Refine
Has Fulltext
- yes (1) (remove)
Year of publication
- 2011 (1)
Document Type
- Article (1) (remove)
Language
- German (1)
Is part of the Bibliography
- no (1)
Institute
Die vorliegende Untersuchung gibt einen Ausblick auf Prognosemöglichkeiten mit dynamischen Strukturgleichungsmodellen. Die Analyse komplexer Systeme mit umfangreichen Datensätzen und die Erkennung relevanter Muster erfordern die Verwendung moderner statistischer Verfahren. DPLS-Modelle, eine Variante der Strukturgleichungsmodelle mit Latenten Variablen, werden methodisch erweitert, um mehrere zeitliche Verzögerungsstufen gleichzeitig modellieren zu können. Die Modelle versuchen, zahlreiche latente Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen zu identifizieren. Als Daten werden rund 80 Indikatoren aus 20 Quellen verwendet, um Stimmungen, Erwartungen und wirtschaftlich relevanten Größen zu operationalisieren und zeitliche Prognosemöglichkeiten zu evaluieren. Für kürzere Zeiträume von sechs Monaten sind Stimmungen und Erwartungen die besten verfügbaren Prognosevariablen. Dieser Beitrag ist entstanden im Rahmen eines Vortrages im gemeinsamen Forschungsseminar mit der Staatlichen Universität für Wirtschaft und Finanzen Sankt Petersburg Finec im Dezember 2010.