Diese Forschungsarbeit widmet sich der Analyse von Stimmungen und Erwartungen im System der Märkte mit Dynamic Partial Least Squares (DPLS) Modellen. Die Analyse komplexer Systeme mit umfangreichen Datensätzen und die Erkennung relevanter Muster erfordern die Verwendung moderner statistischer Verfahren. DPLS-Modelle, eine Variante der Strukturgleichungs-modelle mit Latenten Variablen, werden methodisch erweitert, um mehrere zeitliche Verzögerungsstufen gleichzeitig modellieren zu können. Die ökonometrischen Modelle versuchen, zahlreiche latente Einflussfaktoren und ihre verdeckten Beziehungen zu identifizieren. Als Daten werden rund 80 Indikatoren verwendet von Januar 1991 bis Juni 2010, um Stimmungen, Erwartungen und wirtschaftlich relevanten Größen zu operationalisieren und die Zusammenhänge detailliert zu untersuchen. Die Modellergebnisse zeigen, dass Stimmungen, also die Einschätzung der aktuellen wirtschaftlichen Lage, deutlich mit wirtschaftlichen Größen zusammenhängen, unter anderem mit Investitionen, Auftragseingängen oder Aktienmarktentwicklungen. Die Erwartungen, also die Einschätzung der zukünftigen Entwicklung, bieten eine mittlere bis schwache Prognosekraft für sechs bis maximal achtzehn Monate in die Zukunft. Für kürzere Zeiträume von sechs Monaten sind Stimmungen und Erwartungen die besten verfügbaren Prognosevariablen. Die Analyse der Modellabweichungen erlaubt Rückschlüsse auf wirtschaftstheoretische Konzepte, wie Rationalität der Erwartungen. Auffällig sind scheinbare Phasen der systematischen Über- und Unterbewertungen der aktuellen Situation oder zukünftigen Entwicklung, insbesondere vor und nach Krisensituationen. Die Ergebnisse dieser Arbeit geben somit einen erweiterten Einblick in die empirischen Zusammenhänge subjektiver Einschätzungen mit realen wirtschaftlichen Größen.
Aktualisiert: 2022-01-13
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