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Persistence of stock returns is an extensively studied and discussed theme in the analysis of financial markets. Antipersistence is usually attributed to volatilities. However, not only volatilities but also stock returns can exhibit antipersistence. Antipersistent noise has a somewhat rougher appearance than Gaussian noise. Heuristically spoken, price movements are more likely followed by movements in the opposite direction than in the same direction. The pertaining integrated process exhibits a smaller range – prices seem to stay in the vicinity of the initial value. We apply a widely used test based upon the modified R/S-Method by Lo [1991] to daily returns of 21 German stocks from 1960 to 2008. Combining this test with the concept of moving windows by Carbone et al. [2004], we are able to determine periods of antipersistence for some of the series under examination. Our results suggest that antipersistence can be found for stocks and periods where extraordinary corporate actions such as mergers & acquisitions or financial distress are present. These effects should be properly accounted for when choosing and designing models for inference.
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.
Im Folgenden wird eine vorwiegend graphisch unterlegte Übersicht über die wirtschaftliche Entwicklung in den fünf neuen Bundesländern während der Transformationsperiode von 1990 bis 1995 gegeben. Dabei wird gleichermaßen auf die wichtigsten wirtschaftlichen Veränderungen, wie auch auf die statistische Problematik ihrer adäquaten Messung, eingegangen. Im zweiten Teil werden kurz die speziellen Probleme der Statistik in dieser Übergangsphase gezeigt. Dies ist einmal die totale Umgestaltung des statistischen Erhebungs- und Aufbereitungssystems in Ostdeutschland mit ihren abrupten theoretischen Neudefinitionen und Neusystematisierungen einerseits und andererseits die nur sehr langsam realisierbare Umstellung der tatsächlich praktizierten Datenerhebung und -bearbeitung, wodurch generell während der interessanten Transformationszeit, also 1989 bis 1991, ein einschneidendes Defizit an vergleichbaren Daten herrscht. Als weitere Erschwernis der statistischen Arbeit tritt die unmittelbar nach der vollzogenen innerdeutschen Anpassung der Statistiksysteme begonnene Harmonisierung der statistischen Systeme in der Europäischen Union hinzu. Im dritten Teil werden die wichtigsten wirtschaftlichen Probleme der Transformation angesprochen. Dazu gehört vor allem die einmalige Schärfe, Tiefe und Schnelligkeit des vollzogenen wirtschaftlichen Strukturbruchs. Insbesondere wird das unerwartete Zusammenbrechen der Industrie in Ostdeutschland, das mit einem Verschwinden großer Teile vormals für den Osten Deutschlands lebenswichtiger Industriezweige verbunden war, betrachtet. Dabei soll die Frage geprüft werden, inwieweit dieses Desaster eine zwangsläufige Folge der Unfähigkeit der ostdeutschen Industrie zum Wettbewerb war, oder ob es durch wirtschaftspolitische Behutsamkeit in der ersten Transformationsphase zu verhindern gewesen wäre. Der vierte Teil analysiert die wirtschaftliche Entwicklung in Ostdeutschland anhand von graphischen statistischen Darstellungen. Den Rahmen stellen dabei so entscheidende Bereiche wie die Entwicklung der Wertschöpfung sowie ihre Strukturveränderung dar. Eingeschlossen von diesen werden die für die Bürger unmittelbar spürbare Arbeitsmarktentwicklung und die Preisentwicklung. Weiter werden die einflußreichen Entwicklungen der Bereiche Wirtschaftsförderung und Investitionen analysiert. Um die verschiedenen Aspekte der Veränderung einer bestimmten Wirtschaftserscheinung adäquat darzustellen, werden im allgemeinen verschiedene Methoden der Repräsentation einer Erscheinung einander gegenübergestellt, wie z. B. die Niveauentwicklung und die Entwicklung des relativen Zuwachses.
Lineare Modelle mit latenten Variablen sind seit langem verbreitete Analyse- und Prognoseinstrumente in den Sozialwissenschaften. Auch in der Ökonometrie gibt es einige Anwendungen. Die meistverbreiteten Modellierungs- und Schätzverfahren sind LISREL von Jöreskog und Sörbom (z.B. 1987) und Partial Least Squares (PLS) von H. Wold (1973). Während LISREL mehr modellorientiert und in der Anwendung konfirmativ ist, kann man PLS als datenorientiert und eher deskriptiv oder explorativ bezeichnen. Charakteristisch für Wolds Herangehen ist, daß das PLS-Modell eigentlich nur durch den Algorithmus zu seiner Schätzung definiert wird. Das umfassendste Programmsystem für PLS ist LVPLS von J. B. Lohmöller (1984). Es lehnt sich sehr eng an die Theorie von Wold an und ist trotz mangelnden Nutzerkomforts in seiner Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit unübertroffen. Weder Wolds Verfahren noch Lohmöllers Programm sehen die Anwendung auf dynamische Modelle, etwa VARs, explizit vor. Die Einbeziehung verzögerter Variablen ist nur in Form selbständiger Variablen möglich, was zu Inkonsistenzen bei der Gewichtung führt. Im folgenden zweiten Abschnitt wird ein Verfahren skizziert (vgl. Strohe 1995), das sich einerseits sehr eng an den Woldschen Algorithmus anlehnt, das aber andererseits speziell auf die Behandlung von dynamischen Modellen mit verzögerten latenten Variablen ausgerichtet ist. Der dritte Abschnitt bringt dann eine Einführung in das entsprechende ISP™ Computerprogramm DPLS (vgl. Geppert 1995). Er besteht aus einer allgemeinen Programmbeschreibung und einer detaillierten Nutzeranleitung. Hinzu kommt die Bearbeitung eines kleinen ökonometrischen Demonstrationsmodells. Im vierten Abschnitt werden mit einer Simulationsstudie die Eigenschaften des Schätzverfahrens DPLS unter verschiedenen Verteilungsannahmen geprüft. Der Anhang bringt die vollständigen Listings der kommentierten Programm-Macros.
This paper is concerned with the education policy of the GDR state party SED in the field of statistics particularly for students of economics. Statistics was expected to be an instrument of party propaganda. What they called socialist statistics was created on the base of the ideas of Marx, Lenin and Stalin. The personnel policy of the Ministry of Higher Education had to serve these purposes, i.e. only active party members had a chance of getting a professor's job. However, a certain proportion of the academic staff did a good teaching and research work ignoring the official party programmes.
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.