Ich starte auch gleich mal die Aufzeichnung,
weil eben zurzeit nicht alle regulären Teilnehmer,
da sind noch einmal, tut mir sehr leid,
dass das Einloggen aus irgendeinem Grund nicht geklappt hat.
Das Webinar ist plötzlich nicht mehr aufgeführt gewesen unter meinen Veranstaltungen.
Wahrscheinlich hat irgendwie das Rechenzentrum das schon gestrichen in der Annahme,
dass die Vorlesung vorüber sei.
Deshalb treffen wir uns jetzt hier unter diesem Ersatzlink einer anderen Vorlesung.
Das macht grundsätzlich nichts, außer dass es jetzt
eben einzelne Teilnehmer wahrscheinlich nicht rechtzeitig sich einloggen werden.
Deshalb sage ich auch noch mal kurz,
was ich gerade noch Perstin rumgeschickt habe.
Die Vorlesung wird natürlich aufgezeichnet,
die heutige Vorlesung,
sie finden die
wie üblich
Bei Lecture to go. Können die also nachhören,
falls sie sie eben jetzt nicht hören können.
Der Stoff dieser Vorlesung ist auch relevant für die mündliche Prüfung.
Die heutige Vorlesung schließt eigentlich alles ab,
was wir bislang gemacht haben. Insofern wäre es sinnlos,
jetzt zu sagen, das prüfe ich auch nicht.
Und es entsteht ihm ja auch nicht wirklich nach Perpathievorlesung eben als Aufzeichnung.
Dann hören können, da hat das Digitale ja auch sein Gutes.
Was ich heute machen möchte, ist im Grunde genommen,
dass ich in meiner eigenen Arbeit mit Paul Boudrin
vorstellen möchte,
die sich hier zitiert sehen
Und diese Arbeit ist insofern eine Zusammenfassung dessen,
was wir in dieser Vorlesung erarbeitet haben,
als Boudrie und ich, uns gedacht haben,
jetzt gibt es eine ganze Reihe von unterschiedlichen Sichtweisen und eine Reihe von ziemlich hochrangig publizierten Papieren darüber,
welche Schocks wichtige Treiber von konjunktureller Aktivität sind.
Jetzt wollen wir mal einen Ansatz machen,
wo wir sozusagen alle unterschiedlichen Hypothesen gegeneinander antreten lassen.
Deshalb der Titel letting different views about business cycles propeat
Und dann gucken wir einfach mal, was das beste Erklärungspotenzial hat.
Denn Sie erinnern sich ja, es ist so,
dass wir gestartet sind mit der Hypothese, der Real Business Cycle-Vertreter.
Wie gesagt, haben, es sind technologische Schocks der
totalen Faktorproduktivität, die das Haupterklärungspotenzial für konjunkturelle Populationen haben.
Und dann kamen da nie an und bezweifelt das Ganze und meinte,
nein, es ist ein nicht technologischer Schock, möglicherweise ein monetärer Schock,
vielleicht aber auch irgendwie auch was anderes. Das hat er nicht so genau gesagt,
aber jedenfalls eindeutig nicht technologisch und die Technologie,
logischen Jobs erklären, eigentlich gar nicht sehr viel in,
ja, die ist Überzeugung, jedenfalls nicht für das Maß,
für Aktivität, für aggregierte ökonomische Aktivität,
was bei ihm ja und in den meisten Untersuchungen,
die wir gemacht haben und auch jetzt, wo ich Potry Looker vertragen werde, die Arbeitsstunden sind.
Und dagegen wiederum wendete sich Jonas Fischer und sagte,
ja, ja, es ist sehr wohl Technologie,
aber eben nicht der neutrale Technologieschock, den die RBC-Leute unterstellt haben,
sondern ein Investitionsspezifischer Technologieschock und der hat ja auch seine Resultate präsentiert,
sie haben das gesehen und plötzlich sah es so aus,
als sei es alles investitionsspezifischer Technologieschock.
Und dann kam Boudrie und Portier hier und meinten, nein,
das ist vielleicht auch nicht die richtige Betrachtungsweise, man muss möglicherweise eher über Nachrichtenschocks nachdenken.
Es sind vielleicht gar nicht so sehr die tatsächlichen technischen,
implementierten Innovationen, die die Aktivität treiben, sondern mehr die Neuigkeit,
die Nachricht darüber, dass eine neue Technologie erfunden worden ist,
die vielleicht noch in der Entwicklung ist,
die noch gar nicht raumgreifend in der Ökonomie Fuß gefasst hat,
aber wo Unternehmer vielleicht schon investieren in diese Technologien,
weil sie die eben umsetzen wollen, weil sie wissen,
das gibt es,
das kommt,
da muss man
sich darauf einstellen
Deshalb wird sozusagen aggregierte ökonomische Aktivität durch die Nachricht angeregt,
weniger als durch die tatsächliche Veränderung der totalen Faktorproduktivität,
beziehungsweise erst zu einem späteren Zeitpunkt,
reagiert die totale Faktorproduktivität oder möglicherweise auch die investitionsspezifische technische Fortschritt da drauf.
Da sieht man das dann in diesen Größen,
aber die aggregierte ökonomische Aktivität hat halt früher bereits auch die Nachricht reagiert
und diese Nachrichten können wir möglicherweise an Aktienkursen dingfest machen,
weil Aktienkurse ja vorwärts schauende Variablen sind.
Der richtet sich der Kurs nach dem diskutierten Wert der summierten
zukünftigen Gewinnen und eine Nachricht über eine neue Technologie führt dazu,
dass man in der Zukunft höhere Gewinne erwartet.
Also investiert man und sowohl in Realkapital als auch in Aktien und an den Aktienkursen sehen wir also,
dass eine Nachricht gekommen ist und das hatte ich ihn ja
in der letzten vorlesen Stunde anhand von Boudry und Boudry gezeigt,
was für eine Art von Modelldenken, die ihm zugrunde liegt.
Nun, da haben wir also mindestens viel Schocks,
wenn wir sagen neutraler Technologieschock, investitionspezifischer Technologieschock-Nachrichtenschock,
drei verschiedene Varianten von technologischen Schocks, die Möglichkeit,
dass es sich um einen monetären Schock handelt,
also um einen geldpolitischen Schock,
aber Ganni und die Neukänzianer sind sich da ja auch nicht so ganz einig und sicher, was nun eigentlich der nicht monetäre Schock ist.
Deshalb lassen wir neben diesen vier Schocks auch noch einen fünften,
nicht technologischen Schock zu, also einen weiten,
nicht technologischen und insgesamt fünften Schock und den,
das ist mir so eine Art Catch-Or für alles andere,
was man noch nicht so richtig weiß, weil es ist,
wir nennen das mal Präferenzschock.
Und das kann ja auch sein,
dass ich Präferenzen von Bürgern verändern und dadurch sich verhalten verändert
Konsumnachfrage, Investitionsnachfrage sich verändert, weil man eben unterschiedliche,
weil die Präferenzen sich irgendwie verändern, aber wir wollen gar nicht behaupten,
dass es wirklich ein Präferenzschock ist, sondern wir wollen nur sagen,
es kann auch noch ein nicht monetären,
nicht technologischen Schock geben, den wollen wir explizit zulassen,
über dessen Natur wir uns nicht wirklich im Klaren sind und andere Leute sind sich darüber auch nicht im Klaren,
aber wir wollen doch die Möglichkeit schaffen,
dass es einen solchen Schock gibt,
die Möglichkeit wollen wir zulassen und wie gesagt,
wir nennen das Präferenzschock, ohne dass es notwendigerweise wirklich einen Referenzschock ist,
das einzige,
was diesem Schock kennzeichnen wird,
ist,
dass es sich nicht um einen technologischen Schock handelt und nicht
um einen monetären Schock handelt und natürlich auch nicht um einen Nachrichtenschock,
der in gewisser Hinsicht ebenfalls ein technologischer Schock ist
Wir nehmen hier fünf Shocks, weil wir mit fünf
verschiedenen Variablen, mit fünf verschiedenen mikroökonomischen Zeitreihen arbeiten wollen.
Also du eindeutig umfassenderes System als das,
was andere Forscher vor uns gewählt haben,
wo es ja in der Regel zwei oder dreidimensionale Systeme waren.
Wir würden jetzt also werden jetzt, haben jetzt gearbeitet mit
fünf Variablen und können deshalb fünf verschiedene strukturelle Schocks identifizieren.
Allerdings, wie Sie wissen,
steigt damit auch das Erfordernis der Identifizierenden Restriktionen,
die notwendig sind, um fünf verschiedene Schocks zu identifizieren.
Das sind dann nämlich schon
zehn identifizierende Restriktionen
Die man braucht. Und da muss man sich dann halt
Gedanken darüber machen, welche Restriktionen das denn sein können.
Wir müssen ja noch bei zwei Variablen, reicht uns,
eine Identifizierende Restriktion und bei zwei Variablen reichen, glaube ich,
drei, ganz drei, die größte identifizierende Restriktion.
Ich glaube, ja. Und bei vier Variablen sind es sechs.
Und bei fünf Variablen braucht man zehn Identifizierungen, Respekt.
Nun gut, das ist also schon eine ganze Menge,
ist ein relativ anspruchsvolles System und wir wollen auch Kooperationen zulassen.
Unser System in fünf Variablen besteht jetzt aus den Variablen. Total Faktorproduktivität,
so wie wir das kennen, der relative Preis der Investitionen,
so wie wir das bei Jonas Fischer erfasst gewesen ist,
also der Preis der Investitionsgüter, relativ zum Preis der Konsumgüter,
also ein Maß für Investitionsspezifischen, technischen Fortschritt,
während das ja ein Maß für neutralen technischen Fortschritt ist,
dann die Aktienkurse logaritiert, also SP für Stockprises,
ein Maß für die gesamte ökonomische Aktivität,
also für die aggregierte ökonomische Aktivität sozusagen ein Maß für Konjunktur,
denn das interessiert uns in dieser Vorlesung her.
Und dann noch der kurzfristige nominale Zinset als Indikator für Geld politische Einflüsse.
Ja, welches Maß für Aktivität können wir nehmen?
Wir haben üblicherweise mit den Arbeitsstunden gearbeitet. Ha,
das soll auch hier der Entschmack sein,
aber ich werde dann später auch noch sagen, was passiert,
wenn wir für Aktivität zum Beispiel den Output nehmen,
also das Protoinlandsprodukt oder vielleicht nur die Investitionstätigkeit oder vielleicht nur die Konsumtätigkeit.
Und da zeige ich Ihnen dann,
dass unsere Resultate robust sind gegenüber unterschiedlichen Variablen
für die Aktivität
Außerdem wollt ihr auch eingehen darauf,
dass Stay Lonas Fischer und ein paar andere Leute wie Gordon zum Beispiel ja gesagt haben,
vielleicht messen wir irgendwie einen technischen Fortschritt gar nicht so richtig,
insbesondere weil wir Qualitätsveränderungen in den Standarddaten der folkswirtschaftlichen Gesamtrechnung nicht richtig erfasst bekommen.
Vielleicht sollte man die Qualitätsadjustiertendaten arbeiten und deshalb schätzen wir das System
auch wiederum nur um die Robustheit zu zeigen, in den Qualitätsadjustierten
Variablen für totaler Faktorproduktivität für den inversen Preis der Investitionen.
Hier nehmen wir den Preisindex für Equipment, also für Ausrüstungen,
weil die besonders stark von technischem Fortschritt betroffen sind.
Also bei Gebäuden gibt es ja nicht so einen starken technischen
Fortschritt, würde ich jetzt mal sagen.
Aber Maschinen haben natürlich in dieser Staaten einen technischen Fortschritt,
deshalb hier P-I-E ist für Equipment.
Und dann Q steht immer für Quality Adjusted,
beziehungsweise Quality Adjusted eben relativ zum Konsumentenpreisindext.
Deshalb also QC. Auch die Aktienpreise difflationieren wir mit diesem qualitätsadjustierten Preisindex.
Und dann bei Aktivität wäre das entsprechend. Gut,
bei den Arbeitsstunden muss man das natürlich nicht machen,
aber bei Output ist das auch eine QC-Variable oder bei Investitionen ist das eine QC-Variable.
Der rale Priale Konsum ist ja sowieso dann automatisch mit einer
QC-Variable natürlich erfasst, weil wir durch den Preisindex des Konsums
auch teilen
Der kurzfristige Zinssatz ist natürlich derselbe,
beziehungsweise kann man nicht qualitätsadiosieren, logischerweise.
Ja, aber ansonsten sind hier also qualitätsadjustierte Variablen gemeint,
wenn ich eben dieses Gut C hinten an die variablen Namen ranhänge.
Und damit zollen wir dem Fischer und seiner Kritik Tribut.
Aber zunächst mal arbeiten wir sozusagen als Benchmark mit den Standardvariablen,
totaler Faktor, Produktivität, inverserpreis der Investitionen.
Relativer passt der Investitionen, Aktienkurse,
Aktivitätsmaß und kurzfristige Nominaler Invests
So. Und dann hatten wir ja gesehen, wichtig ist halt auch immer,
was ist denn nur eigentlich mit den Variablen,
sind die I1, sind die I0,
sind die kointegriert, wie viele Poetiker in den Buchen.
Gibt es. Und da machen wir es uns oder haben wir es nun in gewisser Hinsicht ganz Kommode,
denn wir machen einfach in diesem System eine Weg-Emm-Schätzung, damit wir Kointegration berücksichtigen können, wenn Sie denn da ist.
In diesem Ansatz ist es dann egal, ob die Arbeitsstunden stationär sind oder instationär sind. Sie wissen noch,
der Cristiano Eichenbaum, die haben gesagt,
die sind stationär und der Galli hat gesagt,
die sind instationär und die Resultate unterschieden sich dann,
je nachdem, der Fall ist, da sind wir vollständig,
wir sind völlig gleichgültig, wie das mit Haar ist,
sind wir ganz neustisch, denn wir sagen, nun gut,
wenn das Haar, wenn die Arbeitsstunden eine Einheitsbrot zu haben,
wenn die I1 sind, dann kann das ja sein,
dass Haar mit den anderen Variablen kontegriert ist und dann wird das eben in unseren Kointegrationsbeziehungen erfasst.
Das Weg M kombiniert diese Variablen dann zu einem stationären Fehlerkorrektur herren. Und wenn Haar nicht kontegriert ist,
dann ist der Johansens, Entschuldigung, wenn Haar nicht I1 ist,
also wenn HI 0 ist, also keine Einheitswurzel hat,
dann ist der Johansen-Ansatz ebenfalls ein tauglicher Ansatz,
denn wenn Haar jetzt hier die vierte Variable ist,
also die die Variante für Aktivität,
dann wäre ja der Vektor 0-0-1-0,
wäre schon trivial ein kontegrierender Weg dort,
denn er würde alle anderen Variablen mit Nullgewichten und 1-mal H ist stationär,
weil H stationär ist, also ist das auch eine kontegrierende Kombination,
würde also automatisch mitgeschätzt werden.
Insofern ist das, was wir machen, richtig egal,
ob Hahn und I1 ist oder die Null ist,
da müsste man sich keine Gedanken zu machen.
Und jetzt haben wir ein System mit fünf Variablen,
zu dem wir eine WM-Schätzung machen wollen,
da müssen wir bei der WM-Schätzung natürlich überlegen,
welche Läglinge wollen wir denn nehmen
Welches da angemessen? Und Sie wissen, da guckt man
normalerweise so auf diese Informationskriterium, AKIKE und Ten Quinn und deutliche Sachen.
Und wir bestimmen das mal hier aus dem AKIKEischen Informationskriterium,
AIC, was ein Kriterium ist, was tendenziell lange Leglingen empfiehlt,
weil wir dann sagen, naja, wenn die Leglinge kürzer ist,
dann ist es wiederum auch nicht so schlimm,
dann schätzen wir vielleicht ein bisschen ineffizient, aber letzten Endes doch konsistent,
weil die überflüssigen Koeffizienten dann eben einfach mit null asymptotisch geschätzt werden.
Und dann steigt zwar die Varianz ein bisschen,
die Effekte sind nicht ganz so signifikant,
aber es ist jedenfalls keine Verzerrung dabei
Hier habe ich ihn jetzt mal grafisch dargestellt,
welche Lake-Längen das AIC-Kriterium, also das AKI-Kriterium empfiehlt,
für ein solches fünfdimensionales System bestehend aus den Arbeitsstunden,
Haar für die Aktivität oder also das fünfdimensionale System,
was entweder als Aktivität die Arbeitsstunden hat oder die Investitionen hat
oder Y hat oder den Konsum hat.
Deshalb sehen Sie hier jetzt eins, zwei, drei,
vier Grafiken. Das ist also eine Grafik,
die durchgezogen ist für die Arbeitsstunden und diese etwas kürzer gestrichelte ist für die Investition,
die etwas länger gestrichelte für den Output und diese etwas unterbrochene hier für den Konsum.
Sie sehen, das Bild ist nicht grundsätzlich anders für das AIC-Kriterium.
Am Anfang relativ hohe Werte bei AIC. Man sucht ja
immer die Lake-Länge, die das akaikische Informationskriterium minimiert.
Also das ist sicherlich nicht die richtige Lake-Länge. Lake-Länge 1. Und
dann singt das sehr schnell runter auf ein niedriges Niveau bei zwei Lakes.
Und da verändert sich gar nicht mehr sehr viel zwischen zwei
Lakes und zehn Lakes am Bett der akaikischen Informationskriterien.
Tatsächlich wurde auch das Schwarzkriterium schon sagen,
zwei Lakes sind genug
Aber wir haben gesagt, naja, so ganz sicher ist das nicht.
Zwei Lakes ist nicht überall das Minimum. Oft ist sechs Lakes
das Minimum hier. Nach sechs Lakes geht es wieder hoch,
teilweise für manche Aktivitätsmarken im Maße sogar die ganze Zeit hoch.
Also das ist nicht klar, das,
was längeres als längeres als sechs Lakes wichtig wäre.
Aber sechs Lakes wirkt so, als sei das für
alle Aktivitätsmaße eigentlich gut vertretbare Spezifikationen der Läglinge.
Und deshalb arbeiten wir mit sechs Lakes in den Niveaus
und damit mit fünf Lakes in den ersten Differenzen.
Und das stand nun ganz robuste Einschätzung zu sein.
Also jedenfalls robust gegenüber unterschiedlichen Aktivitätsmaßen
Gut, jetzt machen wir dann hier die Johansen-Tests für das Benchmark-System,
totale Faktorproduktivität, normal gemessen,
investiert zu relativer Preis der Investitionen normal gemessen, Aktienkurse,
normal gemessen als ein Tuberiten, natürlich Stunden,
wir uns auch in Logarithmen oder kurzfristige Hinsatz für ein Sample,
was jetzt 1956 im dritten Quartal beginnt,
weil wir ja die sechs Slakes noch abziehen müssen,
beziehungsweise die fünf Längen in den Differenzen und dann geht das bis zum zweiten Quartal 2007,
was damals für unsere Arbeit eben der aktuelle Land gewesen ist und ein Zuhörer dieser Veranstaltung wird mal gucken,
was ist,
wenn man jetzt auch die neueren Daten dann noch dazunehmen.
Implue it lakes in den Levels, also sechs Verzögerungen in
den Niveaus des Prozesses. Fünf Variablen. Und hier sind die
Likely Hood Racio Test-Statistiken für die unterschiedlichen Hypothesen des Johansen-Tests.
Sie sehen die Hypothese, dass es gar keinen kontegrierenden Entwickler gibt,
also null kointegrierende Vektoren, wird mit einem P-Wert von null abgelehnt.
Die Teststatistik ist 128 und das ist viel,
viel größer, selbst als der 99 Prozent kritische Wert.
Also es gibt mindestens einen kontegrierenden Vektor,
sagt uns diese Teststatistik hier
Wenn wir nun testen, dass es einen konintegrierenden Vektor gibt,
wenn das die null Hypothese ist,
dann ist die like the huge racios-Statistik 85.
Und das ist immer noch jenseits von Gut und Böse,
denn der kritische Wert, selbst zum 99-Prozent-Niveau.
Sie wollen ein Prozent-Niveau, ist 71,
also 85 ist viel größer als das.
Sie sehen der P-Wert hier, der ist ganz,
ganz klein. Also das müssen wir auch verwerfen.
Es gibt offenbar mehr als einen konintegrierenden Vektor.
Hier hätten wir zwei konintegrierende Vektoren als null Hypothese.
Da ist jetzt
die Like-Deutracio-Statistik
Und das hat einen P-Wert von 3,3 Prozent.
Ist also signifikant zum 5-Prozent-Niveau, wie Sie sehen.
Die Electrotracial-Statistik ist größer als der kritische, wird zum 5-Prozent-Niveau.
Aber es ist kleiner als zum 1-Prozent-Niveau. Das ist so eine Statistik,
wo man sagen würde, gut,
also wenn man beim 5-Prozent-Niveau arbeiten, was man ja meistens tut,
dann verwerfen wir immer noch und schließen,
also es gibt mindestens drei pro Integrierende Elektro.
Wenn man ein bisschen robust arbeiten will und sagen will,
naja, wir wollen auch wirklich ganz sicher sein,
dass er keine Fehler machen,
dann könnte man sagen,
das könnte hier natürlich auch sein,
dass wir nur zwei haben und
die Teststatistik ist
Acht unter fünf Prozent. Und vielleicht sollten wir uns
den Fall von zwei kontegrieren, Viktoren auch mal angucken.
Und das werden wir auch tun.
Wir werden uns das auch mit zwei kontegrierenden Vektoren angucken.
Aber wir arbeiten jetzt erstmal mit dreien,
denn tatsächlich ist das halt hier immer noch zum Fünf-Prozent-Niveau signifikant.
Null Hypothese von drei ko-integrierenden Vektoren kann jetzt nicht mehr verworfen werden.
Der P-Wert ist jetzt 17 Prozent, wie sie hier. Den,
das ist noch nicht mal mehr 90 Prozent hier beziehungsweise 10-Prozent-Niveau,
21,3 ist kleiner als die 23 hier.
Das heißt, diese Hypothese hier, die akzeptierende.
Wir sagen, sind drei ko-integrierende Viktoren und damit
schätzen wir jetzt
unser BGM-Modell
Die Schätzergebnisse für das Veg-M selbst werde ich Ihnen jetzt gar nicht zeigen,
das sind Zahlen, damit kann man nichts anfangen,
sondern ich zeige Ihnen, wie wir die strukturellen Jobs identifizieren und zeige,
in welche Impuls-Antwort-Funktionen wir dabei rauskriegen und welche Varianzzerlegungen wir dabei herauskriegen.
Schätzergebnis haben wir natürlich auch, aber wie gesagt,
da selbst sieht man nicht sehr viel, da meine ich gar nichts dran. Die fünf Shocks,
die wir identifizieren wollen, hatte ich schon benannt,
sofort wirkende neutrale Technologie-Shocks, sofort wirkende Investitionsspezifische Technologie-Shocks, Nachrichtenschocks,
also sozusagen Schocks über einen später mit Verzögerung eintretenden Technologie-Shop,
gleich welcher Art, egal ob Quadrat- oder Investitionsspezifisch,
Nachrichtenshots wie in Boudrie und Porté, das wäre der dritte Schock,
dann die nicht monetären und nicht technologischen Schocks,
die da als Präferenzschocks bezeichnen und dann monetäre Schocks im Sinne von irgendwie einer Veränderung der kurzfristigen Nominalen Zinssätze.
Diese beiden nicht technologischen Schocks hier,
vier und fünf in Sprächen praktisch dem,
was Gali in seinem Papier als
nicht technologischen Schock modelliert hat
Jetzt ist die Frage, wie identifizieren wir das denn?
Und da sehen Sie, hier ist die B-Matrix,
also die kurzfristige Multiplikator-Matrix für die strukturellen Shops.
Und hier ist die Xima-Tricks,
also die langfristige Matrix für die identifizierenden Bedingungen oder für die strukturellen Shops,
aber in die werden wir eben die Restriktionen einbauen für die Identifikation dieser fünf Shops.
Und wir brauchen da insgesamt 10-0 Restriktionen. Nun,
hier sehen Sie zunächst einmal 7-0 Restriktionen,
die wir nehmen, weil wir sagen,
das sind wir oder weniger Standardrestriktionen,
die man immer macht
Wie ist das zu lesen? Sie sehen die Variablen,
stehen hier zeilenweise, totale Faktorproduktivität, relativer Insegistriktionspreis,
Aktienkurse, Stunden, Arbeitsstunden und Insets.
Und in den Spalten stehen die Schocks.
Also das wäre sozusagen Geld. Schock der totalen Faktorproduktivität,
also ein neutraler Technologieschock. Zweite Spalte wäre der Investitionsspezifische Technologieschock.
Dritte Spalte wäre der Nachrichtenschock oder so wollen wir das identifizieren,
dass das dann der Nachrichtenschock wird.
Viel zu spalte wäre der Referenzschock,
15 Spalte wäre der monetäre Shop,
der irgendwie über die Zinsen operiert
Und jetzt sagen wir, eine Standardannahme ist die,
das totale Faktor Produktivität, also zu sagen,
das technologische Wissen, dass das ein exogener Prozess ist.
Das bedeutet nur Schocks, nur die wirklich Schocks der totalen Faktor Produktivität,
also nur neutrale Technologie-Shocks, sollten ganz kurzfristig,
also Instantan, einen Effekt auf die totale Faktorproduktivität haben.
Kein anderer Schock treibt die totale Faktorproduktivität,
dass in der kurzen Frist, also sozusagen Instantan in der B-Matrix,
das heißt,
alle diese Dinger
hier werden
als Null gesetzt
Das ist letzten Endes nicht viel mehr als eine Definition von
totaler Faktorproduktivität. Wir sagen, totale Faktorproduktivität ist das,
was nur durch einen neutralen Technologieschock in Zentaren verändert wird.
Und das ist also wenig an Annahme hier eigentlich drin,
sondern es sind mehr oder ein weniger eine definitorische Festlegung,
dass wir sagen, totale Faktorproduktivität ist das,
was in dem Augenblick, in dem ein Schock passiert,
nur reagiert auf einen neutralen Technologieschock.
Alle anderen Schocks haben keine Auswirkungen. Kurzfristig auf die neutrale,
auf die totale Faktorproduktivität. Und dann nehmen wir die Restriktion,
die wir schon kennen, aus früheren Überlegungen,
dass wir gesagt haben,
ein geldpolitischer Schock
Erhöhung oder Verminderung des kurzfristigen Zinssatzes, wird nicht sofort eine Änderung der Arbeitsstunden bewirkt.
Also damit identifizieren wir sozusagen den geldpolitischen Schock. Hier,
dass wir sagen,
die aggregierte ökonomische Aktivität reagiert nicht mehr oder weniger in derselben Minute,
in dem der Zentralbankrat sagt, wir verändern den kurzfristigen Einlagezint.
Da wird nicht sofort das Bruttoinhaltsprodukt schrumpfen oder steigen oder
die Beschäftigung schrumpfen oder steigen.
Also deshalb hier diese Null,
die identifiziert uns
den geldpolitischen Schock
Das sind also fünf identifizierende Restriktionen. Jetzt nehmen wir noch
zwei Standardrestriktionen und da sagen wir, die nicht technologischen Schocks.
Referenzschock und Geldschock, na, die haben natürlich langfristig
auch keine technologische Wirkung. Also in einer kurzen Frist,
mittlere Frist mögen die auch Wirkungen haben auf,
wie die totale Faktorproduktivität gemessen wird beispielsweise.
Aber langfristig sollten diese Schutz natürlich aussterben. Das heißt,
es gibt keine langfristigen Effekte eines nominalen Schocks,
wie das Skatemengen-Shocks oder eines anderen nicht technologischen Schocks,
den wir hiermit sozusagen als nicht-technologisch identifizieren und den wir
als Präferenzschock bezeichnen,
auf die totale Faktorproduktivität
Und damit haben wir jetzt also sieben Restriktionen,
von denen wir sagen, das sind eigentlich Standardrestriktionen.
Die sind nicht kontrovers. Fehlen uns noch drei Restriktionen und
da werden wir unterschiedliche Spielarten betrachten. Nun,
nehmen wir mal in Analogie zu dem,
was wir gesagt haben bei der totalen Faktorproduktivität an,
dass auch der IST-Prozess,
also der Investitionsspezifische Technologieprozess,
ein reiner exogener Prozess ist und dass dieser Prozess
korrekt durch unseren relativen Investitionspreis PI
gemessen wird
Wenn das so wäre, dann müsste es natürlich auch so sein,
dass keine andere Variable, kein anderer Schock,
also weder ein nicht technologischer Schock, noch ein Nachrichtenschock,
darauf irgendeinen Einfluss hätte.
Sondern dann würden wir dem IST-Schock dadurch definieren, dass wir sagen,
nur ein Investitionsspezifischer Schock und vielleicht auch ein technologischer Schock,
ein neutraler technologischer Schock, verändert den IST-Prozess.
Das heißt, hier lassen wir inszentale Rückungen zu,
aber alle anderen Schocks können instantan keine Wirkung darauf haben,
dass definiert sozusagen den IST-Prozess
Und mit diesen neuen 3-0-Restriktionen hier
hätten wir zehn Restriktionen und hätten alle strukturellen Shops identifiziert.
Also das reicht. Bemerken dazu, man kann diese Nuller
nicht beliebig setzen. Sie können also zum Beispiel nicht
auf diese Null verzichten und stattdessen da eine hinsetzen.
Es hat relativ tiefliegende Gründe. Ich habe da mal ein Papier zugeschrieben,
was in Economics gett ist, erschienen ist, wo ich das erkläre,
warum man die Irrestriktionen leider nicht ganz beliebig setzen kann,
sondern oft dann auch keine Identifikation erreicht wird.
Das kann ich jetzt hier nicht erklären, warum das so ist.
Sie müssen es mir bitte glauben, aber so wie
die Nuller jetzt gesetzt sind, das System genau identifiziert.
Das heißt, die fünf Schocks, die wir vermuten,
wären dadurch genau identifiziert. Und wir nennen diese Identifikationsmechanismus Idee 1,
also Identifikation Nummer 1, weil ich Ihnen jetzt gleich noch
eine Identifikation Nummer 2 und wenn die Zeit reicht,
auch noch eine Identifikation Nummer 3 zeigen wäre, die alternativ verwendet werden kann.
Denn diese Identifikation, hier diese 3-0er,
basieren auf der Annahme,
dass der relative Preis der Investitionen das korrekte Maß für
einen exogenen Investitionsspezifischen Technologieprozess ist
Die Annahme ist nicht ganz unproblematisch. Man könnte sich schon vorstellen,
dass der relative Preis der Investitionen in der kurzen Frist auch auf andere Dinge reagiert,
als nur, jetzt sagen wir mal,
auf technologische Neuigkeiten im Rahmen von investitionspezifischen technischen Fortschritt.
Deshalb sind diese Nuller hier Sachen, da kann man durchaus kontrovers
drüber diskutieren. Deshalb wollen wir uns auch noch überlegen,
das mache ich jetzt auf der nächsten Folie,
wie man denn alternativ identifizieren kann, wenn man sagt,
Idee 1 ist vielleicht nicht unstrittiges,
eine unstrittige Identifikationsmechanismus
Zum Beispiel, wenn ich es kurzfristig irgendwelche Preis-Regilitäten gibt,
also wenn Preise kurzfristig starr sind,
wie die Kenzianer das ja oft unterstellen, dann kann es sein,
dass in einer kurzen Frist der relative Preis der Investitionen
ein schlechtes Maß für Investitionsspezifische technischen Fortschritt ist.
Deshalb machen wir das so,
dass wir alternativ zu dem Identifikationsschema ID.1 ein Identifikationsschema ID.2 entwickeln,
dass nicht diese drei kurzfristige Restriktionen hier verhängt,
sondern stattdessen drei weitere Restriktionen in der Langfristmatrix unterbringt
Und ganz naheliegend natürlich könnte man sagen, naja,
die nicht technologischen Schocks haben die langfristig nicht nur keinen Effekt auf den neutralen Technologieprozess,
sondern sie haben langfristig auch keinen Effekt auf den Investitionsspezifischen Technologieprozess.
Das ist ja eigentlich sehr logisch,
dass das nicht sein dürfte,
weil es eben nicht technologischer Schock sind und die können kurzfristig und mittelfristig alles Mögliche irgendwie stören,
auch bei so einer Variare wie dem relativen Preis der Investitionen,
aber langfristig dürften bloße monetäre oder anderweitig nicht technologische Schocks da keinen Einfluss haben.
Also setzen wir hier 2-0 da hin
Und da fehlt uns noch eine. Und die haben wir hierhin gesetzt,
eine Null, in der wir gesagt haben,
die IST-Shocks sollten langfristig eigentlich keinen Einfluss auf die totale Faktorproduktivität haben,
wenn die totale Faktorproduktivität ist ja gerade ein Maß,
wo ich den Output bereinige, um alles,
was irgendwie aus dem Kapital bestand,
zur Output-Erzeugung beigetragen wird.
Das heißt, die Investition spezifische technische Fortschritt,
der geht ja in den Kapitalbestand rein.
Und wenn ich jetzt also totale Faktorproduktivität betrachte,
dann betrachte ich den technischen Fortschritt,
der nicht durch Kapitalbestand oder durch Fortschritte im Kapitalbestand
erzeugt wird
Deshalb sollte das langfristig so sein, dass der IST-Shop auch
keine Auswirkung auf die totale Faktorproduktivität hat und das rechtfertigt diese 04.
Und damit habe ich meinen Identifikationsschema in ID. 2 fertig.
Wieder 10-0-Restriktionen, aber jetzt mehr Gewicht auf den
Langfristbeziehungen als zuvor. 5-0 bei den Kurzfristbeziehungen,
5-0 bei den Lifefrist-Beziehungen. Damit bin ich fertig
und kann das WM schätzen und die Impuls-Antwort-Funktionen und die Varianzzerlegungen ausrechnen.
Ich zeige Ihnen jetzt erst mal hier die Vorwärtsvarianz Zerwägungen,
also die Varianzerlegung des Prognosefehlers, für dieses System,
wo H, das Aktivitätsmaß ist und wo wir Identifikation ID.1 verwenden.
Die Schocks sind jetzt hier farblich gekennzeichnet,
was eine sehr schöne Eigenschaft von Jamulti ist,
dass man das da so machen kann.
Das geht zum Beispiel ins Startup, göterweise nicht.
Und sie sehen jetzt, also sozusagen in umgekehrter Reihenfolge
von unten nach oben stehen ja unsere fünf strukturellen Shocks.
Rosa ist der neutrale Technologie-Shock. Rot ist der überraschende
investitionsspezifische Technologie-Shock
Dieses, ich glaube, das nennt man Türkis, ist der Nachrichtenschock.
Grün ist der Präferenzschock und blau ist der geldpolitische Schock.
Und gucken wir uns jetzt zunächst mal die Varianzzerlegung für die
totale Faktorproduktivität an, also für einen neutralen technologischen Fortschritt.
Da sehen wir nicht überraschend,
dass neutraler technologischer Fortschritt sehr wesentlich getrieben wird durch neutrale Technologieschocks.
Das ist genau das, was man natürlich erwarten würde.
Das ist in gewisser Hinsicht auch durch die Identifikation schon gegeben.
Das kann gar nicht anders sein. Kurzfristig darf ja überhaupt
nur der neutrale Technologieschock die totale Faktorproduktivität erklären
Aber Aperiode 2 dürfen auch andere Chancen hinzukommen und sie sehen
ein bisschen, kommen da auch andere Chocs hinzu.
Aber ehrlich gesagt, nicht der Weg wert. Also was
hier irgendwie dem geldpolitischen Shop oder den Präferenzschock zugeordnet wird,
das ist so klein, dass wir das eigentlich vernachlässigen könnten.
Auch der investitionsspezifische technische Fortschritt spielt keine wesentliche Rolle. Das einzige,
was noch hinzukommt, und das ist sehr interessant,
ist dieser Keil, der sich hier öffnet für den News-Shock.
Der News-Shock hat am Anfang auch keinen wesentlichen Beitrag zur Varianz
der totalen Faktorproduktivität
zu leisten
Aber im Laufe der Zeit wird das immer mehr.
Und hier am Ende sind das so,
schlappe 30 Prozent oder sowas, also nach acht Jahren.
Das heißt, ganz augenscheinlich ist es so,
dass wir hier einen Mechanismus erkennen, wo es,
jetzt sage ich mal, ganz neutral einen Schock gibt,
den ich noch gar nicht benenne.
Dieser Schock verändert am Anfang nichts an der totalen Faktorproduktivität.
Aber je stärker die Zeit fortschreitet,
desto mehr hat ein Schock,
der dann viele Quartale vorher aufgetreten ist,
beizutragen zur Erklärung der Varianz der totalen Faktorproduktivität
Und da kann man natürlich sehr leicht sagen, ja,
das riecht danach, als sei das eben ein Nachrichtenschock,
ein Schock über eine Neuigkeit im Bereich der technischen Möglichkeiten einer Ökonomie.
Und zunächst hat man nur die Nachricht und noch nichts ins umgesetzte Kapital bestanden.
Noch nichts schlägt sich nieder in der totalen Faktorproduktivität,
aber im Laufe der Zeit fließt diese Innovation eben im Realkapital
irgendwie ein oder in das technische Wissen ein.
Hier ging es ja um das technische Wissen und hier um das Realkapital,
aber es schließt einen in das technische Wissen und erklärt einen
immer größeren Anteil,
der total infaktorproduktiv ist
Das heißt, dieses Verhalten hier ist sehr,
sehr gut damit kompatibel, dass wir sagen,
das ist ein Nachrichtenschock, dieses türkise hier.
Und das ist für den längerfristigen Bereich,
also für den Bereich so zwischen vier und acht Jahren,
der zweitwichtigste Schock für die totale Faktorproduktivität.
Gucken wir uns jeden relativen Preis der Investitionen an und
sehr eindeutiges leicht zu interpretierendes Bild,
der relative Preis der Investitionen wird fast nur erklärt durch
den IST-Schock,
immer ja zu identifiziert haben
Alles andere hier ist unwichtig von der Größenordnung.
Hier ist ein bisschen von Nachrichtenschock auch noch drin,
aber lange nicht so viel wie hier und Präferenzschock und hellpolitischer Schockspiel
praktisch überhaupt, keine Rolle.
Also der investitionsspezifische technische Schock, der erklärt hier den investitionsspezifischen technischen Wissensstand.
Das ist super, das passt gut zusammen, gar kein Problem.
Hier kommen die Aktienkurse und da ist es ähnlich.
Die Aktienkurse werden augenscheinlich nicht ganz entscheidend durch Nachrichtenschocks betrieben.
Das spielt weder der neutrale technische Fortschritt irgendwie eine Rolle,
noch spielt dort der investitionsspezifische technische Fortschritt irgendwie
eine große Runde
Diese Sachen sind wahrscheinlich alle längst durch vorhergegangene Nachrichten bekannt. Was tatsächlich ungefähr 80,
teilweise 90 Prozent, ungefähr 90 Prozent der Varianz erklärt,
naja gut, nicht ganz da unten,
ist auch mal ein bisschen was, sagen wir mal 80 Prozent ungefähr,
erklärt der Varianz der Aktienkurse, sind solche Nachrichtenschocks.
Was vielleicht auch nicht ganz überraschend ist,
aber was interessant ist angesichts der Tatsache, dass diese Nachrichtenschocks hier
eben dann auch den Erklärungsbeitrag jeweils to Feindfaktor tief sind.
Dann scheinen die Präferenzschocks irgendwie eine Rolle zu spielen und wir wissen ja nicht so ganz genau,
was das für Präferenzschocks sind und warum die die Aktienkurse beeinflussen.
Ein gewisser Einfluss ist da,
nicht riesig, geldpolitische Schockspiele ausstatt,
nicht praktisch
keine Rolle
Jetzt kommen wir zu dem Mars für die aggregierte ökonomische Aktivität.
H-Arbeitsstunden. Und da sehen wir etwas eigentlich,
was sehr interessant ist, denn erst mal negativ,
weder neutraler Technologie-Schocks noch die von Fischer propagierten investitionsspezifischen Shots,
sind in irgendeiner Form wichtig für die Fluktuationen der Arbeitsstunden.
Sondern von den technologischen Chancen ist es praktisch ausschließlich der Nachrichtenschock,
der hier eine Rolle spielt
Und zwar so, dass der am Anfang noch nicht so eine große Rolle spielt.
Ja, also kommt die Nachricht rein und ja,
irgendwie wird er vielleicht auch schon investiert oder aus irgendeinem Grunde werden die Arbeitsstunden erhöht.
Aber am Anfang ist die Wirkung noch relativ klein,
dann steigt sie sehr schnell an, innerhalb von einem Jahr
bis hier, innerhalb von zwei Jahren bis da.
Und dann ist der Beitrag der Nachrichtenschocks zu den Fluktuationen
der Beschäftigung in der Größenordnung von ungefähr 70 Prozent.
Und die anderen Trucks spielen eine untergeordnete Rolle,
also praktisch gar keine Schockrolle, die anderen technologischen Shops,
der Präferenzschock, was auch immer das ist,
spielt kurzfristig eine sehr große Rolle und wird dann
immer unwichtiger
Einen Geldmengen-Shop, spielt kurzfristig keine Rolle,
haben wir ja auch so identifiziert,
aber nicht nur im ersten Quartal nicht, sondern auch im zweiten,
dritten, vierten, fünften Quartal nicht,
aber dann scheint die Geldpolitik einen gewissen Einfluss auf die ökonomische Aktivität zu haben.
Allerdings lange keinen dominanten Einfluss. Das ist hier in der Größenordnung
dann vielleicht, naja, 20 Prozent oder sowas ähnliches,
was durch Geldpolitische Schocks erklärt werden kann.
Und ich glaube, er drei,
die würde mir dazustimmen und würde sagen, die zentral,
man kann nicht alles machen.
Du musst Änderungen in der realen Ökonomie geben,
wir können nicht mit Geldpolitik
die Konjunktur maßgeblich steuern
Aber ein bisschen könnte, ja, ein bisschen Einfluss der
Geldpolitik auf die Konjunktur, gibt es ungefähr 20 Prozent.
Ungefähr 70 Prozent hier Nachrichtenschock und dann, naja, Kleinigkeiten.
Das heißt, die große Botschaft unserer Ergebnisse,
hier ist jedenfalls unter dieser Identifikation und für dieses System,
wo H, der Indikator für die aggregierte ökonomische Aktivität ist,
ist, dass die Nachrichtenjobs, die großen Treiber der konjunkturellen Fluktuationen sind.
Und nicht die Technologie-Shots, die die Real-Business-Cycle-Leute vermutet haben,
und nicht die Technologie-Shots,
die die Leute um Jonas Fischer herum vermutet haben,
also investitionsspezifischer,
technischer Fortschritt, sondern antizipierte technologische,
also schon Technologie
Aber eben antizipierte Technologie-Shops, sprich Nachrichten,
die heute kommen und die uns antizipieren lassen,
dass in der Zukunft eine neue Technologie wichtig sein wird.
Das sind die Shops, die hier eine Rolle spielen.
Naja, und dann kommen hier noch die Zinsgeschichten oder die
Frage, was macht ihr kurzfristige Zinssets? Sie sehen,
der kurzfristige Zinssatz hängt im Wesentlichen ab vom geldpolitischen Shop.
Das ist nicht überraschend. Und die anderen Shops,
die spielen da auch, eine gewisse Rolle, Präferenz-Shop,
reißt ein bisschen was. Also es ist nicht nichts,
ist aber auch nicht richtig viel und wir wissen nicht so genau,
was der Präferenz-Shop ist.
Da können wir hier auch nicht viel daraus lernen.
Das ist einigermaßen gleichmäßig
Der Einfluss des Proprätenzschocks, auch den kurzfristigen Zinssatz,
Nachrichten spielen eine noch kleinere Rolle, fast unwichtig.
Der Investitionsspezifische Schock spielt hier eine gewisse Rolle und zwar umso mehr,
je länger der Zeithorizont voranschreitet, was vielleicht darauf hindeutet,
dass es hier noch Mechanismen gibt,
die wir nicht so richtig modelliert haben,
dass der kurzfristig Zinssatz doch auch einen Effekt hat auf die langfristigen Zinsen und Investitionsprojekte werden natürlich eher mit langfristigen Zinsen finanziert.
Und da gibt es dann vielleicht auch Einflüsse,
also es wird mehr investiert,
wenn so ein Investitionsspezifischer Schock kommt und dann über die
nachfristigen Zins und auf die kurzfristigen Zins hat,
dass auch gewisse Rückwirkungen,
die wir hier möglicherweise sehen
Was ist das hier? So 2025, knapp 30 Prozent,
noch nicht mal 30 Prozent, glaube ich.
Ungefähr die vom Investitionsspezifischen Schock hier beim Zinssatz erklärt,
werden in einer sehr langen Frist.
Also da ist ein bisschen was da. Passt durchaus in
unsere Story hinein. Ist ansonsten nicht wirklich erhellend,
weil man da wahrscheinlich einfach Kapitalwerke noch besser modellieren müsste,
als wir das hier gemacht haben
Hier kommen die Zugehörigen Impuls Antworten, das ist jetzt natürlich sehr viele,
gleich 25 Impuls Antworten. Ich würde nicht alle besprechen,
sondern nur die, die ein bisschen interessanter sind,
zunächst mal was ein gutes Zeichen ist,
wenn die hier auf die Diagonalelemente gucken.
Also auf diese fünf, vier,
dann sehen sie bei den drei Technologie-Shocks immer, dass,
naja, der jeweilige Technologie-Shock von dem Zubehörigen Schock signifikant positiv getrieben wird.
So, also bei TFP wird vom TFP-Shock getrieben,
HiST wird vom IST-Shock getrieben,
Aktiengroße sprich Nachrichten während vom Nachrichtenschock
Getriebenes, signifikant positiv, denn die gestrichelten Linien,
hier sind ja immer die plus minus zwei Standardfehler, Kontinenzgrenzen,
also weit weg von der Nulllinie, hier da und da.
Das ist nicht weiter verwunderlich, denn ein gewisser Instama so identifiziert oder
zum Teil jedenfalls bei diesen ersten beiden Grafikkameras so identifiziert.
Interessante sind eigentlich die Sachen, die in den Nebendiagonalelementen stehen,
von denen sind viele einfach null, zum Beispiel das hier.
Da ist die Nulllinie einfach drin und das da auch
und das da auch, interessiert alles nicht.
Aber hier ist es interessant
Das zeigt uns jetzt für die totale Faktorproduktivität,
also für neutrales, technisches Wissen, was wir haben,
ist es so, dass ein Nachrichtenshop dieses neutralen technische Wissen
in den ersten Quartalen eigentlich nicht wirklich beeinflusst.
Es ist im Wesentlichen in signifikant hier, null.
Und dann geht hier plötzlich die Post ab.
Dann steigt plötzlich offenbar die totale Faktorproduktivität aufgrund von Schocks,
die sich drei Jahre vorher zugetreiben haben.
Drei Jahre vorher beispielsweise, also das hieß,
glaube ich, ungewinn zwölf da an dieser Stelle.
Drei Jahre vorher gab es einen Schock,
der hat eine Technologie angekündigt und jetzt breitet sich die Augenschein
nicht aus und hat hier ihren Einfluss auf die totale Faktorproduktivität.
Das wird jetzt hier hochgradig signifikant. Interessanterweise sehen wir sowas
nicht für investitionsspezifischen technischen Fortschritt. Können wir nicht so richtig erklären,
warum das nicht der Fall ist. Die einzige Erklärung,
die wir haben, ist die, dass die ganze investitionsspezifische
technische Fortschritt war und Jonas Fischer eigentlich nicht sonderlich wichtig ist.
Für die Arbeitsstunden, das war ja immer Galis-Fragestellung,
haben die Arbeitsstunden oder werden die Arbeitsstunden positiv von technologischen Schocks
Nun, wenn wir uns zunächst mal den Standard-Technologie-Schock angucken.
Hier, ja, nicht mindestens, wie Sie sehen.
Anfangs ist der Effekt im Wesentlichen null, ja,
und danach ist die Punktschätze zwar ein bisschen positiv,
aber es bleibt in signifikant.
Also, de facto, da stimmen wir da nie zu,
neutrale Technologie-Shocks haben keinen großen Effekt auf die aggregierte ökonomische Aktivität.
Wir finden allerdings auch nicht den negativen Effekt,
den Galli ja findet. Ja, da findet ihr sogar
einen signifikanten negativen Effekt. Das liegt unseres Erachtens daran,
dass der eine falsche Annahme bezüglich Haas gemacht hat in Bezug
auf, sind die Einheitswurzel oder nicht Einheitswurzel.
Ja, hier ist im Wesentlichen einfach alles null.
Neutrale Technologie spielt für Haar keine Rolle,
wie wir ja auch hier schon gesehen haben,
einfach völlig unwichtig
Dann kam der Jonas Fischer an und hat gesagt, aha,
nein, das sind die investitionsspezifischen Schocks, die eine Rolle spielen.
Das können wir auch nicht bestätigen. Die investitionsspezifischen technologischen Schocks sind
genauso unwichtig für die Arbeitsstunden, wie die neutralen technologischen Schocks.
Das, was eine Rolle spielt, aber das jetzt in gewisser Hinsicht
sehr im Sinne der ursprünglichen Real-Business-Cycle-Theorie, sind die Nachrichtenschocks.
Da sehen Sie hier ganz starke positive Effekte auf die ökonomische Aktivität,
schon in der kurzen Frist beginnt, dann sich verstärkend,
so nach einem, zwei Jahren oder sowas, sehr stark,
sehr stark auch signifikant und dann im Laufe der Zeit wieder ein bisschen schwächer werden,
hier irgendwie nach sieben Jahren oder sowas,
okay,
das ist der Schock nicht mehr oder ist die Wirkung
des Schocks nicht mehr signifikant von null verschieben
Aber hier aus den Nachrichtenjobs, da kommt der Einfluss auf die Konjunktur.
Und da sehen wir, ja hier, da ist dieser Einfluss.
Der erklärt das. Das finden wir hier sehr gut in
den Impulsantworten. Der Präferenzschock hat auch ganz am Anfang einen
gewissen Einfluss auf die aggregierte ökonomische Aktivität. Wissen wir nicht
so ganz genau, was das für ein Schock ist.
Wir sahen das schon hier an der grünen Linie.
Ja, das ist da, das ist offenbar auch signifikant
in einer sehr kurzen Frist innerhalb eines Jahres.
Dann ist die Wirkung dieses Schocks aber auch schon wieder null
Und Geld, Geldpolitische Shots haben eine verzögerte Wirkung,
die wir hier sehen. Also am Anfang berührt die Geldpolitische
Entscheidung der Zentralwand nicht zu den ersten ein bis zwei Jahren ungefähr.
Nichts. Und hier dann in diesem Bereich wird es signifikant.
Und zwar der Gestalt, dass eine Erhöhung des Zinssatzes
zu einer Verminderung des Outputs wird.
Also ja, Geldpolitik spielt eine gewisse Rolle.
Das sahen wir ja hier in dieser Varianzzerlegung auch.
Allerdings nicht so groß wie Nachrichtenshops. Das zeigt uns
die Varianzzerlegung eben auch sehr deutlich
Gut, jetzt gucken wir uns mal an,
ob das robust ist, indem wir eben auch das zweite Identifikationsthema betrachten.
Das mache ich jetzt nicht mehr derselben Ausführlichkeit,
weil in der Tat die Ergebnisse ziemlich ähnlich waren.
Ich zeige es Ihnen nur an zwei Zerlegungen der Prognose,
Fehler hier, nämlich den beiden interessantesten, die wir bei Idee 1 hatten.
Die sehen bei ID.2 fast genauso aus.
Das hier war die totale Faktorproduktivität, wie Sie sich erinnern.
Und die wurde im Wesentlichen kurzfristig durch sich selbst erklärt.
Und dann öffnete sich dieser blaue und dieser türkise Keil hier.
Und die blaue und an dieser türkise Keil,
der öffnete sich dann hier und zeigte den Einfluss der Nachrichtenshops auf die totale Faktorproduktivität,
weil eben die technologischen Innovationen, die zunächst sich nur Nachrichten wiederfinden,
sich dann auch in tatsächlichem technischen Wissen wiederfinden
Also völlig obust unser Ergebnis mit Idee 1 oder das,
was man mit ID1 erzählt haben,
völlig robust gegenüber einer anderen Identifikation, gemäß ID2 hier.
Und in Bezug auf die Arbeitsstunden, dasselbe Ergebnis wie zuvor,
auch maßgeblich ist der Nachrichtenschock und zwar überwiegend eigentlich so,
naja, wenn vielleicht anderthalb, zwei Jahre rum sind,
dann hat er sein Hauptausmaß erreicht.
Davor spielt er auch schon eine gewisse Rolle,
aber in einer ganz kurzen Frist dominiert der ominöse Präferenzschock,
der an Bedeutung im Laufe der Zeit verliert und
diese Bedeutung wird dann übernommen von dem Nachrichtenschock
Langfristig ist das eben ein relativ konstanter Erklärungsbeitrag von rund 70 Prozent des Nachrichtenschutzs,
der geldpolitische Schock setzt wieder so ein,
wie wird das bei ID.1 auch gefunden haben.
Also man sieht fast keinen Unterschied zwischen ID.1 und ID.2.
Insofern ist das robust. Bei dem Impuls Antworten ist das
wieder so überraschend Technologie-Shocks, erhöhen natürlich die normale Technologie,
aber die normale Technologie spielt keine große Rolle, die neutrale.
Die News-Shocks wieder so, dass die am Anfang für die
neutrale Technologie keine Rolle spielen
Aber dann nach so drei Jahren oder sowas, ähnliches,
kriegen wir einen signifikant positiven Effekt der Nachrichtenjobs. Das heißt,
wenn drei Jahre vorher die Aktienkurse gestiegen sind bei der technologischen Aktien,
kamen technologische Nachrichten kamen, dann steigen eben drei Jahre später,
steigt tatsächlich auch die gemessene totale Faktorkur,
die signifikant an.
Das heißt, die Bedeutung, also der Nachrichtenjobs,
die sich hier in diesem Kein preisert.
Wie sieht es in Bezug auf die aggregierte Aktivität aus?
Hier ist jetzt H, Sie sehen erneut auch mit ID.2,
neutrale Technologie-Shots,
überraschende Shots
spielen keine Rolle
Die Nachrichtenchocks spielen die große Rolle. Also dieselbe Art von Impulsantwort auch hier,
die Nachrichtenchocks haben von Anfang an und über längere Zeit
bis ungefähr hierhin einen signifikanten Einfluss auf die Arbeitsstunden.
Der Präferenzchock hat mal kurzfristig einen Einfluss,
der Geldmengenschock hat mittelfristig einen Einschock, alles sie gehabt.
Also in ID2, in der anderen Identifikation mit mehr
langfristig und weniger Kurzfristrestriktionen praktisch
dieselben Ergebnisse
Jetzt nehmen wir uns die Kritik von dem Jonas Fischer zu Herzen und sagen,
gut, vielleicht messen wir die Variablen nicht ganz richtig,
vielleicht müssen wir Qualitätsanpassungen machen.
Vielleicht, ob jetzt plötzlich raus, dass die investitionsspezifischen Schockstoffe eine Riesenrolle spielen,
wie der Fischer glaubt, dass er eine Rolle spielen.
Hier sehen Sie jetzt, also das selbe System,
wie er identifiziert mit ID.1, aber die Variablen jetzt in Qualitätsbereinigten Einheiten dargestellt.
Naja, und wenn Sie im Blick manche so rüberschweifen lassen,
erkennen Sie,
da verändert sich nicht viel
Insbesondere das Ergebnis, was den Jonas Fischer so fuchst,
wirklich, also das hat ihm gar nicht gefallen,
was man da rausgefunden und präsentiert haben,
das Ergebnis, das der Investitions-s-spezifische technische Fortschritt,
auf den er so stolz war und wo er so ein gutes Papier zugeschrieben hat,
war ja auch eine brillante Idee.
Er spielt eigentlich überhaupt keine Rolle, außer für ein Maß,
was hat sich dafür konstruiert hat.
Also hier, da ist alles gut,
ja, aber das ist der relative Preis der Investitionen,
der interessiert im Grunde genommen niemanden.
IST-Shots spielen keine Rolle, keine große Rolle für die totale
Faktorproduktivität in Qualitätseinheiten, keine große Rolle für die Aktiengroße in Qualitätseinheiten
Praktisch überhaupt keine Rolle für das Maß an aggregierter ökonomischer Aktivität
in so einem System mit Qualitätseinheiten. Und sogar für den Zimtsatz,
da hatten wir ja in unserem ersten ID.1-System einen langsam ansteigenden Beitrag des IST-Chancs,
hier in dem Qualitäts-Adjustiertensystem ist der eher kleiner geworden.
Wenn Sie sich das nochmal angucken,
wie hier die rote Kurve so verläuft, dann ist die einigermaßen konstant,
während wenn wir das hier geschätzt hatten mit ID.1,
da wuchs es stark an.
Also da schien der IST-Shop zumindest für den kurzfristigen Zinssatz noch
eine gewisse Rolle zu spielen
Hier, wenn wir wirklich den Jonas Fischer ganz ernst nehmen,
ein bisschen ist natürlich da,
aber es ist schon sehr, sehr wenig.
Zehn Prozent oder sowas Ähnliches. Ja, Nachrichtenspieler auch,
keine große Rolle. Präferenzschock spielt nun deutlich größere Rolle,
20, 25 Prozent vielleicht. Ich weiß,
sogar eine neutrale technologische Schock spielt eine größere Rolle als Fischerschock
und die Hauptrolle wird halt gespielt von denen.
Geldpolitischen Schocks. Es ist eine brunte Mischung, die wir hier haben.
Da kann man sicherlich auch noch dran arbeiten, das weiter auseinanderzuklamüsern.
Aber das Hauptergebnis ist eben nach wie vor,
auch wenn wir Fischers Kritik ernst nehmen,
es sind die Nachrichtenshops,
die wichtig sind und nicht der investitionsspezifische
Technischer Fortschritt wie Fischer klopft und nicht der neutrale technologische Prozess wie die Rebusiness-Cycle-Leute geglaubt haben,
aber auch nicht die nicht monetären Shots, spielt auch kein Bussroll.
Entschuldige nicht technologische Chucks. Hier sehen Sie sämtliche Impulsantworten in
dem Fischer, in den Fischer-Variablen, also Qualitäts bereinigt.
Es hat sich praktisch nichts verändert. Man findet ein bisschen was wie einen Gali-Effekt hier,
technologische Chots, neutrale technologische Shots scheinen einen kleinen,
signifikanten negativen Effekt auf die Arbeitsstunden hier zu haben,
ist aber sehr kleinen,
dauert nicht lange,
wird schnell insignifikant
Die große Wirkung der Technologie kommt wieder über die Nachrichtenshops auf
die Arbeitsstunden zur Stärke. Kleine Wirkung kurzfristig für die Präferenz-Shocks,
mittelfristig wieder die Auswirkung der Geldpolitik auf die aggregierte Aktivität.
Also alles eigentlich wie gehabt. Auch nach wie vor das Resultat,
dass die News-Shocks sehr wesentlich in einer langen Frist zur Erklärung
der neutralen Technologie beitragen.
Und ehrlich gesagt, nicht für IST.
Also IST spielt irgendwie
keine sonderliche Rolle
Wenn wir das jetzt auch wieder für ED2 machen,
also die Fischer-Variablen, Qualitätsadjustiert und dann das Identifikationsschema 2 nutzen,
naja, dann sehen Sie, verändern sich auch wieder nicht viele.
Wieder der Keil hier bei den Nachrichtenschocks fängt schon ein bisschen früher an,
ist schon ein bisschen früher stärker als zuvor,
aber im Wesentlichen wie dasselbe Resultat,
die Nachrichtenschocks gewinnen an Bedeutung bei der totalen Faktorproduktivität,
im Zeitablauf und erneut natürlich die Varianzzerlegung,
sodass die Nachrichtenschocks ganz bedeutend sind für die Arbeitsstunden,
Präferenzstocks in einer kurzen Frist,
Geldmengenschocks in der mittleren Schockenfrist,
beide von
nur untergeordneter Bedeutung
Überhaupt keine Bedeutung für den IST-Shock, für das Rote,
ein klein bisschen ist hier drin für neutrale Technologie-Shocks,
aber der große Brocken, die große Erklärung sind die Nachrichten-Shocks.
Also auch bei ID.2, unsere Resultate bleiben robust. Hier haben wir das ganze Ding nochmal mit den Impulsantworten,
da verändert sich aber auch nicht sehr viel, ein bisschen neu ist,
dass es hier bei Nachrichten-Shock sogar am Anfang einen negativen Effekt auf die Technologie gibt,
signifikant negativ, da kann man vielleicht wieder darüber nachdenken,
ob das irgendwie mit Anpassungskosten, Umorganisationskosten im Betrieb oder sowas,
mit Falschmessungen der totalen Faktorproduktivität zusammenhängt,
bis es aber nicht so weiter bedeutend.
Wichtig ist, in der Langenfrist sind die Nachrichten-Shops positive Treiber,
der totalen Faktorproduktivität auch dann, wenn wir sie nach Fischer messen,
auch dann, wenn wir mit Ili 2 identifizieren.
Und für die Arbeitsstunden sehen Sie praktisch nichts Signifikantes hier,
außer eben einem kleinen negativen Effekt, ganz am Anfang von neutralen Technologieschocks,
die News-Shocks fast überall signifikant. Hier wird ganz kurzfristig mal minimal,
das zwei Sigma-Band, die Nulllinie berühren, also könnte sein,
dass an dieser Stelle vielleicht der Effekt nicht signifikant ist,
aber danach ist es auch wieder im signifikanten Bereich drin,
also in News-Shocks, die treiben, die aggregierte Aktivität,
die Präferenz-Shocks tun das nur ganz kurzfristig, die geldpolitischen Shocks tun,
sind mittelfristig, also alles wie zuvor, auch vier verschiedene Versuche,
die wir jetzt gemacht haben,
kriegen wir im Wesentlichen dieselben Ergebnisse.
Jetzt gucken wir uns mal die strukturellen Schocks an,
wie die eigentlich über die unterschiedlichen Identifikationsmechanismen identifiziert werden.
Sprich, wenn wir Idee 1 nehmen und ID.2 nehmen,
werden da eigentlich dieselben strukturellen Schocks identifiziert.
Und wir machen das jetzt so,
dass wir die sozusagen so weit wie möglich auseinanderklaffen lassen.
Nämlich einmal betrachten wir die Schocks,
die wir identifiziert haben mit ID.1 und dem normalen Nicht-Qualitätsadjustierten Variablen.
Und das zweite Mal betrachten wir die Chance, die wir rauskriegen,
wenn wir die Qualitätsadjustierten Variablen nehmen und das Identifikationsschema 2 nehmen.
Also da sind jetzt zwei verschiedene Sachen identifiziert worden oder die
Variablen sind so unterschiedlich, wie man es eben hinkriegt.
Auch die Stichprobengrößen sind unterschiedlich,
weil die qualitätsadjustierten Variablen ja bereits im Jahr 2000 aufhören,
wären wir hier noch
bis zum Jahr
Und jetzt sehen Sie für den neutralen Technologieschock und für den News-Shock.
Und für den Präferenzschock und für den Geldmengenschock
kriegen wir immer mindestens Korrelationen in der Größenordnung von 0,8,
für diese drei hier sogar in der Größenordnung von 0,9 ungefähr.
Also hochgradig korreliert. Wir identifizieren augenscheinlich dieselben Schocks.
Höten die totale Faktorproduktivität, ist es nicht ganz 0,9,
0,82, aber doch immer noch eine sehr hohe Korrelation,
also anständig auch derselbe Schock.
Etwas niedriger ist das nur für den IST,
schockt er
Entweder mit ID1 und normalen Varianten oder mit ID2 und Qualitätsbereichten Variablen identifiziert wird.
Da ist die Kombinationswelt immer noch positiv, aber es ist 0,6,
es ist also nicht ganz so groß wie bei den anderen.
Das ist aber letzten Endes auch völlig egal,
denn der IST-Shock spielt sowieso keine Rolle.
Also ob wir dann um denselben oder einen anderen Shock identifiziert haben,
kann man sagen, ist letzten Endes wurscht.
Denn wichtig ist der Schock hier und der wird offenbar gut identifiziert.
Wichtig ist kurzfristig auch dieser Schock. Wichtig ist mittelfristig dieser Schock,
schon der neutrale Technologie-Shock spielt nicht eine richtig große Rolle,
aber der IST-Shock ist besonders unwichtig und wenn dann da
die Korrelation ein bisschen niedriger ist,
das macht uns
keine Schlafhosennächte
Weiter noch zur Robustheit. Andere Maße der ökonomischen Aktivität.
Ich hatte ihm ja gesagt, wir können die ökonomische Aktivität
messen über die Arbeitsstunden. Aber wir können sie auch messen
über die Investitionen oder über den Output oder über den Kosum.
Und wir können die Investitionen auch qualitätsadjustiert berechnen oder den Output-Qualitätsadjustiert berechnen.
Und ich zeige ihnen jetzt nur hier diese eine Grafik für
die Prognose, Fehler, Zerlegung der Aktivität.
Je nachdem, ob das I oder Y oder C ist,
in welcher Art von Bereinigung auch immer,
für die unterschiedlichen Shops
Und sie sehen immer viel mehr im Wesentlichen dasselbe Bild.
Kurzfristig spielt der Präferenzschock eine Rolle,
wir schwanken ein bisschen je nach Maßeinheit,
aber es ist immer kurzfristig Präferenzschock, spielt eine Rolle,
wird schnell unwichtiger, in allen Grafiken hier.
Es sieht so ein bisschen wie so ein Elefantenkopf hier
aus mit einem langen Rüssel.
Dieses Bild sehen wir praktisch überall in diesen Varianzzerlegungen hier.
Über die Bedeutung des Geldmengenshops gibt es unterschiedliche Auffassungen.
Hier beispielsweise fast nichts. Da ist es deutlich mehr,
aber auch wiederum dann abnehmend,
also nur mittelfristig
Auch hier beim Konsum scheint irgendwie der Geldmengenschaft eine besondere Rolle zu spielen,
vielleicht, weil die Leute halt, also was heißt Geldmengenschuld,
Entschuldigung, ich sollte sagen, Zinsschupp ist es ja,
weil die Leute halt auch kurzfristig natürlich sparen oder konsumieren,
als das Spiel, das ist vielleicht eine gewisse Rolle.
Bei Output ist es schon weniger, bei Investitionen noch weniger, interessanterweise. Klar,
Output ist wiederum auch die Summe aus Investitionen und Konsum,
logischerweise ist der Erklärungsbeitrag hier beim Output so ein bisschen in der Mitte zwischen dem,
was hier beim Konsum gefunden wird und was bei Investitionen gefunden wird.
Aber relativ fett überall der Nachrichtenschock. Er hat überall Zweifellos,
der bedeutendste Schock, der sich findet. Das heißt,
auch wenn wir die aggregierte ökonomische Aktivität anders messen, nicht mit Arbeitsstunden,
sondern eben mit Bruttoinlandsprodukt oder Investitionen oder Konsum, kommen wir auf dieselben Ergebnisse.
Der große Treiber der Konjunktur sind die Nachrichtenchance. So,
jetzt wollte ich mir nochmal angucken, was ist eigentlich,
wenn wir die anderen bezüglich des Kurtigrierenden Vectors ändern?
Wir hatten ja drei konintegrierende Vektoren unterstellt und ich hatte ihnen gezeigt,
naja, die null Hypothese von zwei konintegrierenden Vektoren,
die wurde zwar abgelehnt,
am fünften Endniveau, der B-Wert war 3,2 Prozent,
Aber man kann es natürlich auch nicht hundertprozentig ausschließen,
dass das doch nur zwei kointegrierende Rektoren sind.
Denn immerhin sind es nur 3,2 Prozent Wahrscheinlichkeit dafür übrig geblieben.
Also jetzt gucken wir uns das nochmal an unter der Annahme
von zweikointegrierenden Betrogen. Und wieder für die normalen Varialien.
Also ich mache es jetzt nicht nochmal für die Qualitätsadjustierten,
kommt aber auch nicht viel anderes raus.
Ich nehme hier jetzt zwei kointegrierende Vektoren und Identifikationsschäme,
ID.1. Naja, und ihr sitzt hier ein bisschen anders aus,
muss man sagen,
weil der geldpolitische Schock in einer langen Frist doch eine
deutlich größere Rolle spielt
Also kurzfristig eher noch der Präferenz-Schock, jetzt eher mittelfristig der Nachrichtenschock,
dessen Bedeutung dann abnimmt, wird auch nicht völlig unbedeutend,
wird aber langfristig dominiert durch den Geldschwingen-Schock.
Und die Impulsantwort der Arbeitsstunden auf den Geldmengen-Schock wäre jetzt die,
wie soll ich sagen, der Geldmengenschock, ich will aber sagen,
geldpolitischer Schock oder Zinsschock, das ist halt kein Geldmengenschock,
sondern das ist ein Zinsschock und natürlich die Zinsen sind dann oft auch,
also sozusagen eine Erhöhung der Zinsen, Verklappung der Geldmenge.
Also kann man natürlich auch aufeinander merken,
aber ich möchte gerne ein geldpolitischer Schock sagen und ich gebe Mengenschock,
sonst glauben Sie,
ist ja ja
ein neuer Tourist
Die Antwort der Arbeitsstunden, auch den monetären,
auf den geldpolitischen Shop, ist jetzt die,
dass eine Erhöhung des Zielsatzes relativ schnell zu einem signifikanten
negativen Effekt führt und dieser Effekt signifikant negativ bleibt.
Das heißt, das sieht jetzt so aus,
als hätte ein geldpolitischer Schock eine permanente Wirkung auf die Aktivität.
Das kommt da raus bei dieser Identifikation, als wollten die Entschuldigungen diese kontegrierenden Mektoren
Aber ich bin nicht davon überzeugt, dass das jetzt gut ist.
Denn eigentlich sollte ein geldpolitischer Schock immer nur eine vorübergehende Wirkung haben.
Und man kann darüber streiten, wie lange die anhält,
diese vorübergehende Wirkung. Aber nach acht Jahren würde ich eigentlich sagen,
sollte das vorbei sein, weil es eben nur nominaler Schock ist,
der dort passiert ist, der wird passiert.
Und dass man da eine dauerhafte Wirkung hat, ist nicht so plausibel.
Das heißt, ich neige dazu zu sagen,
dass man den zweikoettirierenden Viktoren ist, keine gute Idee,
die statistische Evidenz spricht dagegen.
Und offensichtlich fehlt uns hier jetzt eine Gleichgewichtsbeziehung, die dazu führen würde,
dass Gipsinsters auch wieder sozusagen zu einem Gleichgewichtsniveau zurückkehrt,
beziehungsweise die Wirken des Zielsatzes auf die Arbeitsstunden wieder zum Gleichgewichtsniveau zurückkehren.
Deshalb läuft hier so ein bisschen was aus dem Ruder bei dieser Sache,
aber ökonomisch plausibel ist das eigentlich nicht. Ja,
jetzt machen wir nochmal einen anderen Versuch mit einer Identifikation-Idee 3,
bei der wir sagen,
wir legen mal den kurzfristigen Wirkungen der Schocks auf den relativen
Preis der Investitionen überhaupt keine Restriktionen auf
Und auch diese kurzfristige Restriktion hier heben wir auf. Das Einzige,
was wir eben machen, ist,
um TFP zu isolieren, setzen wir diese drei Restriktionen,
das Nachrichtenjobs, Präferenzjobs und geldpolitische Shops,
keine Wirkungen haben, kurzfristig auf die totale Faktorproduktivität.
Und stattdessen identifizieren wir jetzt den ISD-Schock nur durch lauter Langfristrestriktionen.
Nämlich, wir sagen in einer Langenfrist,
hat auf die Investitionsspezifischen, auch auf das Inspirationstitionsspezifische,
technische Wissen, nur der ISD-Shop eine Wirkung und alle
anderen Shops
langfristig nicht
Warum, das können wir machen und was kommt raus?
Es kommt im Wesentlichen dasselbe raus wie das, was wir sonst auch gefunden haben. Bei ID. 3,
Finger praktisch, dasselbe Bild hier mit unserem Keil,
bei der totalen Faktorproduktivität und mit dem großen Beitrag der Nachrichtenschocks für die aggregierte Aktivitätsmaß,
was jetzt hier wieder H ist,
da ist wieder diese Art Elefantenkopf für den Präferenzschock,
dessen Bedeutung im Zeitablauf wieder abnimmt,
eine moderate Bewirkung haben wir für den Gateming-Shop,
aber dieser Geldmengen-Shock ist dann auch wieder vorübergehender,
geht in den Shop,
das heißt,
man hat einen gewissen Ansatz von
ein paar Perioden
Politischer Shops, sorry, ist der geldpolitische Schock wiederum unwichtig.
Hat keine Wirkung mehr auf Haar, während die Nachrichtenschocks eben die große Wirkung australen.
Also auch beim Identifikationsschema ID.3, jetzt übrigens wieder mit drei
kontegrierter Revektoren geschätzt, führen wir genau dieselben Ergebnisse raus.
Fast genau dieselben Ergebnisse heraus, wie sonst auch.
Jetzt haben wir noch ein Experiment gemacht zur Abrundung und dann komme ich auch zum Schluss.
Nämlich, wir haben die Aktienpreise mal rausgeschmissen.
Also wir schätzen nur ein vierdimensionales System aus totaler Faktor Produktivität,
investitionsspezifischen technischen Sportschritt, Arbeitsstunden und kurzfristigem Zinssatz,
mit jetzt nur noch zwei kointegrierenden Infektoren.
Das kam Johannsen-Test da bestätigen, dass das richtig ist,
weil er eine Variable field, verschwindet auch ein kointegrierender Rektor.
Jetzt mögen Sie sich fragen, warum schmeiße ich denn gerade die Aktienpreise raus,
die durch unsere News-Shocks erfasst haben und die News-Shots waren so wichtig.
Nun, Boudry und ich tun das deshalb,
weil wir sagen, wir wollen jetzt mal gucken,
was eigentlich passiert, wenn man sozusagen die News-Shocks vernachlässigt.
Was für Ergebnisse kriegt man denn dann? Wir wollen sozusagen mal
versuchen zu erklären, welche Fehler anderen Leuten unterlaufen sind,
dadurch, dass sie eine wichtige Variable,
nämlich die Aktienpreise,
nicht berücksichtigt haben
Also jetzt ein vierdimensionales System ohne Aktienpreise,
wo man also im Fach Englisch sagen würde,
der ist in mitted variables priman.
Eine wichtige Variante, nämlich die Variante, den wichtigsten Schock,
trägt, die ist ja nicht drin.
Und jetzt identifizieren wir wieder B und ich glaube,
hier hätte ich lieber Xi schreiben sollen.
Ellen solche für Langfristmatrix stehen, aber das ist dann mit dem Dumm,
da müsste ich korrigieren und das sollte eigentlich viel Matrix sein.
Kurzfrist Matrix, Leinfristmatrix, wird wieder identifiziert.
Diese Restriktionen kennen Sie ja im Wesentlichen bereits
Nämlich der neutrale technologische Prozess ist kurzfristig nicht betroffen von dem nicht technologischen Schocks.
Und der geldpolitische Schock hat kurzfristig keine Wirkung auf die Aktivität,
in diesem Fall auf die Arbeitsstunden, die ich hier wieder verwende.
Langfristig haben die nicht technologischen Schocks keine Wirkung auf die totale
Faktorproduktivität und auch keine Wirkung in Bezug auf den Präferenzschock.
Also Präferenzschock hat langfristig keine Wirkung auf die IST, auf die IST-Variante.
Hier lassen wir allerdings eine Wirkung zu. Nicht deshalb,
weil wir das schön finden, sondern weil aus technischen Gründen,
dass die Identifikation nicht funktioniert, dann ist das nicht definiert.
Das ist der Inhalt dieses Artikels, von dem ich sprach,
den ich meine, Ignorik ist vielleicht das publiziert habe,
da muss man was Unrecht trainiert setzen,
das ist ja auch nicht schlimm,
dann wird es halt geschätzt, wir werden ja sehen,
was das für einen Effekt hat.
Und wir unterscheiden wieder den Investitionsspezifischen von dem neutralen technischen Fortschritt dadurch,
dass wir hier jetzt sagen,
der neutrale technische Fortschritt,
der neutrale Technologieschock hat in der langenfrist keine Wirkung auf den
investitionsspezifischen technologischen Prozess
Okay, was kriegen wir jetzt raus? Schade,
weil das ist, finde ich, sehr interessant.
Denn das ist das, was der Jonas Fischer rausgekriegt hat,
den News-Shocks nicht berücksichtigt hat.
Plötzlich wird die aggregierte ökonomische Aktivität scheinbar durch IST-Shocks erklärt.
Plötzlich sind das die Investitionsspezifischen, technischen Shocks,
die Jonas Fischer glaubt, gefunden zu haben.
Deshalb setze ich hier IST in Anführungsstrichen. Wenn wir keine News-Shocks erlauben,
wir haben keine Nachrichten-Shocks erlauben,
dann denkt man fälschlich,
das sei investitionsspezifischer technischer Fortschritt
Das ist aber gar kein Investitionsspezifischer, technischer Fortschritt,
wie man hier in dieser Varianz-Zerwägung erkennen kann,
wo plötzlich das Feld rot ist,
was früher immer türkis gewesen ist,
wo die Nachrichtenschocks drin standen und wo wir ja auch im Grunde genommen anhand der Form sehen können,
das hier ist ein Schock,
der hat am Anfang gar keine Wirkung gehabt,
aber dann im Laufe der Zeit entfaltet der sich,
das heißt am Anfang war nur die Nachricht da und
dann wird die Nachricht über eine technologische Erfindung,
wird langsam umgesetzt in technisches Wissen und beeinflusst dadurch zunehmend
die totale Faktorproduktivität
Das ist der typische Verlauf für einen Nachrichtenschock hier.
Dis Ding hat der Jonas Fischer nicht produziert, ja,
diese Grafik hier. Aber in unserem Modelaufbau sieht man das eben,
dass wenn man Nachrichtenschocks mich zulässt, dass dann scheinbar
ein Investitionsspezifischer technologischer Prozess in die Rolle des Nachrichtenschocks hineintritt.
Übrigens auch bei den Impulsantworten. Plötzlich sehen Sie hier,
dass der Investitionsspezifische technologische Fortschritt dieser Schock,
dass der die totale Faktorproduktivität
langfristig positiv beeinflusst
Was wenig sinnvoll ist, da man den Kapitalbestand ja nun
gerade eigentlich herausrechnet aus der totalen Faktorproduktivität und der Investitionsspezifische
technische Fortschritt im Kapitalbestand drin sein sollte.
Sie sehen auch, dass es angeblich der IST-Schock ist,
der die aggregierte ökonomische Aktivität treibt. Fehldeutung nach unserer Auffassung.
Tatsächlich ist das ein Nachrichten-Schock. Sie sehen übrigens auch,
dass dieses System nicht so richtig gut zu schätzen ist,
weil hier wieder behauptet wird,
dessen geldpolitischer Schock langfristig signifikant von null verschiedenen Effekten hat auf die aggregierte ökonomische Aktivität,
also auf die Beschäftigung.
Was hatte ich ja gesagt, ist nicht so plausibel,
dass er eigentlich unsere Impulsantworten, die dann hier wieder zurückgingen,
zu Null an dieser Stelle besser aus.
Aber wir sehen, hier kommt das eben so raus in
einem System, was ohnehin fehlspezifiziert ist.
Also dieses System, im Grunde genommen kann man das weglegen,
wegschmeißen, braucht man nicht zu beachten.
Es ist nur instruktiv, weil es als ein Fehlspezifiziertes System zeigt,
was fehlspezifiziert wurde und warum andere Autoren zu anderen Ergebnissen
gekommen sind
Dieser vermeintliche IST-Schock hier,
den kann ich ja auch dann auch ausrechnen,
der ist dann übrigens von seiner Korrelation hier so,
dass der ungefähr eine Koalition von 0,5 nur mit dem IST-Schock hat,
der in unseren Systemen identifiziert wurde,
aber auf der anderen Seite auch eine Korrelation von 0,5 mit den News-Shops unseres Systems hat.
Das heißt, da wird irgendwie IST-Shock, News-Shop,
die werden da zusammen rein projiziert in diesen Schock hinein und
deshalb erfüllt dieser Schock hier eben auch die Funktionen,
die sonst ein Nachrichtenschock eigentlich erfüllen würde
Damit bin ich, am Ende lassen Sie mich noch kurz zusammenfassen,
was jetzt der Erkenntnis stand am Ende der Vorlesung ist.
Es sieht nach unseren Ergebnissen so aus,
als sein Schocks der totalen Faktorproduktivität ziemlich unwichtig für Konduktorelle Schrankungen.
Und investitionsspezifische, sofortige, technologische Shops sind ebenfalls unwichtig,
wahrscheinlich sogar noch unwichtiger als das.
Das, was der Fischer als IST-Shop identifiziert hat,
waren tatsächlich News-Shots,
die er
falsch identifiziert hat
Die News-Shots aber sind die mit Abstand bedeutendsten Schocks für die
Erklärung von den konjunkturellen Schwankungen. Solche Nachrichtenshots sind zumindest teilweise,
und ich sollte hier vielleicht lieber schreiben,
zum überwiegenden Teil antizipierte Innovationen der totalen Faktorproduktivität.
Das heißt, die Nachrichtenshots sind ihrerseits wieder technologische Schocks.
Gamepolitische Schocks hingegen spielen eine mindere Rolle,
sind aber nicht völlig zu vernachlässigen,
wie wir gesehen haben
Kurzfristig gibt es darüber hinaus noch andere nicht technologische Shops,
die wir hier als Präferenz-Shocks bezeichnet haben.
Die spielen in einer kurzen Frist eine bedeutende Rolle und
dann verschwindet die Bedeutung sehr schnell. Die Interpretation,
wie sehr in der Präferenz-Shocks und was das genau ist, ist offen.
Das ist eine Frage, da muss man sich noch mit befassen.
Wir haben da keine sehr gute Erklärung für, was das genau sein kann.
Das gibt also dann Anlass zu weiteren Ideen, hoffentlich guten.
Das Land ist aber, glaube ich,
kann er dazu publiziert worden und weitere Forschung dazu
Damit sind wir am Ende der Vorlesung und am Ende des Semesters.
Darf ich fragen, ob sie Fragen noch haben,
die sie jetzt stellen möchten?
Bitte vielleicht erstmal per Chat, wenn das geht,
aber wir können sonst auch in die Interaktion gehen.
Es ist ja, glaube ich,
ich mache erstmal
die Aufzeichnung aus