Diese Forschungsarbeit widmet sich der Analyse von Stimmungen und Erwartungen im System der Märkte mit Dynamic Partial Least Squares (DPLS) Modellen. Die Analyse komplexer Systeme mit umfangreichen Datensätzen und die Erkennung relevanter Muster erfordern die Verwendung moderner statistischer Verfahren. DPLS-Modelle, eine Variante der Strukturgleichungs-modelle mit Latenten Variablen, werden methodisch erweitert, um mehrere zeitliche Verzögerungsstufen gleichzeitig modellieren zu können. Die ökonometrischen Modelle versuchen, zahlreiche latente Einflussfaktoren und ihre verdeckten Beziehungen zu identifizieren. Als Daten werden rund 80 Indikatoren verwendet von Januar 1991 bis Juni 2010, um Stimmungen, Erwartungen und wirtschaftlich relevanten Größen zu operationalisieren und die Zusammenhänge detailliert zu untersuchen. Die Modellergebnisse zeigen, dass Stimmungen, also die Einschätzung der aktuellen wirtschaftlichen Lage, deutlich mit wirtschaftlichen Größen zusammenhängen, unter anderem mit Investitionen, Auftragseingängen oder Aktienmarktentwicklungen. Die Erwartungen, also die Einschätzung der zukünftigen Entwicklung, bieten eine mittlere bis schwache Prognosekraft für sechs bis maximal achtzehn Monate in die Zukunft. Für kürzere Zeiträume von sechs Monaten sind Stimmungen und Erwartungen die besten verfügbaren Prognosevariablen. Die Analyse der Modellabweichungen erlaubt Rückschlüsse auf wirtschaftstheoretische Konzepte, wie Rationalität der Erwartungen. Auffällig sind scheinbare Phasen der systematischen Über- und Unterbewertungen der aktuellen Situation oder zukünftigen Entwicklung, insbesondere vor und nach Krisensituationen. Die Ergebnisse dieser Arbeit geben somit einen erweiterten Einblick in die empirischen Zusammenhänge subjektiver Einschätzungen mit realen wirtschaftlichen Größen.
In this paper a partial least squares (PLS) approach to dynamic modelling with latent variables is proposed. Let Y be a matrix of manifest variables and H the matrix of the corresponding latent variables. And let H = BH+ε be a structural PLS model with a coefficient matrix B. Then this model can be made a dynamic one by substituting for B a matrix F = B + CL containing the lag operator L. Then the structural dynamic model H = FH+ε is formally estimated like an ordinary PLS model. In an exploratory way the model can be used for forecasting purposes. The procedure is being programmed in ISP.
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.