In dem vorliegenden Forschungsprojekt wird erforscht, welche Faktoren sich auf den Erzeugerpreis gewerblicher Erzeugnisse auswirken. Im Rahmen der Recherchen wurde erkannt, dass sich der Erzeugerpreis auf die Materialknappheit auswirkt und dementsprechend die Entwicklung der Industrieproduktion in Deutschland beeinträchtigen kann.
Neben dem ifo Knappheitsindikator für das Verarbeitende Gewerbe zeigt sich ein enger Zusammenhang mit der Knappheit von Rohstoffen und Vormaterialien im Produktionsprozess. Die Phasen verstärkter Materialknappheit gehen in der Regel mit einem zyklischen Anstieg sowohl der Erzeuger- als auch der Einfuhrpreise für Vorleistungsgüter einher. Diese Dynamik entlang der Lieferketten kann zu Materialknappheit führen, bei der es für die Industrie schwierig wird, eine gute Auftragslage in Produktion umzusetzen. Durch die pandemiebedingten Einschränkungen waren vor allem die internationalen Lieferketten beeinträchtigt. Bei einigen Produkten nahm der Aufbau oder Wiederaufbau von Produktionskapazitäten viele Monate in Anspruch und die vorhandenen Produktionskapazitäten wurden wiederholt durch pandemiebedingte Produktionsstopps in einzelnen Regionen gestört. Die plötzliche und teilweise unerwartete Nachfrage nach der ersten Pandemiephase konnte durch die Industrie nicht voll bedient werden.
Es konnte beobachtet werden, dass sich der Materialmangel in der Phase der Materialknappheit verschärft hatte. Materialmangel ist in der Industrie ein wiederkehrendes Phänomen. Allerdings konnte keine zutreffende Forschungsarbeit gefunden werden, die den Mangel in Verbindung mit dem Erzeugerpreis erforscht.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Überblick zur Forschungsliteratur
3 Variablen
3.1 Variablen
3.2 Variablen Selektion
4 Methodik
4.1 Aufstellung der Hypothesen
4.2 Korrelationsanalyse
4.3 Lineare Regressionsanalyse
4.4 OLS-Modell
5 Empirische Ergebnisse
5.1 Analyse der Korrelation
5.2 Analyse des Regressionsmodells
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Das primäre Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Untersuchung der Einflussfaktoren auf den Erzeugerpreis gewerblicher Produkte in Deutschland, um statistische Zusammenhänge zwischen ökonomischen Indikatoren und der Preisentwicklung aufzudecken.
- Analyse des Einflusses von Materialknappheit auf Erzeugerpreise.
- Untersuchung der Korrelation zwischen Bruttoinlandsprodukt und Erzeugerpreisniveau.
- Erforschung der Wirkung von Rohstoffpreisindizes auf industrielle Verkaufspreise.
- Evaluation des Zusammenhangs zwischen Produktionsindex und Erzeugerpreisentwicklung.
- Statistische Validierung mittels multipler linearer Regression und OLS-Modellen.
Auszug aus dem Buch
4.4 OLS-Modell
Um zu überprüfen, ob man bei einer Schätzung das bestmögliche Ergebnis erhält, bietet das OLS-Modell die Möglichkeit, Fehler zu identifizieren. Überprüft werden dabei sieben Annahmen, die zutreffen müssen, um die besten Schätzungen zu erhalten. Sollte eine Annahme nicht zutreffen, muss die Methode der Schätzung korrigiert werden. Dies könnte beispielsweise der Fall sein bei Werten, die stark ungewöhnlich schwanken und nur vereinzelt auftreten. Dadurch können Schätzwerte verzerrt werden.
Folgende Annahmen sind in dem OLS-Modell enthalten: 1. Das Regressionsmodell ist linear und weist einen additiven Fehlerwert auf: Es handelt sich bei der Schätzung um eine Regressionsgerade, also eine lineare positive oder negative Steigung. Dies bedeutet, dass Y stets um denselben Wert steigt oder fällt, wenn X um eine Einheit erhöht wird. Um zu überprüfen, ob Linearität vorliegt, kann beispielsweise das Betrachten des Punktediagramms mit den tatsächlichen Werten Aufschluss bieten. Dabei sollte eine lineare Entwicklung erkennbar sein. Ist dies nicht der Fall, werden die Schätzwerte verzerrt und es ergibt sich ein größerer Fehlerwert.
2. Der Fehler hat einen Erwartungswert von null: Ziel dieser Annahme ist es, die Summe der quadrierten Fehlerwerte möglichst gering zu halten. Fehlerwerte entstehen dann, wenn sich der geschätzte Wert von den tatsächlich beobachteten Werten unterscheidet. Um eine bestmögliche Schätzung zu erhalten, sollte der Fehlerwert ε null betragen. Ist der tatsächlich beobachtete Wert Y größer als der Schätzwert, entsteht eine positive Differenz, also eine Unterschätzung. Im Gegensatz dazu führt eine negative Differenz aufgrund eines höheren Schätzwertes im Vergleich zum tatsächlichen Wert Y zu einer Überschätzung.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung definiert das Forschungsvorhaben und leitet die Forschungsfrage sowie die aufgestellten Hypothesen hinsichtlich der Einflussfaktoren auf den Erzeugerpreis her.
2 Überblick zur Forschungsliteratur: Dieses Kapitel gibt einen theoretischen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu Erzeugerpreisen, Materialmangel und relevanten ökonomischen Einflussgrößen in Deutschland.
3 Variablen: Hier werden die in der Analyse verwendeten abhängigen und unabhängigen Variablen definiert sowie die Gründe für deren qualitative Auswahl dargelegt.
4 Methodik: Es wird das methodische Vorgehen beschrieben, welches die Aufstellung von Hypothesen, die Korrelationsanalyse sowie die Anwendung des linearen OLS-Regressionsmodells umfasst.
5 Empirische Ergebnisse: In diesem Kapitel werden die berechneten Korrelationen und das Regressionsmodell ausgewertet sowie die Signifikanz der einzelnen Variablen geprüft.
6 Fazit: Das Fazit fasst die Analyseergebnisse zusammen und bewertet die Bestätigung bzw. Ablehnung der aufgestellten Hypothesen im Hinblick auf die Forschungsfrage.
Schlüsselwörter
Erzeugerpreis, Industrieproduktion, Materialknappheit, Ifo Knappheitsindikator, Bruttoinlandsprodukt, BIP, Rohstoffpreisindex, Produktionsindex, Regressionsanalyse, OLS-Modell, Korrelationsanalyse, Wirtschaftsstatistik, Deutschland, Preisentwicklung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, welche ökonomischen Faktoren die Preisentwicklung von gewerblichen Erzeugnissen in Deutschland beeinflussen.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Themen sind Materialknappheit, Preisbildungsprozesse, industrielle Produktion sowie die Anwendung statistischer Methoden zur Analyse dieser Zusammenhänge.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, den Einfluss von Faktoren wie dem BIP, Rohstoffpreisen und dem Produktionsindex auf den Erzeugerpreis empirisch zu verifizieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden eine Korrelationsanalyse sowie eine multiple lineare Regressionsanalyse (OLS-Modell) angewandt, um kausale Effekte zu identifizieren.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung der Variablen, die methodische Herleitung der statistischen Modelle sowie die Auswertung der generierten Daten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Erzeugerpreis, Materialknappheit, Regressionsanalyse, Rohstoffpreisindex und Industrieproduktion.
Welche Eigenschaft zeichnet den ifo Knappheitsindikator in der Untersuchung aus?
Im Gegensatz zu den anderen untersuchten Variablen konnte für den Knappheitsindikator kein signifikanter Einfluss auf den Erzeugerpreis nachgewiesen werden.
Was wurde durch das adjustierte Bestimmtheitsmaß R² bestätigt?
Das hohe R² von 94,6% bestätigt die hohe Erklärungskraft der gewählten unabhängigen Variablen für die Schwankungen des Erzeugerpreises.
- Citation du texte
- K. Eckerle (Auteur), 2022, Welche Faktoren wirken sich auf den Erzeugerpreis gewerblicher Erzeugnisse aus?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1445616
