Die Studie analysierte mithilfe von Data Science und statistischen Methoden den Einfluss des Tankrabatts auf die Benzinpreise in Deutschland.
Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss der Tankrabatt-Maßnahme der Bundesregierung auf die Benzinpreise in Deutschland mittels statistischer Methoden zu analysieren. Angesichts der massiv gestiegenen Energiepreise und der damit einhergehenden Inflation hat die Bundesregierung Entlastungspakete ins Leben gerufen, um Privathaushalte zu unterstützen. Eine prominente Maßnahme ist der zeitlich begrenzte Tankrabatt. Unsere Analyse gliedert sich in fünf Kapitel, die sich am KDD-Prozess (Knowledge Discovery in Databases) orientieren und reicht von der Definition des Problems und der Zielsetzung über die Datenauswahl, die manuelle Datenaufbereitung und grafische Darstellung bis hin zur Anwendung von Regressionsanalysen. Abschließend werden die Ergebnisse zusammengefasst, die Zielsetzung bewertet und ein Ausblick auf weitere mögliche Einflussfaktoren auf den Benzinpreis gegeben.
Die Studie bietet einen vielversprechenden Ansatzpunkt für zukünftige Analysen des Marktverhaltens und Preiseffekten im Kontext der Mobilitätswende.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Vorbereitende Schritte
a. Data Understanding
b. Data Preparation
3. Datenanalyse
a. Preisentwicklung im Zeitverlauf
b. Preisspanne je Standort
c. Preisspanne je Tankstelle
d. Auswirkungen der Steuersenkung auf die Benzinnachfrage
4. Auswahl des Algorithmus
a. Lineare Regression
I. Interpretation des Ergebnisses
II. Zwischenfazit
b. Multiple Regression
I. Interpretation des Ergebnisses
II. Zwischenfazit
5. Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss des staatlichen Tankrabatts auf das Preisniveau von Benzin in Deutschland zu untersuchen und dabei potenzielle weitere Einflussfaktoren wie den Standort oder die Tageszeit zu identifizieren.
- Analyse des Einflusses der CO2-Steuerreduktion auf den Benzinpreis.
- Untersuchung standortabhängiger Preisunterschiede anhand von Postleitzahlen.
- Analyse der Preisgestaltung bei verschiedenen Tankstellenanbietern.
- Einsatz statistischer Methoden (lineare und multiple Regression) zur Korrelationsanalyse.
- Prüfung tageszeitabhängiger Preisschwankungen beim Tanken.
Auszug aus dem Buch
Preisspanne je Standort
Zunächst soll der Benzinpreis je Standort der jeweiligen Tankstelle untersucht werden. Dabei wird der Standort nach Postleitzahl analysiert. Insgesamt erstreckt sich die Analyse auf acht verschiedene Gebiete. Ziel ist hierbei zu überprüfen, ob es standortabhängige Preisunterschiede gibt und in welcher Größenordnung sich diese bewegen.
Abbildung 4 zeigt hierzu die Streuung der Benzinpreise aufgeteilt nach der jeweiligen Postleitzahl. Der Median bewegt sich dabei über alle Standorte hinweg zwischen 2,06 € und 2,08 €. D.h. 50% der Benzinpreise liegen über- und unterhalb dieser Grenze. Die Medianwerte der Tankstellen liegen somit sehr nah beieinander.
Das dritte Quantil beschreibt die Werte, bei der sich 75% aller Werte unterhalb dieser Grenze befinden. In „58313 Herdecke“ beträgt der Wert des dritten Quantils 2,20 €, während sich die dritten Quantile aller anderer Tankstellen zwischen ca. 2,16 € − 2,18 € bewegen.
Das erste Quantil beschreibt die Werte, bei der sich 25% aller Werte unterhalb dieser Grenze befinden. Auch hier sind höhere Werte bei den Standorten „58093 Hagen“, „58313 Herdecke“ und „58099 Hagen“ erkennbar. Während sich die Preise aller anderen Tankstellen im ersten Quantil bei ca. 1,95 € befinden, weisen die ersten Quantile bei den genannten drei Standorten einen Wert von ca. 1,90 € − 2,05 € auf.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Beschreibt die Ausgangssituation der hohen Inflation sowie die Zielsetzung, den Einfluss des Tankrabatts auf den Benzinpreis zu untersuchen.
2. Vorbereitende Schritte: Behandelt die KDD-Prozess-Phase I, inklusive Datenbeschaffung (Data Understanding) und notwendiger Datenbereinigungen (Data Preparation).
3. Datenanalyse: Präsentiert die grafische Auswertung der Benzinpreisdaten mit Fokus auf Zeitverlauf, Standorte, einzelne Tankstellen und Nachfrageeffekte.
4. Auswahl des Algorithmus: Wendet statistische Regressionsmodelle an, um den Zusammenhang zwischen dem Tankrabatt und der Preisentwicklung sowie tageszeitlicher Einflüsse zu quantifizieren.
5. Fazit und Ausblick: Evaluierte die Erreichung der Zielsetzung und diskutiert die Ergebnisse hinsichtlich der Wirksamkeit des Tankrabatts sowie weiterer Einflussfaktoren.
Schlüsselwörter
Benzinpreis, Tankrabatt, CO2-Steuerreduktion, KDD-Prozess, Lineare Regression, Multiple Regression, Datenbereinigung, Korrelationsanalyse, Inflationsbekämpfung, Standorterwerb, Preisspanne, Statistische Methoden, Marktverhalten, Tankstellenanalyse, Kraftstoffpreise.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Hauptziel dieser Studie?
Das primäre Ziel ist es, den Einfluss der staatlichen Tankrabatt-Maßnahme auf das Benzinpreisniveau in Deutschland zu untersuchen und zu bestimmen, welcher Anteil der Preisreduktion tatsächlich beim Endverbraucher ankam.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Arbeit behandelt die Datenaufbereitung, die Analyse von Preisstrukturen nach Standort und Anbieter sowie die mathematische Untersuchung von Korrelationen anhand statistischer Modelle.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär angewendet?
Zur Untersuchung der Zusammenhänge werden manuelle Datenanalysen (grafische Sichten) sowie Verfahren der linearen und multiplen Regressionsanalyse eingesetzt.
Wie werden die Daten für die Analyse aufbereitet?
Die Rohdaten durchlaufen einen KDD-Prozess (Knowledge Discovery in Databases), bei dem Daten zusammengefügt, bereinigt und um hilfreiche Variablen wie Zeitspannen oder Rabatt-Indikatoren erweitert werden.
Welche Rolle spielt die Zeit in der Analyse?
Die zeitliche Komponente ist entscheidend, um den Preisabfall nach dem 1. Juni 2022 (Einführung des Tankrabatts) von normalen tageszeitlichen Schwankungen abzugrenzen.
Welche Schlussfolgerung lässt sich über den Tankrabatt ziehen?
Es konnte nachgewiesen werden, dass ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen dem Rabatt und niedrigeren Preisen besteht, wobei ein Teil der Steuersenkung an den Verbraucher weitergegeben wurde.
Welchen Einfluss hat die Geografie auf den Benzinpreis?
Die Analyse zeigt eine Korrelation zwischen dem Standort der Tankstelle (Postleitzahl) und dem Preisniveau, wobei hochpreisige Wohngebiete tendenziell mit höheren Benzinpreisen korrelieren.
Warum liefert die multiple Regression in der Arbeit keine verwertbaren Ergebnisse?
Das Modell weist eine Kollinearität zwischen verschiedenen Tageszeit-Variablen auf, wodurch die Regressionsgewichte nicht eindeutig geschätzt werden können, was die Aussagekraft dieses spezifischen Modells einschränkt.
- Arbeit zitieren
- Corina Zilch-Schuler (Autor:in), 2023, Analyse der Preisänderungen nach der CO2-Steuerreduktion in Deutschland, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1361690
