Haben Sie Fragen zur Vorlesung? Jenni, wir haben in der letzten Vorlesungsstunde versucht,
Konjunkturdefinitionen zu systematisieren und sind soweit gekommen, dass wir gesagt haben,
wir können drei verschiedene Konzepte von Konjunktur, zwei,
drei verschiedene Konzeptionalisierungen des Phänomens, Konjunktur erkennen.
Einerseits die amerikanische von National Beurope Economic Research geprägte Vorstellung des Konjunkturschwankungen,
Schwankungen des Niveaus der aggregierten ökonomischen Aktivität sind, die wir heutzutage typischerweise durch das Bruttoinlines-Produkt ausdrücken würden.
Wichtig ist hier die Betonung darauf,
dass man das Niveau einer Zeitreihe betrachtet,
dass man also nicht irgendwie versucht, Trendbereinigung und Ähnliches durchzuführen,
sondern vereinfachend gesprochen, schlicht sagt, wenn das Bruttoinhaltsprodukt steigt,
dann sind wir in einer Aufschwungphase und wenn es fällt,
dann sind wir in einer Abschwungphase,
wobei man dann noch bestimmte Minimum dauern,
Minimaldauern festgelegt hat,
um rezessive Phasen von expansiven Phasen
zu unterscheiden
Das zweite Konzept war ein Konzept, was stärker,
eigentlich spezifisch für Deutschland und auch für Japan angewendet worden ist,
also für die nach dem Zweiten Weltkrieg besonders stark,
wachsenden ehemals kriegszerstörten Volkswirtschaften,
bei denen man diese Konjunkturzyklen des Burn Switchell-Typs nicht antraf,
wo das Bruttoinlandsprodukt über einen langen Zeitraum hinweg ständig anzustiegen schien,
also ungefähr von 1949 bis 1967, 68 ungefähr fast 20 Jahre,
sah man praktisch nur Wachstum in diesen Staaten und dementsprechend taugten die Definitionen,
die Burns und Mitchell für Konjunktur erarbeitet hatten,
mit auch bestimmten apriorischen Vorstellungen darüber, wie lange expansive Phasen maximal wären.
Sie hatten das gesehen, in der Definition von Burns und Mitchell,
die taugten nicht für die wirtschaftlichen Erfahrungen,
die in Deutschland und in Japan insbesondere gemacht worden sind.
Und andere Forscher am NVR haben dann versucht,
andere Definitionen von konjunkturellen Phänomenenen aufzulegen, die ich hier bezeichne als Trendabweichungszyklen,
auch wenn sie in der Literatur,
in der Originalliteratur als Wachstumszyklen bekennzeichnet worden sind.
Die Begrifflichkeiten sind ja also etwas schwammig und geben zu Missverständnissen Anlass.
Diese Trendabweichungszyklen haben gemeinsam, dass hier Zyklen definiert werden, relativ zu einem Wachstumstrend.
Daher eben auch der Name Wachstumszyklus, den Ilse Minz geprägt hat,
die als erste derartige Zyklen definiert hat. Das Problem,
wie wir festgestellt haben, bei dieser Art von Zyklusdefinition ist das,
dass wir um einen Zyklus identifizieren zu können,
jetzt zunächst einmal einen Trend definieren müssen und somit gewissermaßen ein definitorisches Problem nur durch ein anderes definitorisches Problem abgelöst haben.
Denn was genau ein Trend ist, ist mindestens so unklar,
wie die Frage, was genau Conny Tour ist. Wir hatten gesehen,
dass die einfachste Vorstellung eines Trendmodells in gewisser Hinsicht eine sehr extreme Vorstellung ist,
nämlich die des linearen Trends und dass dieser lineare Trend den Daten,
die wir in der Empirie beobachten, oft nicht angemessen ist.
Wir haben uns dann überlegt, dass es andere Formen von Trends geben kann. Es kann quaratische oder exponentielle oder logarithmische Trends geben,
immer versehen mit der Vorstellung,
dass dieser Trend sozusagen die langfristige Wachstumsentwicklung einer Zeitreihe wiedergeben muss und wir haben auch gesehen,
dass solche sehr einfachen Trendformen, die also auf relativ übersichtliche mathematische Ausdrücke zurückzuführen,
sind oft die Eigenschaft haben,
dass sie das langfrige Verhalten einer Zeitreihe nicht gut abbilden,
dass sich also die Zeitreihe einfach der Forderung verweigert,
sagen wir mal quadratisch zu wachsen oder logarithmisch zu wachsen oder wie auch immer.
Also man kann immer ganz gut solche Trends anpassen an eine gegebene Datenmenge.
Man kann die Parameter beispielsweise eines kubischen Trends so bestimmen,
dass die Daten, die wir haben,
durch diesen Trend scheinbar gut erklärt werden,
aber wenn man dann Trendextrapolation betreibt und guckt,
ob die Zeitreihe, die man hat,
in den nächsten Perioden auch tatsächlich sich so verhält,
wie der langfristige Trend,
der aus den geschätzten Parametern resultieren wird,
das vorgeben würde,
dann stellt man fest,
dass das typischerweise nicht
der Fall ist
Nun eine Möglichkeit, den Trend, besonders flexibel zu gestalten,
war, die des Hodric. Pressgott-Trends,
da haben wir gesehen, der Hodric Pressgott-Trend ist ein Versuch,
abzuwägen zwischen einer besonders glatten Spezifikation des Trends,
die gegeben wäre durch einen linearen Trend.
Insofern sagte ich eben, ist der lineare Trend ein besonders extremes Trendmodell,
als er die Glattheit des Trends ganz besonders stark betont.
Und andererseits dem Extrem eine besonders gute Anpassung an die Zeitreihe
zu erreichen. Da haben wir gesehen,
dieses andere Extrem wäre dann zu sagen,
naja, der Trend ist die Zeitreihe selbst
Und zwischen diesen beiden Extremen kann man über einen bestimmten Parameter,
den wir Lamda genannt haben, abwägen und da haben sich bestimmte Konventionen in der Literatur herausgebildet,
zum Beispiel, dass Lamda gleich 1600 ist, für Quartalsdaten.
Und dadurch erreichen wir einen flexiblen Trend. Derartige Überlegungen haben wir
in der letzten Stunde angestellt und ich habe ihnen gezeigt,
wie sich das darstellt, wenn wir das auf deutsche Daten anwenden,
die durch den Wiedervereinigungsbruch 1990, 91 besonders problematisch sind.
Meine persönliche Auffassung ist,
dass diese Trendabweichungszyklen eigentlich nicht sonderlich tauglich als Zykluskonzept sind,
weil eben die Schwierigkeit der Bestimmung des Trends dort vorliegt,
aber ich will ihnen auch nicht verhehlen, dass gerade der Heutrick Prescott trennt,
ziemlich weite Akzeptanz in der Wirtschaftswissenschaft erfahren hat und viele konjunkturelle Betrachtungen,
mangels guter Alternative, einfach angestellt werden,
indem man Daten, Heutric Pressgott filtert, also in Hodric
Pressgott trennt, herausrechnet aus den Daten und dann das,
was übrig bleibt als Zyklus interpretiert.
Ob das nun vernünftig ist oder nicht, sei dahingestellt.
Ein drittes Trendkonzept oder ein drittes Zykluskonzept,
was ich eigentlich präferiere gegenüber dem Hodric Pressgott trennt,
was aber in der Literatur nicht so weit verbreitet ist,
ist das Konzept der Wachstumszyklen bei diesen Wachstumszyklen, würden wir so vorgehen,
dass wir sagen, wir betrachten einfach Wachstumsrate einer Variablen.
Das bedeutet nichts anderes, als das,
sofern sie die Variable selbst in Logerithmen ausdrücken.
Der Trend nichts anderes ist, als der Wert der Vorperiode.
Also der Wert, den die Zeitreihe in der Vorperiode angenommen hat.
Denn der wird dann jeweils abgezogen von der Zeitreihe und die Differenz zwischen
zwei benachbarten Punkten ist in Logerithmen approximativ, die Wachstumsrate,
sodass sie also den Zyklus mit der Wachstumsrate identifizieren würden.
Das hat immerhin den Vorteil,
dass es sich um eine eindeutige Zyklusdefinition handelt,
die nicht wirklich von einer Trenddefinition,
einer irgendwo willkürlichen Trenddefinition abhängig ist
Ich hatte ihn gezeigt,
dass diese Eigenschaft des Wachstumszyklus eben auch den Vorteil hat oder den,
die doch zumindest angenehme Eigenschaft hat,
dass der Wachstumszyklus dem Konjunkturzyklus nach Berlins Mitchell Definition voraus eilt,
weil der, weil das Maximum der Wachstumsrate sich immer findet,
bevor das Maximum oder das relative Maximum in der,
in der Niveaudarstellung der Zeitreihe erreicht ist.
Also das ist eine Alternative Definition für Zyklus und da
spricht man dann eben ebenfalls von Wachstumszyklen,
weshalb mir daran liegt,
dass sie das vorhergehende Konzept eben als Trainerzeichnungszyklus bezeichnen und
nicht als Wachstumszyklus,
so wie es
Ilseminz getan hat
Hier ist nochmal so eine Datierung von Wachstumszyklen, die ich
sie mit der Bri-Boschan-Prozedur vor einigen Jahren mal vorgenommen habe.
Ich hatte ihnen schon erläutert, dass dieser Datensatz dann nur bis 1994 geht,
weil er wiedervereinigungsbedingt nicht weiter gepflegt worden ist.
Das Auffällige an diesen Wachstumszyklen ist, dass wir ungefähr doppelt
so viele Zyklen dort beobachten, wie in den Niveaus.
Sie können das vergleichen mit der Grafik, die ich Ihnen vorher gezeigt hatte, zu den Niveaus. Also wenn Sie hier mal so ungefähr zählen,
die Anzahl der Rezessionen, die man hier mitteln würde,
indem man einfach relative maximal und minimal zählt,
die wir in der Bry Bosshine, prozedur ermitteln,
nicht gerechnet solche kleinen Ausschläge,
die irgendwie die Anforderungen an Mindestdauern von Zyklen nicht erfüllen,
so wie sie von den NBA-Forschern gesetzt worden sind,
dann sehen wir sie, dass wir hier ungefähr eins,
zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben,
acht, neun, zehn Tiefpunkte beobachten im Zeitraum von 1960 bis
1994. Und wenn wir die vergleichbare Grafik uns angucken für die Niveaus,
die ich in der letzten Stunde gezeigt habe,
wo war sie
Da bin ich drüber hinweg. Das war die entsprechende Grafik,
also mit demselben Programm erstellt, für die Niveaus,
selbe Zeitreihe, nur eben jetzt Niveaus statt Wachstumsraten,
da sehen Sie das für 1, 2, 3,
4, 5, also gerade die Hälfte an Tiefpunkten haben.
Das heißt, Wachstumszyklen neigen dazu, besonders viele Zyklen aufzuweisen.
Die sind dann kurzfristigerer Art, logischerweise, als die Zyklen,
die wir im Niveau betrachten. Der Grund ist der,
dass wir neben den schweren konjunkturellen Einbrüchen,
die sie durch negative Wachstumsraten charakterisiert finden, insbesondere hier die 66,
67er Rezession, die 74, 75er Rezession,
die Rezession von voll von 79 bis 81 und dann hier die 1993er-Rezession,
die hier sehr schön heraustritt,
als bis dato schwerste Rezession der Wirtschaftsgeschichte der Bundesrepublik Deutschland,
dass wir daneben eben auch Punkte finden,
wo die Wachstumsrate kaum negativ geworden ist.
Also sie ist zwar lokal mal irgendwie relativ gering geworden,
geht hier in den Nullbereich hinein, ja,
findet sich aber nicht wirklich stark im negativen Bereich.
Und solche sogenannten Zwischenzyklen finden wir eben in der Wachstumsrate,
die wir in den Niveaus
nicht identifizieren würden
Ich will an dieser Stelle diese Art von Abgrenzung beenden mit letzten Endes der Botschaft,
dass die Definition von Konjunktur sehr unterschiedlich ausfallen kann,
je nach Neigung des Betreffenden Forschers und je nach vielleicht auch Ziel
einer konjunkturellen Untersuchung und möchte auf das Konzept der Trendabweichungszyklen,
was für Deutschland besonders bedeutend ist,
jetzt im nächsten Kapitel noch einmal aus einer anderen Perspektive eingehen.
Denn das, was wir bislang gemacht haben,
ist im Wesentlichen,
dass wir
statistisch vorgegangen sind
Also diese ganze, diese ganzen Untersuchungen, diese Möglichkeiten,
Definitionen von Konjunktur zu erarbeiten, sind,
wie ihnen vielleicht aufgefallen ist, völlig unökonomisch.
Es hätte sich um irgendeine beliebige Zeitreihe handeln können, die wir jetzt auf Zyklizität untersuchen.
Es hätten irgendwie kumulierte Regenfälle in Ägypten sein können,
die auch bestimmte Schwankungen aufweisen und die man mit denselben Arten
von Definitionen versuchen könnte zu erfassen, Schwankungen im Niveau,
Abweichungen von irgendeinem Trend oder Schwankungen in der Wachstumsrate.
Also alles das, was wir hier gemacht haben bei
rein statistisch diskriptiv und hatte keinen ökonomischen Gehalt
Man kann das jetzt natürlich kritisieren, kann sagen,
letzten Endes befassen wir uns ja mit einem ökonomischen Phänomen und deshalb liegt es nahe,
Konjunktur auch ökonomisch zu motivieren und das ist in der Tat gemacht worden,
wird zum Teil auch heute noch gemacht,
insbesondere in Deutschland ist die Tradition gepflegt worden.
Da hat man nämlich versucht, das Problem,
was ich Ihnen aufgewiesen habe,
dass der Trend beim Konzept des Trendabweichungszyklus letzten Endes irgendwo willkürlich gewählt werden muss,
dadurch in den Griff zu kriegen, dass man sagt,
ja, jetzt motivieren wir diesen Trend einmal ökonomisch.
Unglücklicherweise ist es so,
dass die ökonomische Motivation des Trends ebenfalls nicht eindeutig ist,
sondern da gibt es ja viele Möglichkeiten,
das zu machen und ich würde Ihnen zwei exemplarisch vorstellen
Wie kann man das machen und was ist in Deutschland gemacht worden?
Wie gesagt, das Trendabweichungskonzept war für Deutschland relevant durch die starken,
durch das starke Wirtschaftswachstum in den ersten 20 Jahren nach dem Kriege.
Und weil man das dann eben attraktiv fand,
nur die Abweichungen von einem Trend zu betrachten,
hat man versucht, diesen Trend ökonomisch zu motivieren,
indem man Begriffe geprägt hat, wie zum Beispiel den des Produktionspotenzials.
Produktionspotenzial bedeutet nichts anderes als,
das ist diejenige Menge an Bruttoinlandsprodukt oder damals war es das Bruttosozialprodukt,
aber der Unterschied ist für unsere Zwecke irrelevant.
Diejenige Meghan des Bruttoinlandsprodukts, die man produzieren könnte,
Wenn alle Produktionsfaktoren oder die maßgeblichen Produktionsfaktoren voll ausgelastet sind.
Ja, also unter Vollauslastung der Kapazitäten und der Vollauslastung der Nutzungen,
der Produktionsfaktoren in der Ökonomie, könnten wir so und so viel produzieren.
Das nennen wir den Trend. Und alles das,
was nicht ausgelastet ist an Produktionsfaktoren,
bedingt eine Abweichung vom Trend und dieser Abweichung vom Trend,
fast von einer Zyklus-Aff
Sie sehen sofort, dass diese Art des Trendkonzepts zunächst einmal etwas anders ist,
als das Trendskonzept, was ich ihm bislang vorgestellt hatte.
Denn wenn wir den Trend definieren, als die Vollauslastung der Produktionsfaktoren,
dann führt das natürlich dazu, dass die Abweichung vom Trend immer negativ ist.
Wir können dann also eine Zeitreihe beobachten, die im Prinzip
eigentlich immer negativ sein sollte. Und wir würden dann sagen,
naja, wenn diese Zeitreihe besonders stark negativ ist,
dann sind wir irgendwie in einer Rezession und wenn sie weniger
stark negativ ist und sie stärker der Vollauslastung der Produktionsfaktoren,
der Vollauslastung der Produktionskapazitäten nähert,
dann sind wir in der expansiven Phase bzw. am Hochpunkt
der Konjunktur
Aber es wird eben nicht das geben,
was ihr bei dem Trendabweichungszyklums hatten,
den wir statistisch definiert hatten, statistisch deskriptiv definiert hatten,
dass wir gesagt hatten, naja, die Zeitreihe,
die schwankt um den Trend rum und es war oberhalb des Trends und mal unterhalb des Trends.
Das dürfte bei diesem Trendkonzept nicht passieren.
Letzten Endes ist das aber keine sehr maßgebliche Unterscheidung,
weil das irgendwo nur eine Niveauverschiebung ist,
die wir hier mit dem Trend anstellen und die sich dann als eine Niveauverschiebung des Zyklus darstellt.
Wir sehen trotzdem irgendwo eine Zeitreihe, die Schwankungen ausübt,
bezogen auf einen Referenzpunkt, den wir eben als ökonomischen Trend modellieren.
Also das ist nicht wirklich ein großes Problem,
das wir hier im Wesentlichen
negative Abweichungen kriegen werden
Ein größeres Problem ist es, sich zu überlegen,
welche Art von Produktionsfaktoren wollen wir denn berücksichtigen, wenn wir die,
wenn wir die Vollauslastung der Produktionsfaktoren als wesentliches Trendkonzept unterstellen wollen.
Der vollständigere Ansatz ist der,
den ich ihnen als zweites zeigen werde,
das wäre der, dass man sagt, naja,
wir müssen irgendwie eine gesamtwirtschaftliche Produktionsfunktion schätzen und in diese gesamtwirtschaftliche
Produktionsfunktion stecken wir alles das,
was eben als Produktionsinputs in der Ökonomie im Rahmen des Produktionsprozesses
verwandt wird
Das ist theoretisch der Befriedigenderer Ansatz, ist aber auch der
empirisch schwieriger durchzuführende Ansatz. Und der leichtere ist der,
dass man sagt, wir beschränken uns irgendwo auf einen maßgeblichen Produktionsinput,
der vielleicht auch ganz gut erfasst werden kann.
In diesem Fall hat man das Kapital genommen. Die Vorstellung dabei ist die,
dass man sagt, naja,
Kapital und Arbeit stehen wahrscheinlich irgendwo in einem bestimmten Verhältnis zueinander,
wenn wir eine bestimmte Menge an Maschinen einsetzen,
dann bedingt das typischerweise auch,
dass man eine bestimmte Menge an Arbeitern beschäftigt.
Und je größer der Maschinenstand ist, desto größer ist die Beschäftigung des Produktionsfaktors Arbeit.
Insofern reicht es vielleicht, wenn wir nur einen Produktionsfaktor betrachten,
um dieses Vollauslastungskonzept oder maximal Auslastungskonzept zu zu erfassen.
Das ist insofern ganz angenehm, als solche Daten regelmäßig von Betrieben
abgefragt werden durch das Münchner IFO-Institut, die immer die Unternehmen fragen,
zu wie viel Prozent haben Sie Ihren Kapitalbestand ausgelastet?
Zu wie viel Prozent haben Sie Ihren Maschinenpark ausgelastet im Produktionsprozess
und die geben dann eben irgendwie antworten und sagen,
es ist 85 Prozent oder 95 Prozent oder sowas ähnliches und da hat man also diese Auslastung,
die man braucht, um das Trendkonzept hier realisieren zu können.
Freilich behandelt man den Produktionsinput Arbeiter nicht als einen selbstständig variierenden Faktor,
was bedeutet, dass man implizit auch praktisch eine Leon-Tief-Produktionsfunktion unterstellt,
mit einem festen Faktor-Einsatzverhältnis zwischen den beiden Produktionsfaktoren, Arbeit und Kapital.
Ich zeige Ihnen jetzt zunächst einmal, wie das in dieser
kapitalbezogenen Methode funktioniert, die man auch als die Kapitalkoeffizientenmethode bezeichnet.
Der Ausdruck kapitalkoeffizient ist dort etwas irreführend, weil man eigentlich
arbeitet mit dem Inversen des Kapitalkoeffizienten, nämlich mit der Kapitalproduktivität.
Also nur damit Sie das vielleicht konzeptionell richtig richtig gutieren können.
Es ist folgendermaßen als kapitalproduktivität, bezeichnet man KT,
den Quotienten aus Output zu Input Kapital.
Ja, das ist die Kapitalproduktivität. Als Kapitalkoeffizient bezeichnet man
das Inverse davon. Das wäre eins durch KT oder
eben nichts anderes als Kapital geteilt durch Arbeit.
Es steckt natürlich in beiden Größen exakt dieselbe Information drin,
Insofern ist es vielleicht noch erklärlich, dass er eine gewisse Begriffsverwirrung stattfindet.
Tatsächlich wird in der Kapitalkoeffizientenmethode, allerdings gerade die Kapitalproduktivität verwendet
und so werde ich ihnen das jetzt auch gleich darstellen.
Ich lege auf die Unterscheidung deshalb wert,
weil wir dann im ersten theoretischen Kapitel,
was ich heute noch beginnen werde,
wenn wir über das Multiplikator-Accelerator-Modell sprechen, diesen Kapitalkoo-effizienten thematisieren werden,
also das Inverse der Kapitalproduktivität und da sollten sie nach Möglichkeit nicht durcheinander kommen,
nur deshalb, weil traditionell eben die Methode,
die sich der Kapitalproduktivität bedient,
kapitalkoeffizienten Methode heißt
Also, in der vom Sachverständigenrat zur Begutachtung der wirtschaftlichen Lage eingesetzten sogenannten Kapitalkoeffizienten
Methode wird tatsächlich eben diese Kapitalproduktivität geschätzt oder genau genommen,
sie wird berechnet, denn es gibt ja Daten dazu aus der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung,
beziehungsweise aus der Sachvermögensrechnung des statistischen Bundesamtes,
da kriegt man also Daten über den Kapitalbestand hier,
rechnet man also also einfach diesen koalientenkleinen KT aus und dann schätzt man eine ganz einfache,
lineare Regression, man nimmt den Logarithmus,
dieses Kapitalkoeffizienten und regressiert den auf eine Konstante und auf die Zeit.
Da kriegt man also irgendwie so eine Funktion Alpha Plus Better mal,
Tee, in Logarithmen, beziehungsweise man kann das auch wieder umrechnen,
natürlich in die Niveaus, dann würde man irgendwie herauskriegen,
dass KT gleich eh hoch Alpha mal eh Hochbeta-Tees.
Und dann guckt man, was eigentlich die maximale Kapitalproduktivität ist,
die jemals erreicht worden ist und bezeichnet diese maximale Kapitalproduktivität als
Kartiersterne oder ich bezeichne sie hier als KT-Stern.
Und wenn wir jetzt die maximale Kapitalproduktivität haben,
die wir im Beobachtungszeitraum jemals wahrgenommen haben,
die wir jemals beobachtet haben, dann können wir doch sagen,
naja,
das ist offenbar das,
was möglich ist zu produzieren mit einer gegebenen Kapitalmenge
Und üblicherweise produzieren immer weniger. Das heißt, wir lassen dann offenbar
unsere Produktionsmöglichkeiten, wir nutzen unsere Produktionsmöglichkeiten nicht voll aus.
Wir lassen das Produktionspotenzial nicht voll aus. Das heißt,
wir können dann, also das Produktionspotenzial, errechnen als die
mögliche Produktionsmenge, die wir durch irgendwelche Gründe nicht realisieren.
Als PT-Stern, das steht hier praktisch für das mögliche Y,
das ist Kathi-Stern, der maximal die maximale Kapitalproduktivität,
multipliziert mit dem tatsächlichen Kapital bestatt
Ähm, Sie können sich diese Geleichung ganz einfach verständlich machen,
indem Sie nichts anderes machen,
als dass Sie sich sagen, naja,
K-T-Stern ist ja irgendwie Y-T durch K-T. Wenn Sie hier Y-T durch K-T reinsetzen,
dann sehen Sie, dass das K-T sich wegkürzt in Zähler und Nenner.
Es bleibt also hier letzten Endes ein Y-T-Wert, ein Produktionswert stehen.
Und dadurch, dass ich hier das maximale K-T-Stern genommen habe,
kriege ich sozusagen die maximale Produktionsmenge,
die möglich ist,
mit einem gegebenen Kapitalbestand
Sie sehen das vielleicht etwas einfacher, wenn ich Ihnen das
jetzt hier zunächst mal in einer idealisierten Grafik zeige.
Was macht man nun? Wir haben irgendwie eine Zeitreihe Kathi,
Messdaten für die Kapitalproduktivität, die entlang der Zeitachse hier idealisiert
irgendwie in dieser Art und Weise verlaufen.
Ja, hier wird die Zeit abgetragen,
da oben wird die Kapitalproduktivität abgetragen und dann sehen wir also
diese Art der Zeitreihe
Was man dann macht, ist,
dass man diese Form der Zeitreihe,
die also oft so einen ähnlichen Verlauf hat wie das,
was ich hier eingezeichnet habe,
dass man die in locker linearer Form als Funktion der Zeit schätzt.
Das heißt, die geschätzte kapitalproduktivität ergibt sich dann eh hoch
Alphadach plus Betterdach mal Tee und das soll diese durchgezogene glatte Linie sein,
die jetzt hier so als ein Trend durch die Kapitalproduktivität durchgeht.
Und diese geschätzte Linie, die verschieben wir jetzt nach oben,
bis sie die beobachtete Linie gerade noch,
die beobachtete Linie gerade noch an einem Punkt berührt.
Das heißt, hier beobachten wir sozusagen
die maximale Kapitalproduktivität
Gegeben, die Abhängigkeit der Kapitalproduktivität von der Zeit.
Es geht jetzt also nicht darum, den tatsächlich maximalen Wert zu beobachten,
der hier läge, sondern den, der gegeben,
die Abhängigkeit der Kapitalproduktivität von der Zeit maximal ist.
Das wäre der. Und dann würden wir also sagen,
eigentlich hätten wir zu jedem Zeitpunkt T,
eine Kapitalproduktivität in dieser Größenordnung beobachten können müssen,
wenn wir effizienten Gebrauch von allen Produktionsfaktoren gemacht hätten.
Tatsächlich haben wir das aber nicht gemacht. Das heißt,
wir können jetzt dieses Kathi Stern hier benutzen,
um uns
das Produktionspotenzial auszurechnen
Hier zeige ich Ihnen das mal mit realen Daten für die Bundesrepublik Deutschland.
Die durchgezogene Linie ist, die tatsächlich beobachtete Kapitalproduktivität.
Sie sehen, die fällt also im Zeitablauf.
Wenn ich da jetzt irgendwie eine locklineare Regression durchlege,
dann würde ich hier so, wo mein Punkt lang leidet,
irgendwie eine Art Trend durch diese Reihe durchgelegt werden.
Den habe ich jetzt nicht eingezeichnet. Ich habe den gleich
nach oben verschoben, sodass die Zeitreihe gerade noch berührt.
Und das ist in diesem Fall hier so ungefähr im
Jahre 1961
der Fall
Interessanterweise gibt es einen weiteren Punkt,
wo diese nach oben verschobene Zeitreihe, diese maximale Kapitalproduktivität,
die Zeitreihe fast gerade noch berührt, an dieser Stelle hier.
Also es ist offenbar eine ganz gute Abschätzung irgendwo für das Produktionspotenzial,
wenn man sieht, dass das da zwei Stützpunkte gibt,
wo wir offenbar fast Vollauslastung haben.
Diese Vollauslastung, die wir hier haben, sehen wir unmittelbar nach
der Wiedervereinigung, weil es auch vielleicht ganz plausibel ist.
Und alle Abweichungen davon sagen uns,
dass wir hier die maximale Kapitalproduktivität irgendwie nicht ausgenutzt haben.
Dann können wir also aus dieser tatsächlichen,
aus dieser Fiktion tief errechneten maximalen Kapitalproduktivität das Produktionspotenzial der Bundesrepublik Deutschland
errechnen und damit uns dann ein Maß für konjunkturelle Fluktuationen konstruieren.
Das sieht dann folgendermaßen aus. Die durchgezogene Linie ist jetzt
die zyklische Komponente, die wir aus diesem Kapital koeffizienten Verfahren herausziehen.
Und wie gesagt, es heißt eben Kapitalkoeffizient,
auch wenn ich eigentlich die Produktivität benutzt habe.
Sie sehen diese sogenannte zyklische Komponente ist immer kleiner als null.
Hier ist die Nulllinie. Das spielt aber nicht wirklich eine Rolle,
weil wir hier durchaus eine klare, zyklische Entwicklung wahrnehmen können,
naja, mit der Sonderentwicklung der Wiedervereinigung, die hier aus den Daten nicht irgendwie rausgerechnet habe.
Aber wir sehen eben sehr schön eigentlich die lange Aufschwungphase,
die so ungefähr ab 1983 eingesetzt hat, dann nochmal Kräftchen,
Schub erfahren hat in der Phase der Wiedervereinigung und dann kam es hier 1993 eben zum Abfall zu den schweren Rezessionen, die wir seine Zeit gehabt haben.
Wir sehen auch die anderen Rezessionen sehr deutlich, viel deutlicher,
als wir das beim Heury Plescott Filter gesehen haben. Hier 1974,
75, da die 66, 67er Rezession, hier die Rezession,
naja, da fängt es an, ich war genau,
also Ende der Anfang der 80er Jahre, 79, 80,
begann die Rezession und hielt dann hier an, bis eben ungefähr
Sie sehen auch, dass diese Reihe,
obgleich sie ihm jetzt nur negative Werte annimmt,
aber eben trotzdem klar zyklisch ausgerichtet,
durchaus korreliert mit meinem präferierten Maß aus der statistisch diskreptiven Analyse dieser Vorjahreswachstumsrate,
die ich ihn berechnet hatte.
Sie sehen, dass die Wachstumsrate,
wenn man also jetzt nur Wachstumszyklen betrachtet,
hier ganz ähnliche rezessive Phasen identifiziert, wie die,
die sie hier unten in der Kapitalkoeffizienten Methode finden.
Ja, also die großen Rezessionen finden sich dort ähnlich gut.
Sie sehen in der Wachstumsrate auch diese Zwischenzyklen,
von denen ich gesprochen hatte, die dazu führen,
dass wir doppelt so viele Zyklen in der Wachstumsrate
wahrnehmen,
wie im Niveau
eine Zeitreihe
In dieses Verfahren, so vom Prinzip her, verständlich?
Wenn Sie Fragen haben, dann fragen Sie jetzt.
Ja. Entschuldigen, ich habe nur ungefähr die Hälfte der Frage verstanden.
Ihnen geht es irgendwie darum zu vergleichen oder Sie wollen wissen,
ob es idealisiert seid, zu sagen,
dass 1960 dasselbe Ja, genau, die haben recht.
Sie hinterfragen, ob es sinnvoll ist,
jetzt wirklich alles auf diesen einen Stützpunkt von 1960 zu konzentrieren und sie sagen,
natürlich gibt es Änderungen und unbestritten, dass es die gibt.
Das Verfahren ist in der Tat sehr krude,
diese ganzen Änderungen, die es gibt und gegeben hat,
die werden hier nur darin erfasst, dass man dachte,
naja, wir lassen zu,
dass es sich im Rahmen der Zeit verändert.
Wir passen sozusagen die Zeit, als die letztlich ursprünglich ursächliche Variable
auf die zu diesen ganzen Veränderungen Anlass gibt projizieren sozusagen alle Änderungen,
die wir nicht explizit berücksichtigen auf die Zeit.
Das ist eine gewisse Approxy, also ganz klar,
ist eine Approximation einfach an die Tatsache, dass es solche Veränderungen gibt.
Und die Frage ist so ein bisschen, wie gut ist die Güte dieser Approximation?
Wenn sie das jetzt vom Ergebnis her betrachten,
dann würden sie vielleicht sagen, so ganz übel scheint die Approximation,
so simpel sie ist gar nicht zu sein,
weil der Zyklus, der da rauskommt, durchaus ganz sinnvoll aussieht.
Aber man kann das verbessern. Und zu diesen Verbesserungen will ich
jetzt gerne kommen, wenn es keine weiteren Fragen gibt.
Man kann so vorgehen, wie es die Bundesbank macht oder zumindest gemacht hat.
Ich bin gar nicht ganz auf dem Laufenden,
ob die das heute noch so tut,
dass man eben wirklich eine Produktionsfunktion schätzt,
wo man nicht nur auf den Kapitalbestand abstellt,
sondern wo man eben auf andere Produktionsinputs ebenfalls abstellt.
Und die Bundesbank hat es auch gelegentlich verändert,
welche Produktionsinputs sie berücksichtigt hat und welche nicht.
Es hängt auch ein bisschen von der Datenverfügbarkeit über einen längeren Zeitraum ab.
Und von der ökonometrischen Methodologie, die sie einsetzen,
je nachdem, wie kompliziert das ist.
Aber das Prinzip ist folgendes. Die Bundesbank schätzt eine Produktionsfunktion. YD,
der Output gemessen durchs Bruttoinlandsprodukt, ist einfach eine Funktion des Kapitalbestands,
eine Funktion der Arbeitsstunden, der geleisteten Arbeitsstunden.
Und hier haben sie dann oft noch einen anderen Input gehabt,
wie zum Beispiel den primär Energieverbrauch
B der ja auch irgendwie produktiv wirksam ist.
Und dann haben sie hier noch einen Faktor gehabt,
eh hoch Delta Tee, das soll einfach den technischen Fortschritt erfassen.
Wenn Sie das vergleichen mit der Kapitalproduktivitäts- oder Kapitalkoeffizientenmethode,
die ich Ihnen eben vorgestellt habe,
dann ist das nichts anderes als so eine Art erweiterter Ansatz.
Denn in der Kapitalkoeffizientenmethode hätte man einfach gesagt, naja,
dieses Alpha hier ist eins, das Better ist null,
das Gamma ist null und eine Abhängigkeit von der Zeit,
die haben wir eben auch in der Kapitalkoeffizientenmethode.
In Suchen erweist sie die kapitalkoeffizienten Methoden da als ein Spezialfall,
beziehungsweise diese Produktionsfunktionsbasierte Methode als eine Verallgemeinerung der Kapitalkoeffizientenmethode
Das Wesentliche ist nun, dass man für die Schätzung dieser Produktionsfunktion,
die tatsächlich eingesetzten Produktionsfaktoren nimmt. Also die tatsächliche Menge angeleisteter
Arbeit zum Beispiel und die tatsächliche Menge an genütztem Kapitalbestand.
Da fragt man also wiederum die Unternehmen ab,
wie hoch ist eure Kapitalnutzung gewesen und wenn die einen bestimmten planzierten Kapitalbestand haben in Höhe von,
sagen wir mal, 10 Millionen Euro oder sowas ähnliches und sie sagen mir,
naja gut, also die Kapitalauslastung,
die lag bei 85 Prozent,
dann setzt man als genutzten Kapitalbestand eben bloß 8,5 Millionen Euro als wert des genutzten Kapitalbestandes ein.
Ja, also die Produktionsfunktion versucht,
möglichst die tatsächliche Nutzung der Produktionsfaktoren
zu erfassen
Das Produktionspotenzial ergibt sich dann dadurch, dass man statt der
tatsächlich genutzten Produktionsinputs, die insgesamt in der Ökonomie verfügbaren Produktionsinputs einsetzt.
Also eben nicht die 8,5 Millionen Kapitalbestand,
sondern die vollen 10 Millionen dann Kapital,
die tatsächlich in den Betrieb zur Verfügung gestanden haben,
die aber aus irgendwelchen Gründen nicht eingesetzt werden konnten oder eingesetzt werden sollten.
Und nicht die tatsächlich geleisteten Arbeitsstunden,
sondern die im Prinzip in der Ökonomie verfügbaren Arbeitsstunden,
das heißt unter Einbezug aller Arbeitslosen,
die ja im Prinzip auch hätten arbeiten können,
aber die man aus irgendeinem Grunde nicht genutzt hat,
die man nicht eingestellt hat
Das sind natürlich auch etwas krude Schätzungen, die man da machen muss,
wie groß der Arbeitswert der nicht arbeitenden Bevölkerung ist. Ja,
und es ist eine grobe Abschätzung,
auch die man machen muss in Bezug auf, sagen wir mal,
Leute, die vielleicht nicht als arbeitslos gemeldet sind,
aber vielleicht doch arbeitswillig sind, aber irgendwie das aufgegeben haben nach einer Zeit,
überhaupt noch nach Arbeit zu suchen, weil sie fanden,
dass sie zu alt sind oder weil sie fanden,
dass sie es lange genug vergeblich versucht haben und doch keine Chance haben oder sowas.
Es ist ein bisschen schwierig, sich darüber klar zu verschaffen,
was macht man mit Vorruheständlern, also Leuten,
die sozusagen die Jure im Ruhestand sind,
aber eigentlich nur verdeckt arbeitslos sind,
die man also irgendwie in Ruheständen übergeleitet hat, weil man dachte,
die sind auf dem Arbeitsmarkt nicht mehr vermitteltbar und pipapo,
da gibt es eine Menge an Detailfragen,
die man dabei klären muss, wenn man da versucht,
sozusagen das Potenzial an Produktionsfaktoren zu ermitteln.
Was fanden die geschätzte Produktionsfunktion einsetzt, um das Produktionspotenzial zu berechnen?
Und da macht die Bundesbank irgendwas,
keiner weiß das so ganz genau und das führt auch dazu,
dass die Methode nicht so ganz beliebt ist,
weil das ein bisschen schwierig zu reproduzieren ist,
was sie im Einzelnen eigentlich macht.
Also schwierig einerseits vielleicht nicht ganz unmöglich,
aber doch zumindest ist es aufwendig zu reproduzieren,
was sie gemacht hat und an vielen Stellen kann man vermutlich rummeckern und sagen,
naja, das hätte ich aber möglicherweise anders gemacht.
Also es ist keine Methode, die durch Einfachheit besticht,
auch wenn sie möglicherweise durchaus überzeugend ist von ihrem
theoretischen Anspruch her
Jedenfalls kann man daraus auch ein Produktionspotenzial ermitteln und dann kann man eben wieder
die Differenz bilden zwischen dem Produktionspotenzial und der tatsächlich beobachteten Reihe des Bruttoinlandsprodukts
und dann kriegt man wieder einen Trendabweichungszyklus mit der Eigenschaft,
dass alle Trendabweichungen typischerweise negativer Art sind,
weil man eben nie sämtliche Produktionsinputs der Ökonomie effizient ausnutzt.
Und auch dieser Zyklus oder diese Reihe,
diese Abweichung von Produktionspotenzial,
die weiß dann natürlich bestimmte zyklische Schwankungen,
auf die man als solche interpretieren kann,
die man
dann als konjunkturell interpretieren kann
Das waren also zwei verschiedene Vorstellungen,
wie man mit Trennabweichungszyklen arbeiten kann und den Trend versuchen kann,
weniger arbiträr zu machen, weniger willkürlich zu gestalten,
sondern ihn wirklich auf ökonomische Gegebenheiten zurückzuführen,
indem man eben in irgendeiner Form den Produktionsprozess selbst abbildet und die Produktionsinputs benutzt,
um den Trend zu rechtfertigen, wo man also den Trend versucht,
selbst aus den Daten heraus zu ermitteln.
Aber wie Sie gesehen haben, es gibt dadurchaus verschiedene Möglichkeiten,
so etwas zu machen und ich habe ihm jetzt hier
nur zwei exemplarisch angeführt, die Möglichkeiten sind praktisch unbegrenzt,
was man alles tun kann,
um ökonomische Trends
Zu modellieren und das trägt, wie gesagt, auch dazu bei.
Dass das Verfahren nicht so ganz populär geworden ist. Wenn Sie dazu keine weiteren Fragen haben,
möchte ich jetzt zu dem dritten und letzten einleitenden Teil kommen,
nämlich zu dem Begriff der sogenannten stilisierten Fakten.
Stilisierte Fakten sind etwas, was aufbaut auf dem Konzept von Konjunktur.
Stilisierte Fakten bedeutet, dass wir versuchen, das zu isolieren,
was wir als typische Verlaufsmuster konjunktureller Entwicklungen betrachten.
Das heißt, stilisierte Fakten unterstellen zunächst einmal,
dass wir uns geeinigt haben, auf irgendein Verständnis von Konjunktur,
auf irgendeine Definition von Konjunktur. Und wenn wir uns derart geeinigt haben,
sie haben gesehen, die Einigung ist vielleicht nicht so ganz einfach,
aber wenn wir uns geeinigt haben, dann können wir sagen,
gut, jetzt betrachten wir die Reihe,
die wir als zyklisch ansehen oder die Reihen,
die wir als zyklisch ansehen, also nicht nur das Bruttoinlandsprodukt,
sondern mit ähnlichen oder gleichen Methoden bereinigt,
auch den Konsum und die Investitionen und die Zinsen und die Inflation und was es eben noch alles an makroökonomischen Reihen gibt,
die irgendwie Schrankungen, Fluktuationen aufweisen können,
die wir jetzt als konjunkturell ansehen.
Und dann wollen wir jetzt mal wissen,
wie verhalten sich diese Fluktuationen,
die wir dort sehen,
eigentlich zueinander
Was ist sozusagen das typische, was wir im Konjunkturverlauf beobachten?
Diese typischen Verlaufsmuster werden in der Literatur als stilisierte Fakten bezeichnet.
Der Begriff ist 1977 im Rahmen der Konjunkturtheorie von Lukas,
den späteren Nobelpreisträger, geprägt worden. Und Lukas identifiziert eine
Reihe von Fakten, die ich ihnen jetzt zunächst einmal referiere.
Diese Fakten hat er identifiziert für amerikanische Daten. Sie sind nicht unbedingt anzutreffen,
auch wenn Lukas Test wahrscheinlich bestreiten würde, in den Daten anderer Länder.
Und sie sind selbst in Amerika nicht unbedingt völlig unumstritten.
Wir kriegen natürlich auch ständig neue Informationen dazu.
Also Lukas hat das eben aus Ich werde damals bei Daten
bis 1975 und inzwischen sind wir mit der Jahre 2009,
da braxi, also das eine oder andere auch anders darstellen.
Ich werde Ihnen das aber gleich sagen,
was eher robustisch stilisierte Fakten sind und was eher kritisch gesehen wird,
worüber man also debattiert, ob das wirklich ein typisches Verlaufsmuster ist oder nicht.
Das erste ist ein ganz robuster, stilisierter Fakt, den Sie hier sehen,
den Sie auch schon in der Burns Mitchell-Definition von Konjunktur gesehen haben.
Lukas weiß darauf hin,
dass es im Rahmen des Konjunkturzyklus Parallelbewegungen des Outputs breit definierter Sektoren gibt,
unter breit definierten Sektoren kann man sich zum Beispiel vorstellen,
dass sie sagen, naja,
wir betrachten den Agrarsektor und wir betrachten den ist die Produktion von Industriegütern und wir betrachten vielleicht Bausteine,
Erden und wir betrachten Dienstleistungen oder sowas.
Das wäre so eine ganz breite Klassifikation von Sektoren und typisch für Konjunktur ist eben,
dass der Output dieser breit definierten Sektoren sich so ungefähr parallel entwickelt.
Wobei man ein bisschen Abstriche meistens machen muss für den Agrar-Sektor,
der eben sehr stark auch klimatisch irgendwo bedingt ist.
Ja, aber bei den anderen Sektoren stimmt das,
dass wir Aufs und Abs in diesen Sektoren ungefähr zur gleichen Zeit sehen.
Und das ist eben etwas, das man als typisch
für den Konjunkturverlauf ansieht
Zweiter Fakt, der ebenfalls unumstritten ist, Investitionsgüter und dauerhafte Konsumgüter
schwanken stärker als nicht dauerhafte Konsumgüter. Dauerhafte Konsumgüter sind Dinge,
die konsumiert werden von privaten Haushalten, die aber mehrere Perioden lang halten,
wie lange man nun auch immer eine Periode ansetzt,
ob sein Quartal oder ein Jahr,
meistens setzt man es nicht länger als ein Jahr an.
Also wenn sie sich einen neuen Fernseher kaufen oder einen neuen Kühlschrank kaufen,
dann sind das Konsumgüter, aber es sind dauerhafte Konsumgüter,
weil sie, nur die eine ganze Zeit lang nutzen,
eh sie wirklich verbraucht sind und sie sich einen neuen Fernseher
und einen neuen Kühlschrank anschaffen müssen auch.
Das Auto zählt dazu
Also derartige Güter sind langlebige oder dauerhafte Konsumgüter,
während andere Konsumgüter als nicht dauerhaft gerechnet werden.
Dazu zählt insbesondere natürlich alles das, was sie an Nahrung konsumieren. Das ist typischerweise nicht dauerhaft,
auch Kleidung und äh ähnliches wird dazu gerechnet,
was schon eher dauerhaften Charakter hat,
wenn sie es jetzt, sagen wir mal,
auf Vierteljahresbasis betrachten,
was aber trotzdem normalerweise in einer volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung unter den nicht dauerhaften Konsumgütern gerechnet wird,
weil man denkt,
dass die Lebensdauer
letzten Endes so lange auch wiederum nicht ist
Da stellen wir also fest, dauerhafte Konsumgüter haben stärker den Charakter von Investitionsgütern.
Dabei hält sich der Haushalt so ungefähr so,
wie ein Unternehmen sich verhält, wenn er sich eine neue Maschine kauft.
Da wird irgendwann mal in einer bestimmten Situation finanziell günstig ist oder
für das Unternehmen von der Nachfrage seid ihr her günstig ist,
wird eine neue Maschine gekauft und die wird dann über mehrere Jahre genutzt und so langsam abgeschrieben.
Und so ähnlich verhält sich der Haushalt auch,
neigt also zum Beispiel dazu, die Anschaffung von dauerhaften Konsumgütern zu verschieben,
wenn es im Hausland finanziell nicht so gut geht.
Weshalb der Konsum von dauerhaften Konsumgütern sehr viel stärker mit dem Konjunkturverlauf schwankt,
als der Konsum von nicht dauerhaften Konsumgütern,
denn Essen kaufen muss man sich halt auch in der Rezession.
Agrarprodukte, das erwähnte ich eben schon und Rohstoffe sind unterdurchschnittlich stark
mit der Entwicklung des aggregierten Outputs korreliert, sind aber trotzdem auch korreliert. Ja,
also es gibt auch da eine positive Korrelation und typischerweise gibt es,
sagen wir mal, stärkere Produktionen von Lebensmitteln in den expansiven Phasen,
möglicherweise einfach deshalb,
weil da doch mehr begessen wird oder vielleicht auch mehr verschwendet wird als in den Phasen,
in denen die Leute eben finanziell stärker belastet sind und
ein Gürtel ein bisschen enger schnallen müssen
Das geht sowohl für die Agrarprodukte als auch für die Rohstoffe.
Bei den Rohstoffen ist es natürlich relativ klar,
das ist doch dort ein recht hohe Korrelation,
auch mit der Industrieproduktion gibt, weil ja gerade die Industrieproduktion ist,
ist diese Rohstoffe typischerweise verbraucht. Ebenfalls, Robust ist,
dass er Gewinne eng korreliert sind mit dem Outputer,
sie Gewinne von privaten Unternehmen und dass die eine sehr,
sehr starke Schwankungsbreite haben.
Also Privatunternehmen, Aktiengesellschaften und ähnliches machen typischerweise in den expansiven Phasen
des Konjunkturzyklus hoher Gewinne und fahren oft auch Herbeverluste eben in den Rezessionen ein.
Und das trägt natürlich zum Teil auch dazu bei,
dass man sagt, diese hohen Gewinne sind irgendwo gerechtfertigt,
dadurch, dass diese rezessiven Phasen früher oder später eintreten und die Gewinne,
die die Unternehmen in Form von Rücklagen eben dann auch Vorsorge treffen müssen für die rezessiven Phasen.
Fraglicher ist das von Lukas erwähnte Faktum, dass Preise prozyklisch sind.
Vielleicht sollte ich den Begriff von pro Zyklizität zunächst einmal anhand einer Grafik erläutern.
Sie sehen das hier in den oberen beiden Abbildungen,
wo sie so stilisierte Schwingungen haben, irgendwie aus Sinus-Schwingungen oder sowas abgeleitet, ne?
Pro zyklisch sind die beiden Variablen Y und X,
die sie hier in dem oberen, in der oberen linken Grafik sehen.
Die haben also ihre Abschwungphasen und ihre Aufschwungphasen ungefähr gleichlaufend. Ja,
dann sind sie pro zyklisch, antizyklisch würde gerade bedeuten,
wenn die X-Variable gegenläufig ist, zu der Y-Variante.
Ich glaube, das Konzept ist relativ einfach. Wo ich hier schon bin,
will ich auch gleich die Begriffe von Lead und Lag erläutern,
beziehungsweise wovon man im Deutschen eben spricht,
ist das eine Variable einer anderen Variablen vorauseilt oder eine Andere,
eine bestimmte Variable, einer anderen Variablen, nachhinkt.
Also Lied wäre vorauseilend und läg, wäre nachhinkend.
Sie sehen das eben an dieser Grafik beispielsweise, dass diese,
dass in diesem Fall die Variable X hier ein Lied hat gegenüber der Variablen Y,
nicht die Variable X eilt der Variablen Y voraus.
Das heißt, sie befindet sich in der Abschwungphase,
bevor sich die Variable Y in der Abschwungphase befindet und die Variable X befindet sich in der Aufschwungphase,
bevor sich die Variable Y in der Aufschwungphase befindet.
Also X hat hier einen vorauseilenden Charakter gegenüber Y.
Und in dieser Grafik ist es natürlich gerade umgekehrt,
beziehungsweise sie könnten es auch hier umdrehen und sagen,
es ist offenbar so, dass Y dem X nachhängt.
Hier ist es so, dass das X dem Y nachhängt.
Das heißt, die Abschwungphase von dem X setzt später ein,
als die Abschwungphase von dem Y einsetzt. Auch das sind,
glaube ich, Konzepte, die nicht sehr schwierig zu verstehen sind.
Also, Lukas behauptet, Preise sind prozyklisch. Ich persönlich würde das etwas differenzierter betrachten. Im Grundsatz stimmt das so ungefähr,
dass Preise stärker ansteigen dann, wenn wir in expansiven Phasen sind,
weil wir uns dann den Bereich nähern, wo die nehmen,
eine Vollauslastung ihrer Kapazitäten haben und insofern gesteigerte Nachfrage, eine Neigung hat,
sich in steigenden Preisen zu äußern, während rezessiven Phasen,
Preise typischerweise nicht so stark steigen und dementsprechend der Inflationsdruck geringer ist, wenn er überhaupt vorhanden ist.
Sie haben vielleicht auch in der aktuellen Diskussion mitbekommen,
dass die Besorgnis besteht, dass die sehr liberale Geldpolitik,
die von der Europäischen Zentralbank und noch stärker von der amerikanischen Feld zurzeit betrieben wird,
um die Folgen der Finanzkrise zu bewältigen,
dazu führen kann,
dass wir eine inflationäre Entwicklung in der mittleren Frist bekommen können.
Diese Sorge ist nicht ganz unberechtigt.
Sie muss aber angemessen eingeordnet werden in einen zeitlichen Kontext.
Die Frage ist nämlich, was man unter mittelfristig versteht.
In der kurzen Frist besteht nach meinem Dafürverhalten eher die entgegengesetzte Problematik,
dass wir möglicherweise in ein deflationäres Regime geraten.
Jedenfalls ist es nicht zu erwarten, dass sie in einer Phase,
in der wir rückläufige Industrieproduktionen haben,
in der wir also nach allen Begrifflichkeiten uns in einer rezessiven
Phase befinden,
dass wir dort mit Inflation
zu rechnen hätten
Sondern im Gegenteil ist es eher so, dass Preise möglicherweise jetzt nachgeben werden,
weil die Nachfrage einbrechen könnte durch die Folgen der Finanzkrise.
Und diese einbrechende Preise könnte eben zu einer Deflation führen,
was ein relativ seltenes ökonomisches Phänomen ist,
was aber sehr schädlich sein kann. Die letzte große Deflation,
die wir beobachtet haben, fand in Japan,
in den 90er Jahren statt und hat ungefähr zehn Jahre lang gedauert,
bis die Japaner sich aus diesem deflationären Umfeld befreien konnten,
hat sehr stark zu einem Stagnieren der japanischen Produktionen
geführt und also das japanische Wachstum nachhaltig zurückgeworfen
Das heißt, diese Deflationsgefahr ist zunächst einmal das,
was im Augenblick im Raume steht und der kann man am besten vorbeugen,
indem man also eine möglichst expansive Geldpolitik fährt,
so wie das im Augenblick die EZB und die amerikanische Zentralbank tun.
Unter diesem Gesichtspunkt ist das also durchaus angemessen, derart geldpolitisch zu verfahren.
Das Problem kann auftreten, ich will das jetzt nicht im Einzelnen aufführen,
das Problem einer inflationären Entwicklung kann auftreten in dem Augenblick,
indem wir die Rezession überwunden haben.
Wenn wir die Rezession überwunden haben und sich die Industrieproduktion wieder
im Aufschwung befindet und sie sich so stark im Aufschwung befindet,
dass wir uns der Vollauslastung der Ressourcen der Produktionskapazitäten nähern,
dann kann es durchaus sein,
dass auch Inflationsdruck entsteht durch die reichlich ausgegebene Zentralbank Geldmenge.
Da spielt jetzt noch etwas rein, was ich im Augenblick nicht problematisieren will,
nämlich das Zusammenbrechen der Endorgenen Welt, Geldschöpfung durch das verminderte Kreditvolumen,
was wir im Rahmen der Finanzkrise beobachtet haben.
Es ist durchaus, also das muss man mit berücksichtigen,
wenn man jetzt Zentralbankrat ist und über diese zur Verfügung gestellte größere Zentralbankgeldmenge nachdenkt,
denn die höhere Zentralbankgeldmenge hat nicht unbedingt wirklich zu einer Ausdehnung weiterer Geldmengenaggregate wie M1 bis M3
Anlass ist gegeben, jedenfalls nicht in dem Maße,
wie es das normalerweise tut, weil die Energiene Geldschöpfung stark zurückgegangen ist.
Aber das will ich im Augenblick nicht so stark problematisieren. Der Punkt ist letzten Endes einfach der,
dass es zu dieser inflationären Entwicklung dann kommen kann,
wenn wir in einer Aufschwungphase sind und die endogene Geldschöpfung wieder
in Gang kommt und dann müsste die Zentralbank geldpolitisch auf die Bremse treten,
um das Umschlagen in die Inflation zu vermeiden.
Und das Problem kann sein, dass sie fürchtet,
das zu stark zu tun und da bei den Aufschwung wiederum abzuwirken.
Insofern ist es keine ganz einfache Aufgabe,
in der mittleren Prist für die Zentralbank die ausgegebene Liquidität wieder rechtzeitig einzufangen,
wobei aber da eben diese Tatsache,
dass die indogene Geldschöpfung vermutlich im Aufschwung ebenfalls zunehmen wird,
dass wahrscheinlich etwas erleichtern wird.
Also insofern bin ich persönlich auch nicht ganz so besorgt,
dass die zentral noch nicht imstanden sein wird, dort die Inflationen zu kontrollieren,
aber das Hauptproblem scheint im Augenblick Deflation zu sein.
Das nur als kurzer Exkurs zur augenblicklichen Lage,
wenn sie das sich Revue passieren lassen vor dem Hintergrund des von Lukas behaupteten stilisierten Fakts,
Preise sein, pro zyklisch, sehen Sie schon,
wo hier der springende Punkt ist, es ist durchaus plausibel zu sagen,
dass Preise ansteigen in einer expansiven Phase,
weil eben man im Bereich von nahezu ausgelasteten Kapazitäten produziert.
Ist aber keineswegs gut belegt, dass Preise fallen in einer Rezession.
Das Fallen des aggregierten Preisniveaus würde ja bedeuten,
dass wir zumindest in der Rezession gleichzeitig auch Deflation beobachten.
Und das tun wir normalerweise nicht. Insofern ist er also
keine klare Prozyklizität gegeben. Man kann allenfalls beobachten,
dass die Preise langsamer steigen in eine Rezession,
als sie das tun in einer expansiven Phase.
Deshalb hier also meine Bemerkung dahinter, fraglich bei diesem
stilisierten Faktum
Ebenfalls fraglich ist das, so wie Lukas es behauptet,
kurzfristige Zinsen prozyklisch sind und langfristige Zinsen schwach prozyklisch sind,
wenn sie sich das im Einzelnen angucken für deutsche Daten beispielsweise,
werden sie feststellen,
dass es dort eher solche Lead-Lag-Strukturen gibt,
die nicht ganz einfach zu systematisieren sind.
Es gibt also keine klare zeitgleiche Korrelation zwischen Zinsen,
entweder langfristiger oder kurzfristiger Art und der Entwicklung des Bruttoinlandsprodukts.
Ich würde dieses Faktum also ziemlich grundsätzlich eigentlich
in Frage stellen und dort eher versuchen,
dass sie über Lead-Lag-Eigenschaften
zu charakterisieren
Und schließlich dann auch die Behauptung von Lukas,
das monetäre Aggregate und auch die Umlaufgeschwindigkeit prozyklisch sind.
Auch das ist meines Erachtens empirisch nicht allzu gut belegt.
Und dass ich da jetzt im Einzelnen darauf eingehen will. Jedenfalls,
was Lukas behauptet, ist,
dass derartige stilisierte Fakten in praktisch allen Konjunkturzyklen und praktisch allen Ländern,
die Konjunkturzyklen erfahren, zu beobachten sind,
weshalb er das zusammenfasst in der ebenfalls stilisierten Behauptung,
Business Cycles are all elike.
Konjunkturzyklen sind alle letzten Endes irgendwo gleich.
Man findet dieselben Kern
Phänomene, überall und immer und jederzeit wieder. Auch das
ist eine Überspitzung, derer sich Lukas sicherlich bewusst ist.
Es geht nicht darum, dass jetzt im Detail zu zeigen,
dass es hier und da mal eine Abweichung von derartigen stivisierten Fakten gegeben hat,
sondern was Lukas behauptet, ist, dass man dieselben Grundtendenzen überall und zu jeder Zeit findet.
Und das ist letzten Endes die Voraussetzung dafür,
dass man Theorie betreibt, dass man sagt,
man kann irgendwo etwas Allgemeingültiges über Konjunktur aussagen.
Und in dieser Perspektive,
das ist sozusagen lediglich die generelle Tendenz von konditurellen Schwankungen charakterisieren soll,
ist der Ausspruch so provokativ erwirken mag,
ist dieser Ausspruch von Lukas wohl auch im Wesentlichen akzeptiert
Das hatte ich Ihnen gezeigt. Nachdem Lukas begonnen hat,
stilisierte Fakten zu charakterisieren, haben das ja viele andere Leute
auch gemacht und haben das total kritisiert, was Lukas publiziert hat.
Zum Teil haben sie es bestätigt gefunden,
so ähnlich wie ich Ihnen das jetzt auch diskutiert habe.
Und im Laufe der Zeit ist daraus eine irrsinnig lange Liste von angeblichen Stilisiten,
Fakten geworden, die man kaum noch überblicken kann.
Ich zeige Ihnen das jetzt hier mal so aus einem der jüngeren Konjunkturlehrbücher aus Tishi,
was da alles so entwickelt worden ist,
ohne dass ich das im Einzelnen mit Ihnen durchgehen will.
Sie sehen, da wird zum Teil Bezug genommen auf die stilisierten Fakten,
die Lukas selbst entwickelt hat,
Zum Teil haben dann andere dazu auch beigetragen und noch weitere stilisierte Fakten behauptet und auch dokumentiert.
Sie können sich das in Ruhe alles mal zu Hause ansehen,
was dort steht, aber sie sollten es nicht allzu intensiv lernen.
Es geht nur darum, ihm sozusagen das Spektrum dessen darzustellen,
was es an stilisierten Fakten alles gibt und in welchen Bereichen man glaubt,
stilisierte Fakten finden zu können, die irgendwie Konjunktur charakterisieren.
Der Sinn der stilisierten Fakten ist letzten Endes der, dass man,
wenn man mit theoretischen Modellen Konjunktur nachbildet, sich fragt,
wenn das Modell fertig ist, können wir dieses Modell jetzt simulieren, lösen
Und hat das Modell dann Eigenschaften, die den stilisierten Fakten,
die wir in der Impirie finden, entsprechend.
Wird das Modell also entlang der Dimensionen,
die wir empirisch immer wieder in Konjunkturzyklen finden,
imstande sein, diese Dimensionen auch zu reflektieren,
diese Phänomene zu reflektieren und ähnliche Ergebnisse abzuliefern,
wie das, was wir in der Impirie finden.
Und das ist eben ein Validitätscheck für die theoretischen Modelle,
die wir entwickeln und auf derartige Validitätschecks werden wir immer wieder zurückgreifen.
Es hat sich nämlich herausgestellt,
dass es außerordentlich schwierig ist, Modelle zu entwickeln,
die eine größere Zahl von empirisch gut dokumentierten,
stilisierten Fakten auch wirklich reproduzieren können
Was man da üblicherweise macht, ist, dass man auf zweite Momente abstellt.
Also auf Korrelationen, die die zyklischen Variablen aufweisen.
Was ich Ihnen hier zeige, sind Auswertungen für die Bundesrepublik Deutschland,
wo bestimmte Korrelationsmuster heraustreten, die wir ebenfalls als stilisierte Fakten bezeichnen.
Also bestimmte Größenordnungen oder auch nur Vorzeichen von Korrelationen zwischen unterschiedlichen Variablen.
Man geht da also so vor, dass man die Trendbereinigung,
wie auch immer, vornimmt oder die zyklische Reihe betrachtet,
die man eben gemäß der Definition,
der zugrunde liegenden Definition des Konjunkturzyklus gefunden hat sodass man eine stationäre Variable erhält,
von der man Korrelationen mit anderen stationären Variablen ausrechnen kann.
Und dann berechnet man diese Korrelationen und ich zeige ihnen jetzt
mal hier für Daten der Bundesrepublik Deutschland, eine Reihe von derartigen Korrelationen,
die ebenfalls unter dem Begriff stilisierte Fakten laufen.
Sie sehen, ich habe hier verschiedene,
eigentlich so die Haupt-Marco-Aggregate ausgewertet, Bundesprotoinlandsprodukt, privater Konsum,
Staatskonsum, Investitionen, Exporte, Importe, Reallohn, das Arbeitsvolumen.
Darunter verstehen wir die geleisteten Arbeitsstunden in einer Ökonomie,
die Einzahl der Erwerbstätigen und schließlich die Arbeitsstunden pro Erwerbstätigen,
also die Beschäftigung pro Kopf der Erwerbstätigen
Alle diese Variablen sind definiert in Bezug auf einen Hodrik
Pressgott trennen, einen gebrochenen Hodrik Pressgott trennen,
so wie ich ihnen das für die Bundesrepublik Deutschland gezeigt habe,
sodass deren Mittelwert überall einfach gleich null ist.
Ja, das ist die Definition letzten Endes des Hodrik Pressgott trennens
, dass der Mittelwert jeweils null ist.
Das interessiert uns weiter nicht. In den nächsten beiden Zeilen
gebe ich Ihnen das Maximum und das Minimum an und um diese Zahlen jetzt verstehen zu können,
müssen Sie noch sehen, dass die Variablen als Logerithmen ausgedrückt habe,
sodass die Abweichung vom Mittelwert letzten Endes ein Prozentsatz ist.
Ja, also die Differenz zweier Mittelwert,
zwei Zweier lugarithmischer Variablen ist ja immer ein Prozentsatz.
Wenn Sie also hier ein Maximum von 0,03 haben, dann bedeutet das,
die maximale Abweichung des Bruttoinlandsprodukts von seinem Mittelwert ist drei Prozent.
Ja, nach oben. Und ungefähr vier Prozent nach unten.
Das ist das, was wir so im Konjunkturverlauf beobachten.
Die Zahlen sagen nicht so sonderlich viel,
aber sie sind doch hilfreich in Bezug auf die anderen Größen,
die wir hier feststellen, zum Beispiel den privaten Konsum.
Jetzt können Sie vergleichen, schwankt der private Konsum stärker oder
weniger stark als das Bruttoinlandsprodukt. Und Sie sehen jetzt hier
das Maximum beim privaten Konsum ist 3,2 Prozent.
Das Minimum ist wieder minus 3,9 Prozent.
Ist also ungefähr dieselbe Schwankungsbreite wie beim Bruttoinlandsprodukt
Ähnliches stellen wir beim Staatskonsum fest, das ist also auch ungefähr dieselbe Größenordnung,
aber die Investitionen sehen sie, die schwanken viel stärker.
Investitionen weichen im Konjunkturverlauf um bis zu elf Prozent oder etwas mehr als elf Prozent im Maximum
ab von ihrem Mittelwert und im Minimum sogar bis zu 15 Prozent.
Investitionen, das ist das Erste,
was sie sich hier merken sollten an dieser Tabelle,
deshalb habe ich es rot umrandet, schwanken also viel,
viel stärker als das Bruttoinhaltsprodukt.
Rund viermal so stark
wie das Bruttoinlandsprodukt
Dasselbe gilt für den Außenhandel. Auch das sind Komponenten des Bruttoinlandsprodukts,
die sehr viel stärker schwanken als das Bruttoinlandsprodukt selbst.
Sie sehen hier die Exporte,
die schwanken so um die plus minus 9 Prozent,
die Importe um die plus minus 11 Prozent ungefähr im Maximum und im Minimum.
Das heißt, auch hier haben wir sehr stark
schwankende Größen als Komponenten des Bruttoinlandsprodukts auszumachen.
Die Schwankung des Realohns sind wiederum sehr viel kleiner und ihr
im Bereich der Schwankungsbreite, die wir beim BIP auch beobachten.
Ähnliches gilt für das Arbeitsvolumen bei den Erwerbstätigen
sind die Schwankungen
sogar geringer
Und das mag sie vielleicht überraschen,
weil sie möglicherweise so intuitiv die Vorstellung mitbringen,
ein großes konjunkturelles Problem ist eben die Tatsache,
dass Beschäftigung freigesetzt wird in den Rezessionen und zu einem
gewissen Maße Beschäftigung aufgebaut wird, in den expansiven Phasen.
Sie bringt möglicherweise auch die Vorstellung mit,
dass vielleicht den Unternehmen oft vorgehalten wird, zu schnell,
voreilig, Beschäftigung freizusetzen, in zu großem Maße freizusetzen.
Sie sehen, dass dieser Vorwurf nur zum Teil berechtigt ist,
denn die Schwankung bei den Erwerbstätigen sind geringer als die Schwankungen bei der Produktion.
Was bedeutet, dass im Rahmen der Erwerbstätigen während der Rezession
offenbar zu einem guten Teil Arbeiter beschäftigt bleiben,
obwohl sie keine Beschäftigung innerhalb des Betriebes
mehr haben
Man bezeichnet dieses Phänomen Englisch als Labor-Hording. Da werden also Arbeitskräfte bewusst nicht entlassen,
typischerweise deshalb, weil der Betrieb sie an sich binden möchte,
weil er glaubt,
naja, wir kommen auch wieder raus aus der Präzession,
es sind gute Zufälle, es ist ja Arbeitskräfte,
findet man vielleicht so schnell nicht wieder.
Deshalb werden sie weiter beschäftigt, werden weiter bezahlt,
obwohl nicht genügend Produktion für sie da ist. Ja,
obwohl der Betrieb irgendwie, das Ausgleich muss innerhalb des Produktionsablaufs,
dessen Reihe von Arbeitern eigentlich gar nicht gebraucht werden.
Entweder in dem Kurzarbeit angeordnet wird oder in dem jeder Arbeiter
eben einfach ein bisschen weniger und ein bisschen weniger schnell arbeitet,
als es in den explasiven Phasen der Fall ist.
Also hier sehen wir durchaus Phänomen für Evidenz für Labour-Hording in dem Sinne,
dass die Schwankungen der Erwerbstätigen geringer sind, als die Schwankungen im Bruttoinlandsprodukt.
Und dann sehen wir hier auch noch Schwankungen im Bereich der
Arbeitsstunden pro Erwerbstätigen. Auch die sind nicht so sonderlich stark.
Und auch da könnte man natürlich wiederum sagen,
eine Möglichkeit, Beschäftigungsfluktuationen zu vermeiden,
also Entlassungen nach Möglichkeit zu reduzieren,
im Konjunkturverlauf wäre natürlich die,
dass man stärkere Schwankungen in den Arbeitsstunden pro Erwerbstätigen zulässt
Ja, also das sind ja hier,
also diese Schwankungsbreite ist weniger als das,
was wir hier für das Bruttoinlandsprodukt sehen, sodass man sagen könnte,
naja, wir könnten ja vielleicht auf Entlassungen und dementsprechend später auch auf Neueinstellungen verzichten,
indem wir stärker Fluktuationen in den Arbeitsstunden pro Beschäftigten zulassen.
Zumindest hier die Bandbreite ausnutzen, die durch die Produktion gegeben ist,
also im Bereich von plus minus drei bis vier Prozent,
statt hier plus minus zwei bis drei Prozent. Ja,
also hätte man vielleicht durchaus auch Potenzial zu sagen, durch flexiblere Arbeitszeitregelungen,
was natürlich in gewisser Hinsicht auch Lohnkonzessionen implizieren würde oder Einkommenskompensionen,
Konzessionen implizieren würde auf der Seite der Arbeitnehmervertretung,
könnte man da möglicherweise mehr an Beschäftigung aufrechterhalten und weniger stark
in die staatlichen Sozialversicherungen abgeben,
als es tatsächlich
der Fall ist
Das, was ich ihnen jetzt hier diskutiert habe, sind,
es ist festgemacht worden an den Maximer und den Minima der jeweiligen Fluktuationen.
Das Maximum und das Minimum ist insofern nicht so ein ganz besonders gutes Maß,
als dass natürlich nur einzelne Punkte sind,
wo mal das Maximum und das Minimum angenommen wird und das können einzelne Ausreißer sein.
Statistisch überzeugender ist es, Fluktuationen festzumachen anhand von Standardabweichungen
und das sehen sie in den nächsten beiden rein.
Da berechne ich also einfach die Standardabweichungen für die jeweiligen Variablen,
die sie ebenfalls als Prozentsätze interpretieren können,
weil die Variablen logarithmisch sind
Interessant ist weniger die absolute Standardabweichung,
die ich Ihnen hier informationshalber auch gebe, als die relative Standardabweichung,
relative Standardabweichung bedeutet einfach die Standardabweichung einer Variablen,
geteilt durch die Standardabweichung des Bruttoinlands-Produkts.
Also relativ bedeutet immer unter Bezug auf den Wert für das Bruttoinlandsprodukts,
des Bruttoinlandsprodukts, sodass die relative Standarderweichung für das BIP selbst
natürlich eins ist, Ex-Definitione.
Für den Konsum sehen Sie jetzt,
wenn ich 0,013 teile durch 0,014, dann komme ich auf 0,958.
Das heißt, die Schwankungsbreite des privaten Konsums ist ungefähr so groß,
wie die des Bruttoinlandsprodukts auch ein klein bisschen glatter
Für den Staatskonsum gilt dasselbe und das ist ungefähr 90 Prozent
der Standardabweichung des PIPS, aber ungefähr so dieselbe Größenordnung.
Wir sehen dann für die Investitionen, so wie wir das
hier bei Maximal und Minimum schon gesehen haben, ist das viel, viel größer.
Ja, die relative Standardabweichung der Investitionen liegt eben bei 3,7 relativ eben zum Bruttoinlandsprodukt.
Und auch Exporte und Importe, wie Sie hier sehen, haben sehr große Standardabweichungen relativ zum Bruttoinlandsprodukt. Naja,
und dann hier erhält sich so ungefähr das,
was sich auch eben schon diskutiert habe,
das Arbeitsvolumen bzw. die Erwerbstätigen schwanken weniger stark als das Bruttoillandsprodukt,
also Evidenz für Labour-Hording und wir sehen Arbeitsstunden pro Erwerbstätigen schwanken nicht besonders stark,
könnte man vermutlich stärker schwanken lassen, um die sogenannte Extensive Mergin,
also das rein und raus aus der Beschäftigung,
sprich Arbeitslosigkeit und aus der Arbeitslosigkeit,
um das stärker zu unterdrücken in einer Ökonomie.
Das deutet also darauf hin, dass wir hier vielleicht
nicht ganz so effizient organisiert sind im Bereich von Arbeitsmarktrahmenbedingungen,
wie das eigentlich wünschenswert wäre
In der vorletzten Zeile sehen Sie eine Korrelation mit dem Output, also Korrelation mit dem Bruttoinlandsprodukt.
Auch diese Korrelation ist definitionsgemäß natürlich eins für das Bruttoinlandsprodukt. Sie sehen,
der private Konsum ist mit ungefähr 75 Prozent korreliert,
positiv korreliert mit dem Output, überhaupt sehen Sie hier durchgängig,
positive Korrelationen, aber manche sind stärker ausgeprägt und andere weniger stark.
Der private Konsum, 75 Prozent ist nicht so sonderlich stark,
man hätte vielleicht gedacht, das ist stärker,
das ist ein Einkommenseinzuwachs,
automatisch sozusagen auch zu einem Zuwachs des privaten Konsums führt,
ganz so automatisch ist das gar nicht,
aber es ist immer noch ein deutlich positive Korrelation mit 74 Prozent.
Der Staatskonsum ist praktisch überhaupt nicht korreliert mit dem Bruttoinlandsprodukt
Entwickelt sich also weitgehend unabhängig vom Bruttoinlandsprodukt. Die Investitionen sind
hochgradig mit dem BIP korreliert, Exporte weit weniger, Importe sehr stark.
Nun, woran liegt das? Ist es klar,
die Importe, das ist unsere Nachfrage nach Importgütern.
Wir fragen mehr nach, wenn unser Einkommen sich besser entwickelt. Das heißt,
wenn das Bruttoinlandsprodukt stark anwächst, dann sehen wir typischerweise auch einen starken Anwachs,
einen starken Zuwachs in unserer Nachfrage nach ausländischen Gütern.
Deshalb steigen die Importe relativ eng korreliert mit dem Bruttoinlandsprodukt,
während die Exporte ja die Nachfrage des Auslands nach unseren Waren darstellt.
Die hängt also vom ausländischen Einkommen ab und das ausländische Einkommen ist nicht allzu eng korreliert mit dem inländischen Einkommen,
ist immer noch positiv korreliert, weil es ist ja auch sowas wie ein internationalen Konjunkturzyklus gibt,
aber letzten Endes ist die Korrelation deutlich schwächer,
liegt hier bei unter 0,4, während sie hier bei über 0,7 liegt.
Der Real nun sehen Sie, ist nur schwach pro zyklisch,
aber er ist pro zyklisch und das hier,
dieses stilisierte Faktum, das können Sie sich bitte nochmal extra umrahmen,
denn darauf werden wir später im Rahmen der Real Business Cycle Theorie sehr ausführlich zu sprechen kommen,
dass der Real nun positiv korreliert ist,
wenn auch nur schwach positiv,
aber eindeutig nicht negativ korreliert ist mit dem Output,
das ist ein Abgrenzungsmerkmal zwischen angebotsseitigen Konjunkturmodellen und Nachfrage seitigen Konjunkturmodellen,
In nachfrageseitigen Konjunkturmodellen, also Modelle kensianischer Prägung, ist es nämlich so,
dass der Realun eigentlich negativ mit dem Bruttoinlandsprodukt korreliert sein sollte.
Und das finden wir in den Daten nicht.
Wir finden typischerweise eine schwache, positive Korrelation. Ja,
und Erwerbstätige sind ebenfalls positiv stark, relativ stark positiv mit dem BIP korreliert.
Bei den Erwerbsstunden, bei den Arbeitsstunden pro Erwerbstätigen
ist es deutlich schwächer, wie sie hier sehen.
Schließlich noch ein wesentliches Faktum, Autokorrelation in Erster Ordnung,
also die Korrelation einer Variablen mit ihrer eigenen Vergangenheit.
Die sind typischerweise hoch und positiv
Das sehen Sie hier, überall sind es hier Korrelationen,
die ziemlich hoch sind, 0,8, 0,8, 0,7,
0,8, da mal nur 0,5 bei den Exporten,
weil das eben stark vom ausländischen Einkommen abhängt,
dann aber hier wieder deutlich höher als 0,7, 0,8,
0,6 beim Arbeitsvolumen, fast eins bei den Erwerbstätigen,
sehr hohe Autokorrelationen in erster Ordnung,
Herr Steffen.
Sie haben deine Antwort darauf
Richtig. Also zunächst zur Antwort von Herrn,
als Antwort auf die Frage von Herrn Steffen. Richtig ist,
dass der Staatskonsum natürlich auch von Steuern abhängt,
aber der Staat hat immer die Möglichkeit,
sich zu verschulden und von dieser Möglichkeit macht er,
wie sie wissen, ausgiebig Gebrauch, wenn die Steuereinnahmen wegbrechen.
Insofern ist das nicht zwingend, dass rückgängige Steuereinnahmen auch dazu führen,
dass der Staatskonsum rückläufig ist und dann wie der Kommiliton hier vorne sagt,
korrekt, gibt es eben Phasen und zurzeit haben wir eine solche wieder,
wo der Staat glaubt,
antizyklisch gegensteuern
Zu mischen, also gerade in der Zeit,
in der die Wirtschaft sich in einer rezessiven Phase befindet,
die Staatsausgaben erhöhen zu müssen, was tendenziell eigentlich eine negative Korrelation implizieren würde.
Hier scheinen sich allerdings zum Teil die negativen Korrelationen,
die sozusagen aus der bewussten wirtschaftspolitischen Steuerung ergeben würde,
aufzuheben mit der Tatsache,
dass durch wegbrechende Staats durchwegbrechende Steuereinnahmen letzten Endes doch auch ein kontraktiver Effekt bei den Staatsausgaben zu sehen ist,
sodass wir hier letzten Endes eine Korrelation von null finden,
beim Staatskonsum gegenüber dem Output.
Also wir finden wieder Evidenz für antizyklisches Verhalten des Staates
noch für prozyklisches Verhalten des Staates.
Sie müssen diese Korrelation wirklich als die Summe von unterschiedlichen Einflüssen
werten.
Ja, bitteschön
Ja. Nein, sie können da auch gar keine Korrelation ausrechnen,
weil das Maximum für eine Zeitreihe wirklich nur eine Beobachtung ist und das Maximum für eine andere Zeitreihe,
was, ich glaube,
das ist der Kern ihrer Frage zu einem anderen Zeitpunkt beobachtet worden sein,
kann auch nur eine einzelne Beobachtung ist und zwischen zwei einzelnen Beobachtungen können sie natürlich keine Korrelation ausrechnen.
Also das ist wirklich nur deskriptiv, ja, dass ich sage,
es ist dieses Maximum und Minimum eben in dieser Größenordnung beobachtet worden.
Eigentlich informativer ist eben die Angabe der relativen Standardabweichung.
Haben Sie noch andere Fragen? Diese Autokorrelationen sind sehr stark betont worden in der Wirtschaftstheorie,
weil das so ein Faktum ist, was Contenturmodell dann reproduzieren können.
Und deshalb will ich darauf noch einmal etwas ausführlicher eingehen.
Hier sehen Sie Autokorrelationen nicht nur erste Ordnung,
wie eben in der Tabelle, sondern sie sehen Autokorrelationen bis hin zu,
was habe ich hier, 20. Ordnung ausgerechnet.
Also dieselben Variablen dort oben Autokorrelationen, hier stehen die Autokorrelationen erster Ordnung,
die sie eben bereits gesehen haben in meiner vorigen Tabelle.
Und da stehen dann weitere Autokorrelationen bis hin zur 20. Ordnung.
Das sind jetzt Quartalsdaten, das bedeutet,
das ist also über fünf Jahre hinweg die Autokorrelation.
Und was daran interessant ist und eben als stilisiertes Faktum auch betont werden soll,
ist, dass die Autokorrelationen zunächst positiv sind.
Positive Autokorrelation bedeutet, wenn eine Variable heute oberhalb des Trends ist,
dann ist sie mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit,
einer nicht zu vernachlässigenden Wahrscheinlichkeit auch in der nächsten Periode
oberhalb des Trends
Genau genommen wäre die Variable heute,
oberhalb des Trends ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit dafür,
dass sie morgen ebenfalls sich noch oberhalb des Trends befindet,
größer als die Wahrscheinlichkeit dafür, dass sie unterhalb des Trends ist.
Das sagt eine positive Otto-Korrelation aus. Und sie sehen im
Bereich aller Variablen diese positiven Autokorrelationen mit etwas unterschiedlicher Länge,
aber so war ungefähr bis hin zu vier Quartalen bestimmt,
manchmal auch bis hin zu fünf Quartalen haben wir positive Autokorrelationen.
Also da gibt es eine Perrisistenz in der Otto-Korrelationsstruktur oder
eine Persistenz in der Variablen, die dazu führt,
dass wenn man einmal oberhalb des Trends ist,
dann ist man offenbar längere Zeit oberhalb des Trends.
Und wenn man einmal unterhalb des Trends ist,
ist man längere Zeit unterhalb des Trends
Oder bildlich gesprochen, expansive Phasen, haben eine gewisse Neigung dazu,
anzudauern und rezessive Phasen haben ebenfalls eine gewisse Neigung dazu einzudauern.
Aber der wichtige und entscheidende Punkt ist dann der,
dass diese positiven Autokorrelationen nach einer Zeit übergehen in negativer Autokorrelationen.
Das sehen sie also hier. Da werden die Autokorrelationen negativ
. Hier werden sie negativ. Da werden sie negativ.
Da werden sie negativ. Überall hier, wo diese roten Kästchen sind,
sehen sie negative Autokorrelationen. Und zwar sehen sie diese negativen
Autokorrelationen jetzt ein bisschen stark verschoben zum Teil bezüglich der Lake-Struktur,
aber so Pi mal Daumen, sagen wir mal,
hier nach acht Ja, da haben wir überwiegend eigentlich negative Autokorrelationen.
Wir hatten da ja auch noch. Ich weiß gar nicht
, warum ich das nicht mit umrahmt habe.
Ach, ich habe es immer nur bis zum Tiefpunkt umrahmt.
Bis zur tiefsten, bis zur negativsten Autokorrelation, so habe ich es umrahmt.
Also nach acht Parteien, denen wir eigentlich durchgängig hier negative Autokorrelationen.
Was bedeutet ein Heute oberhalb des Trends liegender wird,
hat eine größere Wahrscheinlichkeit, nach acht Quartalen negativ zu sein,
als nach acht Quartalen positiv zu sein.
Die Porradation mit der negativen Werten ist größer oder die Wahrscheinlichkeit
dann einen negativen Wert anzunehmen,
ist größer
Das heißt, diese Autokorrelationsstruktur gibt uns hier Informationen über den Zyklus. Gibt uns die Informationen darüber,
dass es tatsächlich einen Zyklus gibt und zwar einen Zyklus,
der in einer kurzen Frist die Eigenschaft hat, persistent zu sein.
Wenn sich hier die Zeitreihe vorstellen,
dann sehen Sie irgendwie sowas in einer kurzen Frist für drei,
vier Quartale oder sowas, neigt der Zyklus dazu,
positiv zu bleiben,
aber in einer langen Frist neigt er dazu irgendwie negative Werte anzunehmen,
sodass zwischen beispielsweise diesem Wert hier und dem Wert
hier eine negative Korrelation besteht,
eine negative Autokorrelation besteht
Das ist das, was die Informationen, die sie aus dieser Autokorrelationstabelle entnehmen können,
die Autokorrelationen sind erst positiv, dann negativ,
dann erholen sie sich oft nochmal, werden wieder weniger stark.
Negativ, teilweise werden sie sogar wieder positiv. Stimmt es? Da zum Beispiel,
da werden sie teilweise sogar, naja, es ist übrigens nicht null,
aber sie gehen also irgendwie wieder nach oben und dann gehen sie wieder runter ins Negative.
Das heißt, wir sehen hier also das Schwanken,
was wir intuitiv verbinden mit dem Begriff Konjunktur,
das sehen wir in dieser Autokorrelationsstruktur der Daten bereits.
Und deshalb guckt man eben in der Konjunkturtheorie sehr stark auch auf die Ottokorrelationseigenschaften von Daten.
Wir werden das jetzt gleich bei dem erst ein theoretisches Hotel,
was ich Ihnen vorstellen werde, auch als ein Kriterium benutzen,
um das Modell zu validieren, um festzustellen,
ob es ein gutes Modell ist oder nicht,
wenn wir darauf achten, entwickelt es solche Autokorrelationsstrukturen wie die,
die wir hier in der Tabelle sehen.
Haben Sie dazu noch Fragen? Da bin ich jetzt fertig
mit dem Deskriptiv statistischen Teil der Vorlesung und gehe zum ersten
theoretischen Teil.
Das ist nicht richtig
Kapitel 2. Und da beschäftigen wir uns mit dem Multiplikator Akzelerator Modell, dem ältesten,
wahrscheinlich auch bekanntesten, formalen Konjunkturmodell, was es wohl gibt.
Sie sehen, es ist ziemlich alt,
es geht zurück auf eine Veröffentlichung von Samuelsen,
dem Nobelpreisträger Samuelsen, dir dieses Papier geschrieben hat im Jahre
1939. Und es heißt Interaction mit Ween the Multiplier Analysis and
the Principle of Acceleration, ist erschienen im Review of Econamics
and Statistics
Dieses Modell ist ein lineares Konjunkturmodell,
wie praktisch alle Konjunkturmodelle, die wir hier behandeln werden.
Es hat die Eigenschaft, das Wachstum erst gar nicht modelliert wird.
Also sie müssen sich das ungefähr so vorstellen,
dass das Wachstum gleich aus den Daten rausgerechnet worden ist,
sofern Wachstum in der Ökonomie stattgefunden hat. Was es tut,
ist, dass es auf ein ziemlich altes Prinzip zurückgreift,
was bereits von Clark vor ungefähr 100 Jahren entwickelt worden ist,
nämlich das Akzelerator-Prinzip. Und das wird mit kensianischer Multiplikator-Analyse verbunden,
so wie sie das aus dem Grundstudium kennen,
wenn sie VWL 3 gehört haben.
Dann haben sie ja den kensianischen Multiplikator da ausgerechnet,
eins durch eins minus C und C ist die marginale Konsumneigung.
Genau das Ding werden sie
jetzt hier wiederfinden
Das Modell ist rein in realen Größen formuliert, hat,
weißt du, also konstante Preise auf im Einklang mit so
der stärksten Form kensianischer Theorie, die dadurch gekennzeichnet ist,
dass man davon ausgeht, dass Preise irgendwie fix sind.
Das ist keine hinreichende Preisflexibilität in einer Ökonomie gibt.
Also deshalb werden wir Preise hier gar nicht betrachten und auch keine monetären Einflüsse betrachten,
weil es sowas wie Inflation und ähnliches qua Annahme gar nicht geben kann.
Das Modell ist sehr einfach aufgebaut, entfaltet aber einen erstaunlichen Reichtum an Dynamik,
wie sie im Laufe der Zeit sehen werden.
Versuchen Sie sich bitte die ökonomischen Mechanismen, die ich jetzt erläutere,
wirklich gut klarzumachen, weil ich in mündlichen Prüfungen immer wieder feststelle, sitzen. Ja,
also wenn ich dann,
wenn ich eine mündliche Prüfung beginne und am Anfang nach dem Multiplikator Akzentrator-Modell frage,
dann ist man meistens im Stande mir so diese Gleichung aufzuschreiben,
die sie jetzt hier projiziert sehen,
aber wenn ich dann frage, was die bedeutet,
bedeuten diese Gleichung und wenn ich bitte mir die ökonomischen Gedanken dahinter zu erklären und warum bestimmte Gleichung in einer bestimmten Form miteinander interagieren,
dann scheitern die Kandidaten sehr oft an der verbalen Beschreibung des Sachverhalts.
Und das will ich gleich hier sagen, das reicht mir in einer mündlichen Prüfung nicht.
Also ich will sie gerade nicht Mathe abfragen in einer mündlichen Prüfung,
auch wenn die Vorlesung vielleicht manchmal den Eindruck macht,
dass der Fokus stärker auf Mathematik als auf Ökonomie liegt,
sondern ich will, dass sie das ökonomisch verstanden haben,
was dort passiert und zum zu ihrem ökonomischen Verständnis gehört dann auch,
dass sie imstande sind, das verbal zu beschreiben.
Was passiert? Also üben sie das bitte gerade an solchen einfachen Modellen,
auch in der Übung, dass sie das verbale Ausdrücken dessen,
was ein Modell beschreibt, sich vornehmen und das eben oder es ihm üben.
Sie sehen ja eine Konsumfunktion, die kommt ihnen vertraut vor,
die haben ja auch im Grundstudium im Wesentlichen schon gesehen,
sie hat nur eine kleine Änderung gegenüber der Modellierung im Grundstudium.
Wir schreiben hier, dass der Konsum der Periode T,
das ist vielleicht schon die erste Änderung, Zeitindizes in diesem Modell drin. Der Konsum der Periode Tee,
der setzt sich zusammen aus autonomen Konsum 10.0,
das C0, das stellen wir uns normalerweise vor,
als irgendwie einen positiven Pferd, also als Entsparen,
so wie sie es in VfL 3 kennengelernt haben,
plus marginale Konsumneigung, Kleinzieh,
mal das Einkommen und das Einkommen ist jetzt nicht notwendigerweise das Einkommen der Periode Tee,
sondern es kann auch das Einkommen einer Vorperiode sein,
t-tau.
Wir werden hier typischerweise taugleich einsetzen werden, also sagen,
der Konsum der Periode Tee,
der soll abhängen von dem Einkommen,
was sich in der Vorperiode verdient habe
Nun, das war zu der Zeit, wo Samuelson dieses
Modell entwickelt hat, wahrscheinlich eine gar nicht üble Annahme.
Heutzutage stellt sich das ein bisschen anders dar. Wenn sie
die Periodisierung dieses Modells sich mal quartalsweise denken oder sogar monatsweise denken,
dann müssen sie berücksichtigen, dass es früher üblich war,
dass man sein Gehalt erst am Monatsende bekam.
Ja, da gab es ja noch Lohntüten,
die wurden dann physisch ausgezahlt, am Monatsende bekam jeder Arbeiter
diese Lohntüte in die Hand gedrückt und da war das Geld drin,
was er in dem Monat verdient hatte.
Und es ist nicht ganz abwegig anzunehmen,
dass wenn ein Arbeiter im August gearbeitet hat und am 31. August seine Lohntüte erhielt,
dass sein Konsum im September dann von dem Gehalt determiniert war,
was er im August verdient hatte
Ja, das würde ein solcher Lake von Taugleich 1 hier ausdrücken.
Das ist eben das Einkommen der Vorpajune ist, was für den Konsum
maßgeblich ist. Heute ist das nicht mehr so selbstverständlich,
weil man da sein Einkommen in der Mitte des Monats beispielsweise
bezieht oder manchmal auch schon am Anfang. Das Monat so,
dass man, also ohne weiteres Übertaugleich 0 auch reden könnte,
die Sache mit diesem Lake, den man,
diesem Lake, Tau, die man als Robertson Lake bezeichnet,
ist auch dann etwas fragwürdig, wenn sie die Periodisierung größer wählen.
Wenn sie also über Quartale reden, ist es nicht mehr so ganz klar,
ob ihr Konsum im zweiten Quartal des Jahres,
also in den Monaten April, Mai, Juni,
ob dieser Konsum wirklich maßgeblich bestimmt wird durch das Einkommen,
was sie in den Monaten, Januar, Februar und März verdient Ja,
also ob da eine so starke Verzögerung begeben ist.
Aber im Augenblick haben wir die Periodisierung des Modells noch gar nicht festgelegt. Wir behalten das einfach mal im Hinterkopf,
dass uns das so ein bisschen vielleicht ein kritischer Punkt bei diesem Modell werden wird,
wenn sie als Periode Jahresdaten wählen,
dann ist es noch fraglicher wahrscheinlich, ob der Konsum,
den sie sich im Jahre 2009 leisten,
ob der wirklich davon abhängig ist,
was sie im Jahre 2008 verdient haben und gar nicht davon berührt wird,
was sie im Jahre 2009 verdient haben.
Aber das ist zunächst einmal eben die Annahme,
das ist die Vorperiode,
ist die maßgeblich ist und die ist entscheidend für dieses Modell,
deshalb breite ich so ein bisschen darauf rum.
Ansonsten aber ist es
eine stinknormale kensianische Konsumfunktion
Da gibt es in dem Modell eine Investitions-Funktion.
Und die Investitionsfunktion ist ihnen vielleicht etwas weniger vertraut,
weil ja auch in den makroökonomischen Modellen,
die sie so im Grundschulum kennengelernt haben,
die Investitionen oft unterdrückt worden sind.
Die Investitionsfunktion wird hier durch den Kapitalkoeffizienten,
von dem ich vorhin sprach, determiniert.
Sie sehen, hier ist ein Koeffizient Nü.
Und dieses Nü, was hier steht, das ist verlanglässigen
Sie mal im Augenblick, diese Zeit in die Cs.
Im Wesentlichen ist dieses Nü nichts anderes als K geteilt durch Y.
Wenn Sie hier diese gleichen durch Y teilen.
Das heißt, das ist dieser Kapitalkoeffizient hier.
Ich habe ihn da nur definiert als KT durch YT,
während es hier bei Samuelsen heißt KT durch YT minus 1.
Also das hier bezeichnen wir als Nü
Eins durch KAT ist dann der Kapital koeffizient und zunächst einmal steht da ohne,
dass man versteht, warum der Kapitalbestand der Periode T,
der soll über diesen Kapitalkoeffizient mühabhängig sein von Produktion oder Nachfrage
sollten wir hier vielleicht besser sagen,
weil es einen rein nachfrageseitiges Modell ist, Y der Vorperiode.
Warum wird das so motiviert oder warum wird das so modelliert?
Nun, der Grund ist folgender. Man sagt,
letzten Endes müssen die Unternehmer ja irgendwo investieren,
um einen Kapitalbestand aufzubauen und die Annahme,
die hier zugrunde liegt, ist die,
dass die Unternehmer in der Periode T minus eins
eine bestimmte Güternachfrage beobachten
Und das war jetzt alles vor der Zeit der rationalen Erwartungen. Samuelson sagt einfach,
naja, wenn die Inmperiode T minus eins eine bestimmte Güternachfrage beobachten,
dann wollen sie in der nächsten Periode die gleiche Güternachfrage auch bedienen können.
Also genügend produzieren können, um diese Güternachfrage bedienen zu können.
Deshalb müssen sie also für die nächste Periode einen Kapitalbestand KT anstreben,
der sich orientiert an der beobachteten Nachfrage der Vorperiode.
Die Erwartungen sind sozusagen statisch. Man erwartet für die Periode T,
dieselbe Nachfrage,
wie für die Periode T minus eins und sorgt deshalb qua Investitionen dafür,
dass man in der Periode T den Kapitalbestand hat,
den man braucht,
um so viel produzieren zu können,
wie in der Vorperiode nachgefragt worden ist
Deshalb also diese Art von Modellierung der Investitionsfunktion,
die nach heutigen Begriffen etwas primitiv ist,
aber nur mal 1939 so gewählt worden ist.
Wenn dir diese Art von Abhängigkeit des Kapitalbestands von der Nachfrage
schlucken, dann folgt daraus, was die Netto-Investitionen sind.
Wir bezeichnen die hier als induzierte Netto-Investitionen. Die induzierten Netto-Investitionen
sind nämlich nichts anderes als die Veränderung des Kapitalbestands.
KT-KT minus 1. Das sind die Investitionen. So viel muss investiert werden,
um aus dem Kapitalbestand KT minus 1 jemand in der Periode T minus 1 hat,
den Kapitalbestand KT zu gewinnen,
den man in der Periode T gerne hätte,
gegeben die Annahme,
dass man aus der Nachfrage der Vorpariode auf die Nachfrage
der Periode T schließt
Nun, KT ist aber nichts anderes als nun mal yt minus 1
und KT minus 1 ist folglich nichts anderes als nun mal
yt minus 2. Das heißt, die induzierten Netto-Investitionen ergeben sich
als nü mal yt minus 1, minus yt minus 2.
Und damit wird die Sache schon ein bisschen interessanter,
dieses Modell, denn jetzt sehen wir,
dass eine Variable der Periode T abhängt von einer variablen,
einer Variable der Periode T minus 2. Wir haben jetzt also
schon ein Lake von zwei Perioden in diesem Modell drin und
das wird für eine bestimmte Dynamik in dem Modell sorgen und auch für eine bestimmte Autokorrelationsstruktur sorgen,
über die ich vorhin sprach
Machen Sie sich bitte klar,
weil das auch später bei der Validierung des Modells hilfreich sein wird,
in welchen Einheiten diese Konzepte, K und Y gemessen werden.
K ist eine Bestandsgröße. Das heißt,
K wird zu einem Zeitpunkt gemessen und wird in Gütereinheiten gemessen,
also in Einheiten Maschinen, die man zur Verfügung hat.
Y ist eine Stromgröße, also Produktion ist die Produktion,
die in einer Zeitperiode geleistet wird.
Und das bedeutet also, dass Y gemessen wird
in Gütern pro Zeiteinheit
Ja, das ist also eine andere Einheit,
die man bei Y hat, als die Einheit,
die man bei K hat.
K wird nur in Gütern gemessen, nämlich Güter,
die zu einem Zeitpunkt T verfügbar sind.
Und Y wird gemessen in Gütern pro Zeitanheit. Was folgende
Konsequenz hat. Ich sprach eben die Periodisierung dieses Modells schon an.
Was soll eigentlich dieses T sein? Sollen das Monate,
Quartale, Jahre sein oder was auch immer?
Da werden wir später noch drüber reden. Aber wenn wir
die Periodisierung des Modells ändern, dann ändert sich der Kapitalbestand nicht.
Aber der Output Y ändert sich. Wenn ich also sage,
nehmen wir mal an, wir haben dieses Modell zunächst aufgesetzt
in Monatsdaten
Dann sagen wir gut, der Kapitalbestand, das ist die Menge an Kapital,
die zur Verfügung steht, am 1. Januar des Jahres
2009. Und die Produktion, die wir dann messen, ist die Produktion,
die wir leisten mit diesem Kapitalbestand im Laufe des Monats, Januar
2009. Jetzt setzen Sie dieses Modell um in Jahresdaten.
Dann würden Sie doch immer noch sagen,
der Kapitalbestand ist ein Punkt, ein zeitpunktbezogene Größe,
dass der Kapitalbestand am 1.1. des Jahres 2009 mit diesem Kapitalbestand
wird in dem Jahr produziert.
Das heißt, der Wirt des Kapitalbestands hat sich nicht verändert,
dadurch, dass wir von Monaten als Periodisierung
übergegangen sind als Jahre
als Periodisierung
Aber der Output, der dann in einer Periode erzeugt wird,
ist der Output des gesamten Jahres.
Das heißt, der Output, der erzeugt wird,
nicht nur im Monat Januar, sondern vom 1.01.2009 bis zum 31.12.2009.
Der Output ist also grob gesprochen, das zwölffache von denen,
was wir als Input, das zwölfache von dem,
was wir bei der Periodisierung als Monatsdaten als Output bemessen hätten.
Das heißt, wenn wir die Periodisierung dieses Modells ändern,
dann ändern sich die Output-Einheiten, aber die Input-Einheiten Kapital,
die ändern sich nicht.
Ja, oder die Output-Menge ändert sich,
aber die Input-Menge ändert sich nicht
Nun sehen Sie, dass das Nü, was ich hier habe,
das wird ein ganz entscheidender Parameter in diesem Modell sein,
dieses Nü, das ist der Quotient aus K und Y. Das heißt,
wir können zunächst einmal ableiten, dass das Nü eine Einheit hat,
nämlich es wird in Zeiteinheiten gemessen.
Da Karl Güter sind und Y ist Güter pro Zeiteinheit,
gilt das, wenn ich Güter teile,
durch Güter pro Zeiteinheit, dann bleibt gerade eine Zeiteinheit übrig.
Also, nü, dieser Kapitalkoeffizient hat eine Zeitdimension.
Wird in Zeiteinheiten gemessen. Und wenn ich die Periodisierung des Modells ändere,
dann ändert sich auch der Wert von Nü,
genauso wie sich der Wert für Y ändert,
während der Wert für K
konstant bleibt
Ja, das sind Sachen, die sich bitte klar machen sollten.
Nun, wie können wir dieses Müh interpretieren, wenn es
eine Zeiteinheit hat? Dann können wir doch sagen, nö,
gib die Anzahl von Perioden an, die man braucht,
um den Kapitalbestand vollständig zu ersetzen, sofern man den gesamten Output dafür verwendet.
Also, da steht ja, K ist nümal YT. Wenn sie diese Interpretation übernehmen,
die ich Ihnen gerade gesagt habe,
dann würde diese Gleichung hier sagen, wenn ich den gesamten Output,
die gesamte Produktion der Ökonomie nur dafür verwenden würde,
um Kapital aufzubauen, da würde Menü sagen,
wie viele Zeiteinheiten brauche ich um den gesamten Kapitalbestand der Ökonomie aufzubauen,
unter Verwendung des gesamten Outputs, wenn ich also nichts konsumiere,
sondern alles immer investiere.
Nun, das kann man einigermaßen schätzen. Man kann also ungefähr
Vorstellungen darüber gewinnen, wie groß dieses Müh ist in modernen Ökonomien.
Und diese Schätzung, die schwanken zwischen zwei und vier Jahren ungefähr.
Tendenziell mit älteren Daten eher bei vier Jahren liegend für die Bundesrepublik Deutschland,
mit jüngeren Daten eher bei drei Jahren liegend.
Aber das wird hilfreich sein für unsere quantitativen Auswertungen dieses Modells,
dass wir sagen können, wenn wir in Jahresdaten rechnen,
wenn wir in Jahresdaten rechnen,
dann wäre dieses Mühliegen bei ungefähr einem Wert von drei bis vier
Das ist eine vernünftige Größenordnung für dieses Lügen.
Das wird davon, wenn wir oft Gebrauch machen. Okay,
wenn wir jetzt in Quartalsdaten rechnen, nur damit wir das nochmal üben,
wenn wir in Portalsdaten rechnen, wie groß müsste Lüdern sein?
Nehmen wir mal an, für Jahresdaten ist der richtige Wert der Phöny 3.
Wenn wir mit Quartalsdaten rechnen, was wäre der richtige Wert Phöny?
Bitte? Nö. Achso, doch, zwölf entscheiden.
Zwölf haben sie gedacht. Ja, zwölf, genau.
Dreimal vier, weil wir vier Quartale haben.
Da hätten wir also einen Bettbelüg gleich zwölf.
Und für Monatsdaten müssen wir eben nochmal multiplizierend mit rein,
dann wäre der richtige Nühwert bei 36. Ja,
also die Parameterisierung von diesem Nüh hängt entscheidend davon ab,
welche Periodisierung wir dem Modell zugrunde liegen
Okay, damit haben wir das Modell fast fertig.
Ich will mit dieser Folie hier schließen. Damit wird sozusagen
das Modell geschlossen. Wir sagen jetzt, wir haben diese
innozierten Investitionen über die Sprache. Wir wollen davon ausgehen,
dass es auch nur irgendwelche anderen Investitionen gibt. Das können Staatsinvestitionen sein,
irgendwelche Militärausgaben, Ausgaben ins Gesundheitswesen und so weiter,
die irgendwie unabhängig von der privaten Nachfrage anfallen.
Die bezeichnen wir als I.0,
sodass die gesamten Investitionen in dem Modell sich eben ergeben
als Summe aus diesen autonomen Investitionen I.0 und den induzierten Investitionen
IT induziert
Das heißt, wir haben genauso, wie wir autonome Konsumausgaben,
10-0 haben, hier auch autonome Investitionsausgaben, INUL.
Letzten Endes brauchen wir in dem Modell nur eines von den beiden,
wie sie später sehen werden, aber der Symmetrie halber wollen wir das erlauben,
dass es auch solche autonomen Investitionen gibt.
Und dann gibt es die Gütermarkt-Gleichgewichtsbedingung,
wir sagen jetzt die Nachfrage in unserer Ökonomie,
die besteht aus der Konsumnachfrage und der Investitionsnachfrage,
wie das in Amerika üblich ist, blenden wir die Auslandsnachfrage aus,
weil der Außenhandel für Amerika gar nicht so bedeutend ist.
Den Startsektor haben wir hier mit subsumiert unter Konsum und Investitionen,
also Staatskonsum fällt mit unter Konsum, Staatsinvestitionen fällt mit unter Investitionen,
sodass die mag Gleichgewichtsbedingungen einfach, die ist die Nachfrage,
CT plus E.T. soll gleich der Produktion sein, YT.
Beziehungsweise so wie es in kensianischen Modellen immer ist,
die Produktion YT entspricht einfach der Nachfrage.
Es gibt keine separate Bestimmung der Produktion aus angebotseitigen Gesichtspunkten heraus.
Das ist das gesamte Multiplikator-Akzelerator-Modell. Das werden wir in der nächsten Stunde auswerten.
Wir werden es lösen und dann auswerten und empirisch validieren. Dafür wäre es sehr hilfreich,
wenn sie sich bitte mit dem Modell nochmal gut vertraut machen,
könnten sich vor allem auch diese Überlegungen klarmachen könnten,
die ich zur Periodisierung des Modells und zu den Werten des Parameters Nü hier angestellt habe,
damit sie sich darin sicher fühlen und gut verstehen können,
was sie in der nächsten Stunde machen werde.
Schönen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Bis nächste Woche