Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretischer Hintergrund und Methodik
2.1 Theoretischer Hintergrund
2.2 Methodik
3 Daten und empirische Spezi kation
3.1 Daten
3.2 Empirische Spezi kation
4 Schätzergebnisse und Modellkritik
4.1 Schätzergebnisse
4.2 Modellkritik
5 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
A Anhang
Abbildungsverzeichnis
1 Entwicklung der Erwerbstätigkeit von 1991-2006
2 Prognose der Beschäftigungsveränderung für 2007
Tabellenverzeichnis
1 Prognoseklassi kation
2 Schätzergebnisse
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
Die Beschäftigungsentwicklung ist eine wichtige Gröÿe zur Beurteilung der wirtschaftlichen Lage einer Volkswirtschaft. Für die Wirtschaftspolitik sind das Erreichen hoher Erwerbsbeteiligung und der Abbau von Beschäftigungslo- sigkeit bedeutende Ziele [1], da die Erwerbstätigkeit in der Regel die wichtigste Einkommensquelle für den einzelnen ist und die Basis für die Finanzierung der Sozialversicherungssysteme bereitstellt. Die Beschäftigungs- und Arbeits- marktsituation steht seit Jahrzehnten in der Bundesrepublik Deutschland im Focus des ö entlichen Interesses. Nach der Wiedervereinigung gab es Anfang der neunziger Jahre einen Rückgang bei den Beschäftigtenzahlen, zum Ende der neunziger Jahre kam es nach der Verbesserung der konjunkturellen Lage auch zu einem Aufschwung am Beschäftigungsmarkt. Nach der erneuten Ver- schlechterung der Lage zu Beginn des Jahrtausends, kam es im letzten Jahr zu einer deutlichen Belebung am Beschäftigtenmarkt mit einem unerwartet starken Abbau der Arbeitslosigkeit (Abbildung 1).
Abbildung 1: Entwicklung der Erwerbstätigkeit von 1991-2006
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Für die Wirtschaftsforschung ergeben sich in diesem Themenkomplex ver- schiedene Fragestellungen, beispielsweise die Untersuchung ökonomischer Er- klärungsgröÿen der Arbeitslosigkeit. Zu den zentralen Aufgabenfeldern zählen auch Beschäftigungsprognosen, die der Politik und den Behörden als Grundla- ge der Haushaltsplanung zur Verfügung stehen[2]. Diese Prognosen ermöglichen auf analytischem Weg das Ausmaÿ der Unsicherheit über zukünftige Entwick- 3 lungen sinnvoll zu reduzieren .[3]
Das Ziel dieser Seminararbeit ist, mithilfe empirischer Methoden eine Kurz- fristprognose für die Erwerbstätigkeit in der Bundesrepublik Deutschland zu erstellen. Dabei wird zunächst aus einer ökonomischen Theorie ein ökonometri- sches Modell abgeleitet. Nach der Datensammlung und -Aufbereitung wird es für unterschiedliche Prognosezeiträume und mit verschiedenen Erklärungsgrö- ÿen spezi ziert. Die Schätzergebnisse können dann interpretiert und in einen sinnvollen ökonomischen Kontext gebracht werden. Dabei werden die Modell- annahmen und die Ergebnisse einer kritischen Überprüfung unterzogen und Schwachstellen und mögliche Bewältigungswege aufgezeigt. Zuletzt wird die- se Arbeit mit einem Fazit und Ausblick für die Entwicklung im Jahr 2007 abgeschlossen.
2 Theoretischer Hintergrund und Methodik
2.1 Theoretischer Hintergrund
Ausgangspunkt für Wirtschaftsprognosen sind zunächst ökonomische Frage- stellungen, die wie folgt lauten können: Wie entwickelt sich das Wirtschafts- wachstum in den nächsten Quartalen in einer Volkswirtschaft? Welche quan- titativen Aussagen lassen sich über die die Entwicklung der Investitionen ma- chen? Diese Fragestellungen werden jährlich vom Sachverständigenrat und halbjährlich von der Arbeitgemeinschaft deutscher wirtschaftswisssenschaftli- cher Forschungsinstitute (ARGE) in Gutachten thematisiert [4]. Fragestellungen zur Beschäftigungsentwicklung haben hier ebenfalls zentrale Bedeutung. Die- ser Bereich wird in der Seminararbeit näher betrachtet. Die hier durchgeführte Beschäftigungsprognose wird in Tabelle 1 mithilfe eines allgemeinen Schemas zur Klassi kation von Prognosen eingeordnet[5]. Es werden zunächst ex-post -und Prognosen, die sich auf aktuelle Wer- te beziehen, erstellt, um die Modellstabilität in der Vergangenheit zu testen. Die klassische, zukunftsoriente ex-ante -Prognose wird für einen kurzfristigen Zeitraum (bis zu 12 Monate) durchgeführt. Das gewählte Vorgehen ist ana- lytisch, das Ergebnis ist quantitativ und es wird eine Variable (univariates
Tabelle 1: Prognoseklassi kation
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Modell) anstatt eines Variablensystems prognostiziert. Es wird ein ökonome- trisehes Modell zugrundegelegt, d.h. es bestehen quantitative Zusammenhänge zwischen zu erklärenden und exogenen Variablen,
Um ein ökonometrisehes Modell abzuleiten, sollte man sieh zunächst Gedanken über die ökonomische Theorie des zu untersuchenden Themenbereielis machen. Die Anzahl der Beschäftigten einer Volkswirtschaft ergibt sieh aus einem komplexen Marktgleichgewichtsbildungsprozess zwischen Arbeitsanbietern und Arbeitsnaehfragern, der nicht ohne weiteres geschätzt werden kann. Es soll deshalb die reduzierte Form des strukturellen Modells spezifiziert werden, Man geht in der Weise vor, dass man sinnvolle ökonomische Größen als erklärende Variablen in das Modell aufnimmt und diese Zusammenhänge mit der zu erklärenden Variable empirisch verifiziert. Für Prognosen der Beschäftigung ist es von Bedeutung, dass es durchaus ökonomische Größen gibt, die heute ein Erklärungsgehalt für die Entwicklung in der Zukunft bieten. Es ist beispielsweise sinnvoll anzunehmen, dass bei einem Anstieg der Anzahl der offenen Stellen ein Besehäftigungszuwaehs innerhalb der nächsten Monate wahrscheinlich ist. Die Beschäftigungsveränderung ist ein naehlaufender Konjunkturindikator[6] ; deshalb kann man durch die zeitliche Verschiebung mit vorlaufenden (z, B, Ifo- Gesehäftsklimaindex) und gleichlaufenden (z, B, Nettoproduktionsindex) Indikatoren quantitative Aussagen über die zukünftige Besehäftigungsentwieklung machen. Zudem erklärt sieh die heutige Beschäftigungsveränderung teilweise aus ihrer eigenen Entwicklung in der Vergangenheit; dies kann für Prognosen genutzt werden,
2.2 Methodik
Als die zu erklärende Größe wird die prozentuale Veränderungsrate der Erwerbstätigenzahlen im Vergleich zum Vorjahresmonat gewählt[7]. Formal lässt sieh diese wie folgt ausdrüeken:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
wobei xt die Anzahl der Erwerbstätigen zum aktuellen Monat darstellt. Um bestimmte monatliche Effekte zu glätten, wird der gleitende Dreimonatsdureh- sehnitt gebildet[8]:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Wenn zwischen ökonomischen Größen intertemporale Zusammenhänge bestehen, können sogenannte dynamischen Modelle mit wahlweise exogenen und endogenen Variablen erstellt werden. Allgemein lässt sieh das Besehäftigungs- modell dann wie folgt darstellen:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Es wird ein lineares Regressionsmodell mit normalverteilten Fehlertermen verwendet, deren Erwartungswerte mit 0 und Varianzen als konstant über den Zeitraum angenommen wird. Im Kapitel 4,2 Modellkritik werden diese Modellannahmen näher überprüft.
Das Ökonometrisehe Modell wird mit der Methode der Kleinsten-Quadrate- Sehätzer spezifiziert. In diesem Verfahren wird die Varianz des Fehlerterms minimiert[9]. Es werden diejenigen Modelle mit dem höchsten Bestimmtheitsmaß (R2) ausgewählt. Das Bestimmtheitsmaß gibt das Verhältnis der erklärten zur unerklärten Varianz an und ist damit ein anschauliches Maß für die Erklärungskraft eines Modells, Die Bewertung der Prognosegüte erfolgt über die Standardabweiehung (die Wurzel aus dem mittleren quadratischen Prognosefehler) und lässt sieh formal wie folgt darstellen:
3 Daten und empirische Spezifikation
3.1 Daten
Als umfassende Besehäftigungsgröße wurde die Anzahl der Erwerbstätigen in der Bundesrepublik Deutschland, die im Rahmen der Volkswirtschaftlichen Gesamtreehung ermittelt wird, nach dem Inländerkonzept[10] ausgewählt, Personen mit mehreren Beschäftigungsverhältnissen werden hierbei nur einfach gezählt. Als erwerbstätig gelten alle Arbeitnehmer (Arbeiter, Angestellte, Beamte, geringfügig Beschäftigte, Soldaten), Selbstständige und mithelfende Familienangehörige, Die Erwerbstätigenzahlen werden auf Basis 48 (!) verschiedener Quellen ermittelt, wobei zu berücksichtigen ist, dass ein Anteil der Daten aus Teil- und Stiehprobenerhebungen ermittelt wird, die Daten vorläufig sind und teilweise noch nach Jahren Korrekturen vorgenommen werden. Ein Großteil der Daten stammt aus den Meldungen der Bundesagentur für Arbeit über sozialversicherungspflichtige und geringfügig Beschäftigte, Bei der Modellspezifikation werden monatliche Durchschnittswerte[11] verwendet. Als zu erklärende Größe wurde die prozentuale Veränderung der Erwerbstätigkeit im Vergleich zum Vorjahresmonat festgelegt, um damit die für Beschäftigung typische Saisonfigur zu eliminieren. Es wurden monatliche Zeitreihendaten von 1991-2006 ausgewählt, da in diesem Zeitraum vergleichbare Datensätze für die Erwerbsttätigkeit und für die Erklärungsgrößen vorliegen. Um das Ökonometrisehe Modell zu spezifizieren, wurden Zeitreihen für Erklärungsgrößen aus verschiedenen Internetquellen[12] verarbeitet. Im folgenden werden alle Größen, die in den verschiedenen Modellen berücksichtigt wurden, erläutert:
- Ifo-Indices (Geschäftsklima, Gesehäftslagebeurteilung, Gesehäftslage- erwartung): Monatlich werden ea, 7000 Unternehmen aus verschiedenen Branchen (Verarbeitendes Gewerbes, Bauhauptgewerbe, Großhandel und Einzelhandel) gebeten, eine Einschätzung zur aktuellen Geschäftslage und zu den Erwartungen der nächsten 6 Monate abzugeben. Die Antworten werden nach Bedeutung der Branche gewichtet und ein Saldo aus positiven und negativen Einschätzungen gebildet. Das Gesehäftskli- ma berechnet sieh über einen Mittelwert aus Gesehäftslagebeurteilung und Geschäftslageerwartung sowie einer anschließend normierten Indexbildung[13],
- ZEW-Index (Konjunkturerwartungen): Zur Bildung des Konjunkturerwartungsindexes werden monatlich ea, 350 Finanzmarktexperten im Rahmen eines Finanzmarkttests zu Ihrer Einschätzung der Entwicklung wichtiger ökonomischer Größen (z, B, Inflationsrate, Zinsen, Aktienkurse, Konjunktur) befragt. Der Erwartungsindex ergibt sieh dann aus den Antworten auf die Frage nach der wirtschaftlichen Entwicklung, und zwar als Saldo aus den positiven und negativen Einschätzungen der Experten[14],
- Offene Stellen: Als weitere Erklärungsgröße wurde die Anzahl der gemeldeten offenen Stellen der Bundesagentur für Arbeit verwendet. Als gemeldete offene Stelle gilt ein Arbeitsplatz mit einer vorgesehenen Be- sehäftigungsdauer von mehr als sieben Tagen, Die tatsächliche Anzahl der offenen Stellen ist deutlich größer[15], weil viele offene Stellen nicht der Arbeitsagentur gemeldet werden. Für die Prognose ist aber die prozentuale Veränderung zum Vorjahresmonat der gemeldeten offenen Stellen ausreichend,
- Umlaufrendite festverzinslicher Wertpapiere: Es wurden die Durchschnitte der Umlaufrenditen inländischer Inhaberschuldverschreibungen als Erklärungsgrößen verwendet[16]. Diese können als Alternativrendite bei Investitionsentscheidungen von Unternehmen aufgefasst werden.
Um die Modelle hinreichend zu spezifizieren, wurden weitere Größen ausgewählt[17], die aber aus verschiedenen Gründen (mangelnde aktuelle Verfügbarkeit, Multikollinearitätsprobleme), in den Modellen nicht weiter verwendet wurden. Bei weiteren ökonomischen Größen (Arbeitskosten, Preisveränderungen) war kein signifikanter kurzfristiger Zusammenhang erkennbar, in mittelund langfristigen Modellen spielen diese Faktoren aber eine Rolle,
3.2 Empirische Spezifikation
Das ökonometrische Modell wird im folgenden für verschiedene Verzögerungen (drei, sechs, neun und zwölf Monate) für den Zeitraum von 1992-2006 spezif- ziert. Diese Ex-post-Prognosen werden hinsichtlich der Stabilität betrachtet und dienen als Ausgangsbasis für die Ex-ante-Prognosen für das Jahr 2007, Formal lassen sieh die empirischen Modelle wie folgt darstellen:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Der geschätzte Wert der heutigen Beschäftigungsveränderung lässt sieh also aus ökonomischen Größen, die bereits vor drei, sechs, neun und zwölf Monaten Vorlagen, erklären. Für die Ex-ante-Prognose für 2007 bedeutet das, dass man mithilfe ökonomischer Größen vom Dezember 2006 die Besehätigungs- veränderung im Dezember 2007 prognostizieren kann. Die Schätzung erfolgt mithilfe des linearen Regressionsmodells, bei dem allerdings nicht nur exogene Größen, sondern auch die Beschäftigungsveränderung selbst als endogene Größe, einbezogen werden. Als Ergebnis werden die geschätzten Koeffizienten (ß0, ßi, 7>) auf ökonomische Plausibilität untersucht, nicht-signifikante Einflussgrößen (zum Signifikanzniveau von p=0,05) werden grundsätzlich nicht berücksichtigt, Die Modelle werden sukzessive um verschiedene Größen erweitert und dabei die Spezifikation mit dem höchsten Bestimmtheitsmaß[18] ausgewählt. Die Stabilität der Modelle wird mit dem Chow-Test und dem Chow-Vorhersagetest analysiert. Die Spezifikation und die Prognoseergebnisse (EViews-Auszüge und Diagramme) sind im Anhang dargestellt, die Analyse der Ergebnisse der einzelnen Modelle erfolgt im nächsten Kapitel,
4 Schätzergebnisse und Modellkritik
4.1 Schätzergebnisse
Die Sehätzergebnisse der verschiedenen Modelle werden in Tabelle 2 zusammengefasst, Als ausgewählte Kenngrößen werden die Koeffizienten der einzelnen Einflussgrößen, die Standardabweiehung zur Messung der Prognosegüte und das Bestimmtheitsmaß dargestellt. Die zugrundeliegenden EViews-
Ergebnisse und die graphische Darstellung der einzelnen Prognosen finden sieh im Anhang, Im folgenden werden die Prognosemodelle im Detail erläutert.
Tabelle 2: Sehätzergebnisse
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Modell 1 Da Zeitreihen häufig autokorreliert sind, wird man zunächst versuchen, mithilfe autoregressiver Modelle die Beschäftigungsveränderung zu erklären[19], Im ersten Modell mit einem Prognosehorizont von drei Monaten erklärt die Veränderung in der Vergangenheit tatsächlich allein 87 % der Varianz des Modells, was auch ökonomisch - aufgrund der Trägheit von Entwicklungen am Besehäftigungsmarkt[20] - plausibel ist. Das Modell kann durch die Hinzunahme von konjunkturellen Indikatoren weiter verbessert werden. Es ist ökonomisch sinnvoll, dass eine Zunahme der positiven Einschätzungen und Erwartungen der konjunkturellen Lage von Unternehmen und Finanzmarktexperten zu einer Erhöhung der Beschäftigung führt. Die Koeffizienten lassen sieh wie folgt interpretieren: Eine Zunahme des Ifo-Indexes über die Gesehäftslagebeurteilung um ein Prozentpunkt führt zu einer Besehäftigungszunahme um 0,023 %[21], Die Standardabweiehung des Modells beträgt 0,25 %, was bedeutet, dass bei einem Schätzwert von 1% der wahre Wert mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% in einem Intervall von 0,5-1,5% liegt, unter der Voraussetzung, dass die Normalverteilungsannahme gilt. Das Prognoseergebnis ist damit sehr zufriedenstellend,
Modell 2 Im Modell 2 wird ebenso eine Ex-post-Prognose - hier für einen Zeitraum von sechs Monaten - erstellt. Dabei wird wieder ein Großteil der Beschäftigungsveränderung aus der Entwicklung der Vergangenheit erklärt. Es wird wieder der Gesehäftslageindex des Ifo-Instituts als erklärende Variable gewählt. Statt eines weiteren Konjunkturindikators wird die Umlaufrendite festverzinslicher Wertpapiere in das Modell aufgenommen. Der ökonomische Zusammenhang zur Beschäftigung besteht insofern, da die Unternehmen Investitionsentscheidungen in der Regel auf Basis eines Alternativzinssatzes treffen und diese Durehsehnittsrendite das Zinsniveau des Kapitalmarkts abbildet, Steigende Zinsen führen nach dem gesamtwirtschaftlichen Modell zu weniger Investitionen, dies wiederum zu geringer Beschäftigung, Deshalb ist das negative Vorzeichen des Koeffizienten sinnvoll, der Einfluss der Größe ist zudem signifikant. Es wurde hier eine Verzögerung von neun Monaten gewählt, da der Zeitraum zwischen Investitionsentscheidung und Besehäftigungsimpuls eher längerfristig ist. Insgesamt werden 75 % der Varianz der BeschäftigungsVeränderung erklärt, was ein gutes Ergebnis ist. Das Bestimmtheitsmaß könnte man durch Hinzunahme weiterer Variablen (z.B, Nettoproduktionsindex, ZEW-Geschäftslageerwartungen) steigern, allerdings wären dadurch einige Variablen nicht mehr signifikant, was auf Multikollinearitätsprobleme zurüekzu- führen ist,
Modell 3 Es wurde ein weiteres Modell für einen Prognosezeitraum von 6 Monaten erstellt, da eine weitere ökonomisch interessante Größe - die Veränderung der Anzahl der gemeldeten offenen Stellen - einen Erklärungsgehalt liefert. Konkret lässt sieh der Koeffizient wie folgt interpretieren: Wenn sieh die Anzahl der offenen Stellen im Vergleich zum Vorjahresmonat um ein Prozentpunkt erhöht[22], steigt die Beschäftigtenzahl um 0,026 %, Eine Einschränkung ist allerdings, dass die Variable in diesem Modell nicht signifikant ist (p=0,15), was eventuell daran liegt, dass in den Ifo-Gesehäftslageerwartungen bereits ein Teil dieser Information steckt und deshalb die Variable wegen Multikollinea- rität insignifikant wird. Das Modell kann man alternativ auch nur mit dieser Größe und dem autoregressiven Teil spezifizieren, allerdings wäre dann das Bestimmtheitsmaß nur bei 71 % statt bei Verwendung des Ifo-Indexes bei 77 %. Die Prognosefehler beträgt 0,44 % und ist damit akzeptabel,
Modell 4 Im Modell 4 wird eine Prognose für neun Monate durehgeführt, bei der weiterhin der autoregressive Teil signifikanten Erklärungsgehalt liefert. Ein Nachteil von autoregressiven Modellen ist allerdings, dass die Schätzung insbesondere Wendepunkte schlecht vorhersagt und der tatsächlichen Entwicklung hinterherhinkt, wie sieh in der graphischen Darstellung der Modelle 1-4 erkennen lässt[23]. Die Konjunkturindikatoren und monetäre Indikatoren wirken dieser „Trägheit“ etwas entgegen. Die Umlaufrendite festverzinslicher Wertpapiere wurde in diesem Modell mit 12 Monaten Verzögerung spezifiziert, da die anderen Variablen sonst teilweise insignifikant werden. Die Gesehäftslage- erwartungen liefern in etwas längerfristigen Modellen bessere Ergebnisse als die Gesehäftslagebeurteilung, was plausibel ist, denn die Erwartungen beziehen sieh in der Umfrage auf die Sitution in 6 Monaten und damit hat man einen Vorlauf, den man sieh bei Prognosen zu Nutze machen kann. Allerdings beträgt das Bestimmtheitsmaß nur noch 61%, was darauf schließen lässt, dass dem Modell Variablen fehlen und es teilweise fehlspezifiziert ist,
Modell 5 Erstmals ist der autoregressive Teil der Beschäftigung insignifikant, was bei einem Verzögerungszeitraum von 12 Monaten allerdings auch plausibel ist. Es ist nämlich durchaus ökonomisch zweifelhaft, ob die Besehäf- tigungsveränderung heute noch einen sehr großen Einfluss auf die Besehäfti- gungsveränderung in einem Jahr hat. Deshalb wurde in diesem Modell auf diese Einflussgröße verzichtet. Es wird weiterhin ein Konjunkturindikator und die Umlaufrendite festverzinslicher Wertpapiere verwendet. Insgesamt beträgt das Bestimmtheitsmaß des geschätzten Modells 44 %, was nicht mehr zufriedenstellend ist. Offenbar kommen hier auch die Konjunkturindikatoren an die Grenzen ihrer Prognosefähigkeit, Die Aufnahme weiterer Variablen kann zwar zu einer Verbesserung des Bestimmtheitsmaßes führen, allerdings werden die Variablen wieder insignifikant bzw, die Vorzeichen der Koeffizienten werden u.a, durch Multikollinearität ökonomisch unplausibel. Eventuell müsste man hier Überlegungen zur ökonomischen Theorie der Beschäftigung machen, die etwa längerfristige Besehäftigungsaspekte (z, B, Arbeitskosten) einbezieht. Aus diesen Modellen wurden trotz einiger Probleme, die im Kapitel 4,2 Modellkritik diskutiert werden, Ex-ante-Prognosen für die jeweiligen Prognosezeiträume erstellt. Es wurden die Prognosen für das Jahr 2007 von vier Modellen ausgewählt und in Abbildung 2 dargestellt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Sehätzungen für die Besehäftigungsveränderung liegen in einer Bandbreite von 0,9-1,8 %, wobei zu Beginn des Jahres mit einem deutliehen Aufsehwung am Besehäftigungsmarkt zu reehnen ist und sieh diese positive Entwieklung im Laufe des Jahres geringfügig absehwäeht. Die hier vorgestellten Prognosen sind etwas optimistiseher als die Prognosen des Saehverständigenrates, der von einer Zunahme der Erwerbstätigkeit im Jahresdurehsehnitt um 0,65 % ausgeht[24], Angesiehts des positiven Starts auf dem Arbeitsmarkt im Januar 2007[25] ° kann durchaus mit der im Modell prognostizierten Entwieklung gereehnet werden,
4.2 Modellkritik
Im folgenden werden einige Probleme aufgezeigt, die bei der Prognoseerstellung nur teilweise beriieksiehtigt wurden. Bei der Sehätzung wurden erklärende Variablen in das Modell aufgenommen, die miteinander korreliert sind, was dann zu einem Problem führt, wenn die weitere Variable keinen zusätz- liehen Erklärungsgehalt liefert[26] [27]. Die Standardabweiehungen der Koeffizienten werden groß und die Einflussgrößen insignifikant. Diesem Problem wurde in der Weise begegnet, dass die Anzahl der erklärenden Größen relativ gering gehalten wurde und sukzessive die Variablen in das Modell aufgenommen wurden, die den größten Erklärungsgehalt (Bestimmtheitsmaß) unter der Xe- benbedingung der Signifikanz (p=0,05) enthielten. Als weitere Modellannahme2' wurde die Konstanz der Varianz der Fehlerterme (Homoskedastizität) verletzt, was zu verzerrten Standardfehlern der Koeffizienten führt und damit die Anwendung der Teststatistik in Frage stellt. Durch den White-Test[28] wurde , dass die Annahme der Homoskedastizität abzulehnen ist. Eine weitere zentrale Annahme für die Sehätzgleiehungen ist die Strukturkonstanz, In den spezifizierten Modellen wurde für verschiedenene Zeitpunkte (Anfang der Jahre 1999, 2000, teilweise 2003 und 2005) Strukturbrüehe festgestellt[29], d.h, die Koeffizienten und deren Standardabweiehung sind nicht über die Zeit konstant. Diese Strukturbrüehe haben verschiedene Ursachen: Zum einen führen die Neuberechnungen der Erwerbstätigenzahlen und Veränderungen ihrer Definition zu Inkonsistenzen der Zeitreihe, zum anderen werden die Zahlen durch nicht-konjunkturelle Faktoren verzerrt. Beispielsweise erhöhen arbeitsmarktpolitisehe Förderungen - wie etwa die „Arbeitsgelegenheiten mit Mehraufwandsentschädigung“- zu Veränderungen der Beschäftigtenzahlen, die nicht ohne weiteres modelliert werden können. Diese sogenannten „Ein-Euro- Jobs“ haben beispielsweise seit Anfang des Jahres 2005 zu einer Erhöhung der Erwerbstätigenzahlen um ea, 300,000 geführt[30]. Dem Problem der Strukturbrüehe könnte mithilfe der Verkürzung des Sehätzzeitraums begegnet werden, was allerdings aufgrund der Strukturbrüehe in jüngerer Vergangenheit zu Prognosen mit viel zu kurzen Datenreihen führen würde. Es könnte auch eine Modellierung mit Dummy-Variablen[31] versucht werden, allerdings ist die konkrete Realisation aufgrund der unbestimmbaren Dauer der Effekte nicht einfach. Eine Variante, die dem Problem eher aus dem Weg geht als es zu lösen, ist die Schätzung der wichtigsten Teilmenge der Erwerbstätigenzahlen, nämlich der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigten, Es wurde dieselbe methodische Vorgehensweise wie bei den Modellen 1-5 gewählt und dabei als zu erklärende Größe ebenfalls die Veränderung zum Vorjahresmonat betrachtet. Es wurde ein Modell[32] mit einem Prognosehorizont von 12 Monaten spezifiziert, bei dem eine Konjunkturvariable (Ifo-Gesehäftslagebeurteilung) und die Anzahl der gemeldeten offenen Stellen als erklärende Variablen verwendet wurde. Das Ergebnis ist deutlich besser als das Ergebnis des umfassenden Erwerbstätigenmodells: Es können 73,5 % der Varianz der Schätzung erklärt werden und das Modell ist über den Zeitraum stabil. Die Aussichten für den Beginn des Jahres 2007 sind sehr positiv (Steigerung um über + 2 %!), zur Jahresmitte fällt die Veränderung etwas niedriger aus (+ 1 %), Insgesamt ist dies ein gutes Modell, allerdings muss man hier einsehränken, dass nur Daten ab Mitte 1999 verwendet wurden[33] und damit nicht mehrere Konjunkturzyklen erfasst wurden.
5 Fazit und Ausblick
Als Ergebnis lässt sieh festhalten, dass mit Ökonometrisehen Modellen Prognosen für die Besehäftigungsentwieklung erstellt werden können. Die Besehäfti- gungsveränderung kann mit ökonomisch sinnvollen Erklärungsgrößen in einem kurzfristigen Zeitraum bis zu zwölf Monaten vorhergesagt werden. Der Vorteil der Ökonometrisehen Modelle liegt darin, dass diese gut interpretierbar sind und mithilfe weiterer Erklärungsgrößen verbessert werden können. Die Ergebnisse müssen allerdings unter Berücksichtigung der diskutierten Zeitreihenprobleme unter Vorbehalt betrachtet werden. Eine verbesserte Modellspezifikation wäre unter vollständiger Modellierung dieser Aspekte möglich. Insbesondere die Strukturbrüehe sollten beachtet werden, die Schätzung einer Teilgröße (Sozialversicherungspflichtige Beschäftigte) ist möglich, aber als „Problemlösung“ nur bedingt befriedigend. Es muss weiter darauf hingewiesen werden, dass nicht-konjunkturelle Faktoren[34] bei der Modellspezifikation nicht eingeflossen sind und dass auch die Mehrwertsteuererhöhung unberücksichtigt blieb. Eine genauere Schätzung wäre eventuell auch über die Festlegung des Arbeitsvolumens als zu erklärende Größe möglich.
Trotz der Einschränkungen liefern die Schätzungen verwertbare Ergebnisse, die sieh nicht erheblich von den Prognoseergebnissen des Sachverständigenrats und des Herbstgutaehtens[35] der ARGE unterscheiden. Nach den hier durehge- führten Prognosen wird sieh die positive Besehäftigungsentwieklung im Jahr 2007 fortsetzen, ein Anstieg der Erwerbstätigenzahlen im Vergleich zum Vorjahr um 1-1,2 % ist durchaus realistisch. Erste Signale aus diesem Jahr deuten bereits auf eine weitere Verbesserung am Besehäftigtenmarkt hin. Das Jahr 2007 könnte tatsächlich zu einer deutlichen Entspannung der Lage am Arbeitsmarkt führen und damit zu einer erfreulichen Entwicklung für viele Menschen in Deutschland werden.
Literaturverzeichnis
[1] Arbeitsgemeinschaft der deutschen wirtschaftswissenschaftlichen Forschungsinstitute: Die Lage der Weltwirtschaft und der deutschen Wirtschaft im Herbst 2006, auf: http://www.arge- institute.de, zugegriffen am: 6.3.2007.
[2] Franz, Wolfgang (2003): Arbeitsmarktökonomik, 5. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
[3] Gaggmaier, Christian (2006): Indikatoren
Modelle zur Kurzfristprognose der Beschäftigung in Deutschland, IAB-Forsehungsberieht Nr.6/2006, auf: http: //doku.iab.de/forsehungsberieht/2006/fb0606.pdf, zugegriffen am: 6.3.2007.
[4] Oppenländer, Karl Heinrich (1995): Konjunkturindikatoren, Oldenburg-Verlag, München, Wien.
[5] Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung: Jahresgutaehten 2006, auf:
http://www.saehverstaendigenrat-wirtsehaft.de, zugegriffen am: 6.3.2007.
[6] Winker, Peter (2006): Empirische Wirtsehaftsforsehung, 2. Auflage, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
A Anhang
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
[...]
[1] Wgl. auch § 1 St WG.
[2] Z. B. Prognosen des Instituts für Arboitsmarkt und Berufsforschung (IAB).
[3] Vgl. Winker (2006), S. 284.
[4] Vgl. Jahresgutachten des Sachverständigenrates (2006) und Herbstgutachten der ARGE (2006).
[5] Nach Winker (2006), S. 285-286.
[6] Vgl. Oppenländer (1995), S. 27.
[7] Definition der Erwerbstätigkeit siehe Kapitel 3.1 Daten.
[8] Sprachlich wird im folgenden auf „gleitender Dreimonatsdurchschnitt“ verzichtet.
[9] Zur Erläuterung des Kleinste-Quadrate-Modells siehe Winker (2006), S. 133-143.
[10] Erwerbstätige mit Wohnort in Deutschland.
[11] Quelle: Statistisches Bundesamt, http://www.destatis.de.
[12] http://www. deutsche-bundesbank.de, http://www.destatis.de;
http: //www.pub.arbeitsamt.de/hst/services/statistik/detail/a.html; www.cesifo-group.de; http: //www.zew.de.
[13] Genaue Ermittlung siehe unter http://www.cesifo-group.de.
[14] Vgl. Ermittlung unter http://www.zew.de.
[15] Vgl. Franz (2003), S.102-105.
[16] Siehe http://www.deutsche-bundesbank.de.
[17] U. a. Auftragseingänge in der Industrie, Anzahl der Kurzarbeiter, Exporte, Bruttoinlandsprodukt.
[18] Die Analyse erfolgte auf Basis des unkorrigierten Bestimmtheitsmaßes, da der Unterschied zum korrigierten Bestimmtheitsmaß aufgrund der geringen Zahl der Erklärungsgrößen vernachlässigbar ist.
[19] Vgl. Gaggmeier (2006), S. 9.
[20] Beispielsweise durch restriktive Arbeitsmarktgesetze.
[21] Weitere Koeffizienten sind analog interpretierbar.
[22] Anmerkung: Im Dezember 2006 stieg die Anzahl der offenen Stellen um 50 % !
[23] Vgl. Anhang.
[24] Vgl. Jahresgutachten des Saehverständigenrates (2006), S. 3.
[25] Veränderung der Erwerbstätigkeit um —1,4 %!
[26] Zum Multikollinearitätsproblem siehe Winker (2006), S. 157-163.
[27] Vgl. Kapitel 2.2 Methodik.
[28] Vgl. Erläuterungen von Winker, (2006), S. 164-168.
[29] Mit dem Chow-Test und Chow-Vorhersagetest, Erläuterungen in Winker (2006), S. 179.
[30] Vgl. Gutachten des Sachverständigenrats, S. 357.
[31] Vgl. Erläuterungen von Winker, (2006), S. 192-196.
[32] Vgl. Modell 6 im Anhang.
[33] Quelle: http://www.deutsche-bundesbank.de, verfügbare Daten ab 06/1999.
[34] Beispielsweise Stellenabbau im öffentlichen Dienst.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Seminararbeit?
Das Ziel dieser Seminararbeit ist, mithilfe empirischer Methoden eine Kurzfristprognose für die Erwerbstätigkeit in der Bundesrepublik Deutschland zu erstellen.
Welche theoretischen Grundlagen werden für die Prognose verwendet?
Ausgangspunkt für Wirtschaftsprognosen sind zunächst ökonomische Fragestellungen. Die Anzahl der Beschäftigten einer Volkswirtschaft ergibt sich aus einem komplexen Marktgleichgewichtsbildungsprozess zwischen Arbeitsanbietern und Arbeitsnachfragern.
Welche Daten werden für die empirische Spezifikation verwendet?
Als umfassende Beschäftigungsgröße wurde die Anzahl der Erwerbstätigen in der Bundesrepublik Deutschland, die im Rahmen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung ermittelt wird, nach dem Inländerkonzept ausgewählt. Es wurden monatliche Zeitreihendaten von 1991-2006 ausgewählt.
Welche ökonomischen Größen werden als Erklärungsgrößen berücksichtigt?
Es werden verschiedene Größen berücksichtigt, darunter Ifo-Indices (Geschäftsklima, Geschäftslagebeurteilung, Geschäftslageerwartung), ZEW-Index (Konjunkturerwartungen), offene Stellen und Umlaufrendite festverzinslicher Wertpapiere.
Wie wird die Modellgüte bewertet?
Die Bewertung der Prognosegüte erfolgt über die Standardabweichung (die Wurzel aus dem mittleren quadratischen Prognosefehler) und das Bestimmtheitsmaß (R2).
Welche Probleme werden bei der Modellkritik angesprochen?
Es werden Probleme wie Multikollinearität, Verletzung der Homoskedastizität und Strukturbrüche diskutiert.
Wie lautet das Fazit der Seminararbeit?
Als Ergebnis lässt sich festhalten, dass mit ökonometrischen Modellen Prognosen für die Beschäftigungsentwicklung erstellt werden können. Die Beschäftigungsveränderung kann mit ökonomisch sinnvollen Erklärungsgrößen in einem kurzfristigen Zeitraum bis zu zwölf Monaten vorhergesagt werden.
Wie ist der Ausblick für die Beschäftigungsentwicklung im Jahr 2007?
Nach den hier durchgeführten Prognosen wird sich die positive Beschäftigungsentwicklung im Jahr 2007 fortsetzen, ein Anstieg der Erwerbstätigenzahlen im Vergleich zum Vorjahr um 1-1,2 % ist durchaus realistisch.
- Citation du texte
- Christian Rupp (Auteur), 2007, Beschäftigungsentwicklung in Deutschland, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/110822
