Stelle muss jedoch ein Statistiker, der sich weniger mit den einzelnen Fällen beschäftigt, sondern die Massenphänomene untersucht, auf eine einheitliche Variante der Bilanzaufbereitung zurückgreifen. Auf die Besonderheiten der Datenaufbereitung für öffentliche Unternehmen und die Bildung der Strukturbilanz soll an dieser Stelle nicht eingegangen werden. In dem folgenden Abschnitt werden die zu untersuchenden Merkmale - Kennzahlen der Vermögenslage definiert. Diesem schließt sich der Abschnitt mit den empirischen Ergebnissen an. Die Berechnungen wurden sowohl für die ganze Grundgesamtheit öffentlicher Unternehmen als auch an einigen Stellen für ihre einzelnen Klassen durchgeführt. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 42 Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-48545 ER - TY - BOOK A1 - Dietrich, Irina A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Die Vielfalt öffentlicher Unternehmen aus der Sicht der Statistik : ein Versuch, das Unstrukturierte zu strukturieren T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 40 KW - öffentliche Unternehmen KW - public enterprise Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-46306 ER - TY - BOOK A1 - Nastansky, Andreas A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Die Ursachen der Finanz- und Bankenkrise im Lichte der Statistik N2 - 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. N2 - Financial and banking crisis have been repeatedly reported on few centuries. In a way, they were caused by similar behaviour of the people involved. But the essential reasons and mechanisms were basicly different. In this paper, by statistics is to be demonstrated in which way US residential property prices had been developing before the beginning of the current crisis. Because of the expectation of continuing increase banks did not hesitate to give mortgages even to subprime, i.e. less reliable, debtors. Furthermore, they passed on their risk by selling special new securities, such as MBS (mortgage-backed securities), on global markets, i.e. all over the world. When the expectation of eternal growth failed to come true the number of debtors unable to meet their repayments snowballed and mortgage banking collapsed. Then the crisis was spreading across international banking and, eventually, severely damaged the whole world economy. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 35 KW - Finanzkrise KW - Banken KW - Subprime-Krise KW - forderungsbesicherte Wertpapiere KW - Interbankenmarkt KW - Abschreibungen Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-37915 ER - TY - BOOK A1 - Ruge, Marcus A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Analyse von Erwartungen in der Volkswirtschaft mit Partial-Least-Squares-Modellen T1 - Analysis of expectations in the economy with Partial Least Squares Models N2 - Der statistische Diskussionbeitrag untersucht, ob und wie sich Erwartungen und Stimmungen in der Wirtschaft bilden bzw. von welchen volkswirtschaftlichen Größen sie abhängen. Als Methodik werden Partial Least Squares (PLS) Modelle genutzt, eine Modellklasse der Pfadanalyse mit latenten Variablen. Die verwendeten Daten wurden vom Ifo-Institut und aus der amtlichen Statistik entnommen. N2 - This paper analyses the development of sentiments and expectations in the German economy. The issue is how these expectatons are influenced by major macroeconomic variables like investments or unemployment. Several Partial Least Squares models (PLS) are used to estimate the relations. The data is derived from the German Ifo Institut and the official statistic. T3 - Statistische Diskussionsbeiträge - 29 KW - PLS KW - LISREL KW - Erwartungen KW - Ifo KW - Wirtschaft KW - expectations KW - PLS KW - economy KW - Germany Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-27010 ER - TY - JOUR A1 - Strohe, Hans Gerhard A1 - Achsani, Noer Azam T1 - Statistische Zusammenhänge zwischen Börsen Osteuropas und ausgewählten internationalen Aktienmärkten Y1 - 2005 SN - 3-89936-322-1 ER - TY - JOUR A1 - Strohe, Hans Gerhard A1 - Achsani, Noer Azam T1 - Zusammenhang zwischen den Börsen Osteuropas und ausgewählten internationalen Wertpapiermärkten Y1 - 2005 SN - 1814 - 4802 ER - TY - JOUR A1 - Strohe, Hans Gerhard T1 - Weitere Anmerkungen zu Peter v.d. Lippe und Sybille Schmerbach Y1 - 2003 SN - 0002-6018 ER -