Trend, Zyklus und Zufall

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Margarethe Peters
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1 Rainer Metz Trend, Zyklus und Zufall Bestimmungsgründe und Verlaufsformen langfristiger Wachstumsschwankungen Franz Steiner Verlag

2 INHALTSVERZEICHNIS Vorwort Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis V XII XVI XVII I. Einleitung 1 II. Erklärungshypothesen langfristiger Wachstumsschwankungen Allgemeines Die Normalwachstumshypothese Die Rekonstruktionshypothese Die "Catching up"-hypothese Die Strukturbruchhypothese Die Hypothese der Kondratieff-Zyklen Die Hypothese der Kuznets-Zyklen Stochastische Trends Allgemeines T Zur Theorie Realer Konjunkturzyklen Traditionelle Verfahren der Trendbereinigung und stochastische Trend Identifikation stochastischer Trends Zur Frage der Persistenz Zusammenfassung und Vergleich 80

3 VIII Inhaltsverzeichnis III. Identifikation stochastischer Trends Allgemeines Einheitswurzeltests Tests in autoregressiven Modellen Tests in AR(1)-Modellen Tests in AR(p)-Modellen Tests in Autoregressiven-Moving-Average-Modellen HO AR-Approximation: Erweiterter Dickey-Fuller Test Nichtparametrische Restgrößenspezifikation: Phillips-Perron Test Alternative Ansätze zum Test auf eine Einheitswurzel Persistenzmaße Erweiterungen der berücksichtigten Modelle Beispiele Bedeutung und Ergebnisse der Einheitswurzeltests in der ökonometrischen Forschung Zusammenfassung Kritische Würdigung der Einheitswurzeltests Zur empirischen Äquivalenz von TS- und DS-Prozessen Quasi-trendstationäre Prozesse Zur empirischen Relevanz quasi-trendstationärer Prozesse Quasi-integrierte Prozesse Zur Parametrisierung quasi-integrierter Prozesse Zur theoretischen und empirischen Relevanz quasiintegrierter Prozesse Das Ausmaß des a- und ^-Fehlers Konfidenzintervalle Median-unbiased'TS-Modelle Bayesianische Kritik der Einheitswurzeltests Zusammenfassung 207 IV. Schätzung stochastischer Trends Allgemeines Trendfilter Allgemeines 216

4 Inhaltsverzeichnis IX 2.2 Der Filter-Design Ansatz Beispiele für das BIP der USA Der Hodrick-Prescott Filter Zur Konstruktion des HP-Filters Beispiele simulierter Reihen Beispiele für das BIP der USA Zusammenfassung Stochastische Trends in ARIMA(p,l,q)-Prozessen Allgemeines Das Modell Schätzung der Komponenten Beispiele für simulierte Reihen Beispiele für das BIP der USA Zusammenfassung Stochastische Trends in strukturellen Zeitreihenmodellen Allgemeines Die Modelle Schätzung und Diagnose Beispiele für simulierte Reihen Beispiele für das BIP der USA Zusammenfassung Probleme der Modellselektion Allgemeines ARIMA(p,d,q)- versus strukturelle Zeitreihenmodelle Zur Unabhängigkeit von Trend und Zyklus Zum Problem künstlicher Zyklen Die Unterscheidung zwischen 1(1)- und I(2)-Trends Eigenschaften des Differenzenfilters Zusammenfassung 328

5 X Inhaltsverzeichnis V. Zur empirischen Evidenz stochastischer Trends in langen Reihen des Sozialprodukts Allgemeines Das segmentierte Trendmodell Formatierung des segmentierten Trendmodells Definition der Modelle Auswirkungen der Ergebnisse auf die Einheitswurzeltests Teststrategie nach Perron Beispiele Erweiterungen des segmentierten Trendmodells Einheitswurzeltests nach Zivot und Andrews Beispiele Zusammenfassung Stochastische Trends in langen Reihen des Sozialprodukts Empirische Ergebnisse ohne Berücksichtigung eines Trendbruches Empirische Ergebnisse mit Berücksichtigung eines Trendbruches Einheitswurzeln und Persistenz Zusammenfassung Ein kritisches Resümee Trend, Zyklus, Strukturbruch - oder nur Zufall? 382 VI. Zusammenfassung 407

6 Inhaltsverzeichnis XI ANHANG 415 A 1. Grundlagen der Modellierung stochastischer Prozesse ALI Stationäre stochastische Prozesse 417 A 1.2 Autoregressive Prozesse 418 A 1.3 Moving-Average-Prozesse 434 A 1.4 ARMA-Prozesse 436 A 1,5 ARIMA-Prozesse 441 A 1.6 Identifikation, Schätzung und Diagnose von ARIMA-Modellen 444 A 1.7 Beispiele 448 A 2. Grundzüge der Spektralanalyse 459 A 2.1 Spektren stationärer Prozesse 460 A 2.2 Schätzung eines Spektrums 463 A 2.3 Der Einsatz der Spektralanalyse zur Identifizierung zyklischer Schwankungen in ökonomischen Zeitreihen A 3. Ausreißer-Analyse im Rahmen der ARIMA-Modellierung 473 A 3.1 Ausreißereffekte in Originalreihe und Residuen 477 A 3.2 Schätzen der Ausreißer-Effekte 483 A 3.3 Beispiel für das BIP der USA 486 A 3.4 Zusammenfassung 499 A 4. Angaben zur Berechnung des deutschen Bruttoinlandsprodukts 501 LITERATURVERZEICHNIS 512

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