Der Konjunkturzyklus: Identifikation von Wendepunkten

Eine theoretische und empirische Analyse


Masterarbeit, 2011

107 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichni

1 Einleitung

2 Konjunktur
2.1 Konjunktur und Wachstum
2.2 Konjunkturzyklen und konjunkturelle Wendepunkte.
2.2.1 Der Konjunkturzyklus.
2.2.2 Die Konjunkturphasen.
2.2.2.1 Expansion
2.2.2.2 Hochkonjunktur
2.2.2.3 Rezession
2.2.2.4 Depression.
2.3 Resümee

3 Referenzzeitreihen der Konjunktur
3.1 Probleme der Messung
3.2 Bruttoinlandsprodukt
3.3 Produktionsindex des Produzierenden Gewerbes
3.4 Verfahren zur Filterung von Zeitreihen
3.4.1 Hodrick-Prescott-Filter
3.4.2 Baxter-King-Filter
3.4.3 Christiano-Fitzgerald-Filter.
3.4.4 Vergleich der Verfahren
3.5 Resümee

4 Indikatoren der Konjunktur
4.1 Konjunkturindikatoren
4.2 Konjunkturindikatoren des ifo Instituts für Wirtschaftsforschung.
4.2.1 ifo Geschäftsklima für die Gewerbliche Wirtschaft
4.2.2 ifo Konjunkturuhr für die Gewerbliche Wirtschaft.
4.3 Überprüfung von Konjunkturindikatoren
4.4 Resümee

5 Theorie: Verfahren zur Identifikation von konjunkturellen Wendepunkten.
5.1 Probleme der Identifikation
5.2 Verfahren zur Identifikation
5.2.1 Dreimal-Regel
5.2.2 Presse-Regel.
5.2.3 Boldin-Modifikation der Presse-Regel
5.3 Resümee

6 Empirie: Identifikation von konjunkturellen Wendepunkten
6.1 Anwendung der Verfahren.
6.1.1 Dreimal-Regel
6.1.2 Presse-Regel.
6.1.3 Boldin-Modifikation der Presse-Regel
6.2 Vergleich der Verfahren
6.3 Resümee

7 Schlussbetrachtung

Anhangverzeichnis

Anhang

Literaturverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Tabellenverzeichnis

3.1 Frequenzbänder des Baxter-King-Filters

3.2 Chronik deutscher Konjunkturzyklen.

4.1 Antwortmöglichkeiten der ifo Umfrage.

4.2 Zahlenbeispiel der ifo Umfrage

4.3 Die Konjunkturphasen in der ifo Konjunkturuhr

4.4 Interpretation des Kreuzkorrelationskoeffizienten.

4.5 Kreuzkorrelationskoeffizienten von Produktionsindex und Geschäftsklima

5.1 Dreimal-Regel und ifo Geschäftsklimaindex.

5.2 Presse-Regel und Wachstumsraten des Bruttoinlandsprodukts.

5.3 Boldin-Modifikation und Wachstumsraten des Bruttoinlandsprodukts

6.1 Chronik deutscher Konjunkturzyklen gemäß Dreimal-Regel

6.2 Chronik deutscher Konjunkturzyklen gemäß Presse-Regel

6.3 Chronik deutscher Konjunkturzyklen gemäß Boldin-Modifikation

6.4 Chronik deutscher Konjunkturzyklen gemäß Produktionsindex

6.5 Chronik deutscher Konjunkturzyklen – Übersicht der Verfahren

6.6 Vergleich der Verfahren.

6.7 Chronik deutscher Konjunkturzyklen – Ergebnis

Abbildungsverzeichnis

1.1 Die Phasen des Konjunkturzyklus’

2.1 Konjunktur, Wachstum und weitere Faktoren

2.2 Konjunkturzyklen unterschiedlicher Länge

2.3 Der ideale Konjunkturzyklus

3.1 Das Bruttoinlandsprodukt als Referenzzeitreihe

3.2 Das gefilterte Bruttoinlandsprodukt

3.3 Anwendung des Hodrick-Prescott-Filters

3.4 Vergleich der Filterverfahren

4.1 Pro- und antizyklische Konjunkturindikatoren

4.2 Gleich-, vor- und nachlaufende Konjunkturindikatoren

4.3 Das Grundgerüst der ifo Konjunkturuhr

4.4 ifo Konjunkturuhr für die Gewerbliche Wirtschaft

4.5 Kreuzkorrelogramm von Produktionsindex und Geschäftsklima

5.1 Der reale Konjunkturzyklus

5.2 Dreimalregel und ifo Konjunkturindikatoren für die Gewerbliche Wirtschaft

6.1 Die konjunkturelle Komponente des Produktionsindex‘.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Kapitel 1 Einleitung

Wenn man sich mit dem in der Medienlandschaft viel und kontrovers diskutierten Themenkomplex der Konjunktur und Konjunkturzyklen auseinandersetzt und zu Beginn nach einer Begriffserklärung sucht, wird man schnell fündig. In zahlreichen Lexika ist ein Beitrag über den Konjunkturzyklus aufgeführt und beispielhaft soll folgende Definition aus Gablers Wirtschaftslexikon herangezogen werden: Ein Konjunkturzyklus ist die Bezeichnung für den Zeitabschnitt zwischen dem Anfang der ersten und dem Ende der letzten Konjunkturphase (Alisch et al., 2004, S. 1721). Unter dem Begriff Konjunkturphase ist anstehende Graphik zu finden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1.1: Die Phasen des Konjunkturzyklus‘[1]

Die Abbildung beschreibt einen Konjunkturzyklus auf anschauliche Weise und die einzelnen Phasen sowie die Wendepunkte sind klar zu erkennen. Ferner ist aufgrund der perfekten Symmetrie ein Wendepunkt, der einen Auf- oder auch Abschwung einleitet, problemlos zu identifizieren und sogar zu prognostizieren.

Nun stellt sich jedoch die Frage, warum sich eine so große Anzahl von Literatur und Forschungsinstituten mit diesem augenscheinlich simplen Thema auseinandersetzt. Die Antwort muss lauten: Der Themenkomplex der Konjunkturzyklen ist nicht simpel, sondern, wie es in nahezu allen bekannten Nachschlagewerken getan wird, vereinfacht dargestellt. In der Realität ist ein Konjunkturzyklus nicht perfekt symmetrisch und lässt sich auch nicht durch eine, zwar anschauliche, jedoch irreale Sinuskurve abbilden. In der Realwirtschaft treten stochastische, unsystematische Schocks auf und die Zeitreihe der Konjunktur unterliegt saisonalen sowie kalenderbedingten Einflüssen. So kann es geschehen, dass sich, obwohl keine Fabrik geschlossen wird, die Produktionsmenge verringert und/oder die Arbeitslosigkeit erhöht und die Volkswirtschaft unvorhergesehen in einer Rezession wiederfindet (Schirwitz, 2009, S. 2). Darüber hinaus ist zu beachten, dass sich Konjunkturzyklen nicht immer über einen exakt gleichgroßen Zeitraum erstrecken, sondern auch hier Variationen und Unregelmäßigkeiten auftreten. Ferner sind Konjunkturzyklen durch interagierende Prozesse aus der Wirtschaft, Politik und Gesellschaft bestimmt, deren Einflüsse wiederum variieren und sich fortentwickeln (Zarnowitz, 1991, S. 14). So resümiert Zarnowitz:

“Business cycles make up a class of varied, complex, and evolving phenomena of both history and economic dynamics. Theories or models that try to reduce them to a single causal mechanism or shock seem [...] unlikely to succeed.” Zarnowitz (1991, S. 63).

Die Konjunktur ist also ein Phänomen hoher Komplexität, Dynamik und Variabilität. Demzufolge, und mit dieser Fragestellung beschäftigt sich die vorliegende Arbeit vorrangig, sind konjunkturelle Wendepunkte und damit ebenso Konjunkturzyklen nur schwerlich zu bestimmen.

Ungeachtet dieser Schwierigkeiten ist es natürlich dennoch erwünscht, Zyklen und Wendepunkte zu identifizieren, um diese antizipieren und beispielsweise auf Politikebene angemessene wirtschaftspolitische Steuerungsmaßnahmen durchführen zu können. Nun gibt es eine größere Anzahl an Verfahren, um die Wendepunkte eines Konjunkturzyklus‘ und damit einen anstehenden Auf- oder Abschwung der Wirtschaft mehr oder minder zuverlässig zu bestimmen. Solche Methoden werden in der vorliegenden Arbeit beleuchtet und hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit und Aussagekraft überprüft. Es wird ergo folgende Forschungsfrage im Mittelpunkt der Betrachtung stehen:

- „Lassen sich mit Hilfe der Dreimal-Regel, der Presse-Regel und der Boldin-Modifikation konjunkturelle Wendepunkte zuverlässig identifizieren?“

Ziele werden demzufolge sein,

i die Methoden hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit und Aussagekraft zu überprüfen,
ii konjunkturelle Wendepunkte und Konjunkturzyklen mit Hilfe der zu untersuchenden Verfahren in der deutschen Wirtschaft zu identifizieren und
iii eine eigene Chronik deutscher Konjunkturzyklen aufzustellen.

Um diese Fragestellungen hinreichend beantworten zu können, wird wie folgt vorgegangen: Zunächst werden in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen behandelt und sowohl der Bereich der Konjunktur als auch der Zyklen und derer Phasen behandelt. In Kapitel 3 werden Referenzzeitreihen, also Möglichkeiten zur Messung der Konjunktur, untersucht sowie Filter-Verfahren, die der Bereinigung dieser Zeitreihen dienen. In Kapitel 4 steht der Bereich der Konjunkturindikatoren im Focus: Nach einem Überblick werden beispielhaft die Indikatoren des ifo-Instituts erläutert, da das ifo Geschäftsklima für die folgenden Kapitel 5 und 6 benötigt wird. Nachdem die theoretischen Grundlagen zum Bereich der Konjunktur abgehandelt worden sind, werden im Schwerpunkt dieser Arbeit, die bereits erwähnten Verfahren zur Identifikation von Wendepunkten in Kapitel 5 dargestellt. In Kapitel 6, dem empirischen Teil, werden die Verfahren auf Datensätze angewandt, um Wendepunkte in der deutschen Wirtschaft zu bestimmen und die Methoden hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit zu überprüfen. Im Schlusskapitel 7 werden die gewonnenen Erkenntnisse noch einmal aufgearbeitet, um schlussendlich auf die die Arbeit umfassende Forschungsfrage eingehen zu können. Nicht zuletzt werden ein kurzer Ausblick bezüglich des Themas geschaffen und weiterführende Aspekte betrachtet.

Kapitel 2
Konjunktur

Wie in der Einleitung erwähnt, werden im anstehenden Kapitel die theoretischen Grundlagen zum Themenbereich der Konjunktur und Konjunkturzyklen abgehandelt, um eine einheitliche Wissensbasis für die weitere Lektüre zu schaffen.

2.1 Konjunktur und Wachstum

In diesem Abschnitt wird der Begriff der Konjunktur von dem Bereich des Wachstums abgegrenzt, da in zahlreichen Gebieten, insbesondere in der medialen Berichterstattung, eine Vermengung dieser zu differenzierenden Aspekte auftritt. Nicht ohne Grund ist die Vorlesung “Konjunktur und Wachstum“ an vielen Universitäten curricularer Bestandteil des Studiums der Volkswirtschaftslehre.

Der Begriff der Konjunktur stammt aus dem Mittellateinischen und leitet sich von „coniunctura“ ab. Coniunctura[2] bedeutet sinngemäß „Lage, die sich aus der Verbindung verschiedener Erscheinungen ergibt“. Demzufolge wurde Konjunktur im 17. Jahrhundert als Gesamtlage gesehen und bezog sich noch gar nicht auf einzelwirtschaftliche oder ökonomische Aspekte, sondern auf die allgemeinen Lebensumstände. Erst im 18. Jahrhundert fand „Konjunktur“ explizit im kaufmännischen Bereich Anwendung und seit dem 19. Jahrhundert im Zusammenhang mit ökonomischen Zyklen, also Auf- und Abschwüngen der wirtschaftlichen Entwicklung. Heutzutage, und insbesondere in den Medien, wird Konjunktur oftmals als positiver Verlauf der wirtschaftlichen Entwicklung gesehen, was jedoch nicht ganz korrekt und zu eng gefasst ist. Im Normalfall und der Richtigkeit halber ist der Begriff der Konjunktur synonym mit dem Begriff des Konjunkturzyklus‘ zu verwenden (Zinn, 2002, S. 29; Maußner, 1993, S. 1 f.; Kaumanns, 2007, S. 271). Wissenschaftlich betrachtet, lässt sich Konjunktur daher wie folgt definieren: Hierbei handelt es sich um unregelmäßig oder periodisch auftretende Schwankungen aller relevanten Größen der Volkswirtschaft, wie Produktion, Beschäftigung, Preise, Zinssatz etc. pp. (Alisch et. al, 2004, S. 1714). Dabei kommt die Wortabstammung der Verknüpfung zum Tragen: Der Konjunkturzyklus zeigt sich als Entwicklung vieler Einzelbewegungen unterschiedlicher volkswirtschaftlichen Größen zusammengefasst in einem Aggregat.

Wachstum[3] hingegen bedeutet eine Zunahme des Bruttoinlandsprodukts, respektive eine Erhöhung der inländischen Produktion. In diesem Zusammenhang bezieht sich Wachstum also auf den langfristigen Trend, die langfristige Tendenz der wirtschaftlichen Entwicklung (Heubes, 1991, S. 149). Wie in der folgenden Abbildung 2.1 zu sehen ist, lässt sich das Wachstum mehr oder minder als Gerade darstellen.

Es lässt sich feststellen, dass die Wirtschaft, also die gesamtwirtschaftliche Produktion eines Staates beispielsweise gemessen anhand des Bruttoinlandsprodukts, in verschiedene Komponenten unterteilt werden kann, aus denen sich die Konjunktur und das Wachstum ableiten lassen. Laut Rohwer teilt sich der Output gemäß dem Komponentenmodell in folgende Bestandteile auf:

i Trendkomponente
ii Zyklische Komponenten
iii Zufallskomponente (Rohwer, 1988, S. 35 f.; Maußner, 1994, S. 6).

Die Trendkomponente, welche stetig und nicht-zyklisch ist, entspricht dem Wachstum, der zyklische Teil bezieht sich auf die Konjunktur und die saisonalen Einflüsse und die Zufallskomponente auf stochastische, also unsystematische Schocks. Diese Separierung ist notwendig und in der folgenden Abbildung veranschaulicht: Die Zeitreihe des BIP (blaue Kurve) besteht demzufolge und analog zu Rohwers Umschreibung aus dem durchschnittlichen Wachstum der Wirtschaft (schwarze Gerade), dem bereinigten Konjunkturzyklus (grün), den Faktoren der saisonalen Einflüsse (orange)[4], die ebenso dem zyklischen Teil zuzurechnen sind, und der irregulären Restkomponente (rot)[5].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1: Konjunktur, Wachstum und weitere Faktoren[6]

Es soll nicht unerwähnt bleiben, dass in einigen Quellen die Meinung vertreten wird, die eigentlich zu trennenden Phänomene der Konjunktur und des Wachstums seien gar nicht strikt voneinander zu separieren, sondern „ein und dasselbe“. Neben zahlreichen Anderen hat sich J. A. Schumpeter (1961) mit dieser Fragestellung beschäftigt und kommt zu dem Schluss, dass der Wachstumstrend das Ergebnis zyklischer Entwicklungen der Produktionstätigkeit sei und damit das Wachstum ebenfalls zyklisch verlaufe (Rohwer, 1988, S. 213 ff.; Hahn, 1994, S. 2 f.). Gegen die Ansicht spricht, dass für beide Bereiche unterschiedliche Disziplinen in Forschung, Lehre und Wirtschaftspolitik existieren (Barro und Sala-i-Martin, 1995, S. XVII; Heubes, 1991, S. V; Rohwer, 1988, S. 213). Dieser umstrittene Punkt soll jedoch nicht eingehender betrachtet werden und es kann resümiert werden, dass Konjunktur und Wachstum zwei zu trennende Phänomene sind und Konjunktur als mehr oder minder regelmäßig schwankender Zyklus und Wachstum als stetiger Trend der Wirtschaft auftritt.

2.2 Konjunkturzyklen und konjunkturelle Wendepunkte

Nachdem eine erste Abgrenzung der Konjunktur von dem Begriff des Wachstums vorgenommen wurde, können im Folgenden die Phänomene des Konjunkturzyklus‘ und der einzelnen Konjunkturphasen tiefergehend untersucht werden.

2.2.1 Der Konjunkturzyklus

Zahlreiche Quellen[7], welche sich mit dem Konjunkturzyklus beschäftigen, verwenden die Definition eines Konjunkturzyklus‘ von Burns und Mitchell aus dem Jahre 1947:

„Business Cycles are a type of fluctuations found in the aggregate economic activity of nations that organize their work mainly in business enterprises: a cycle consists of expansions occurring at about the same time in many economic activities, followed by similar general recessions, contractions, and revivals which merge into the expansion phase of the next cycle; this sequence of changes is recurrent but not periodic; in duration business cycles vary from more than one year to ten or twelve years; they are not divisible into shorter cycles of similar character with amplitudes approximating their own.” Burns und Mitchell (1947, S. 3).

Demzufolge sind Konjunkturzyklen Schwankungen der wirtschaftlichen Aktivität in einem industrialisierten Staat, die sich in Phasen einteilen lassen. Diese Phasen folgen immer dem gleichen, sich wiederholenden Verlauf (Maußner, 1994, S. 2 f.; Hartwig und Schips, 2010, S. 9): Ein Aufschwung, der an einem Hochpunkt sein Maximum erreicht, wird von einem Abschwung mit einem folgenden Tiefpunkt abgelöst. Nach dem Tiefpunkt folgt ein Erstarken der Wirtschaft, welches einen neuen Zyklus einleitet etc. pp. Ferner ist für die Phasen charakteristisch, dass sie sich zeitgleich auf zahlreiche verschiedene Bereiche der Wirtschaft auswirken. Die Rezession ist beispielsweise durch eine steigende Arbeitslosigkeit gekennzeichnet[8], welche also in mehreren Branchen beziehungsweise Märkten vorzufinden ist. Jedoch ist zu berücksichtigen, dass die Zyklen nicht symmetrisch sind und nicht einen stets gleich großen Zeitraum betreffen: Burns und Mitchell sprechen von einem Zeitraum von 1 bis 12 Jahren. Andere Ökonomen wie Kondratieff haben Zyklen entdeckt, die sich über einen wesentlich größeren Zeitraum als die erwähnten 12 Jahre erstrecken. Die folgende Abbildung gibt einen Überblick über die diversen Konzepte von Konjunkturzyklen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.2: Konjunkturzyklen unterschiedlicher Länge[9]

Demzufolge gibt es die sogenannten 3-jährigen Kitchins, 7-jährige Juglars und 50-jährige Kondratieffs (Maußner, 1993, S. 4; Burda und Wyplosz, 2005, S. 335).[10] Der Kondratieff-Zyklus soll ob seiner Popularität ein wenig detaillierter betrachtet werden: Die großen Wellen spiegeln sogenannte Basisinnovationen wider, also Neuerungen, die eine weitreichende Reform in ihrem Gebiet darstellen und Nachfolgeinnovationen mit sich bringen. So sind die Erfindungen der Dampfmaschine, Eisenbahn, Elektrifizierung oder des Automobils zu nennen, die die ersten vier Kondratieffs und damit eine Basis für lange Konjunkturphasen darstellen. Der fünfte Kondratieff-Zyklus soll auf den „Neuerungen“ der Information und Wissen beruhen (Nefiodow, 1990, S. 23 ff.; Warren, 1982, S. 22 ff.), womit das Internet und die exponentiell steigende Verbreitung von Bildung und Wissenschaften gemeint sind.[11]

Doch zurück zu Abbildung 2.2: Die Überlagerung der oben angeführten Wellen zu einem Zyklus (blau) geht auf J. A. Schumpeter (1961) und seine Konjunkturtheorie zurück. Die dargestellten Konzepte sind die Bekanntesten und es gibt noch zahlreiche Weitere, wie die Kuznets-Wellen, die sich über einen Zeitraum von 20 bis 25 Jahren erstrecken oder 15-jährige Wardwell-Wellen. Problematisch bei der Abgrenzung auf verschiedene Längen ist jedoch, dass sie sich weder theoretisch noch empirisch einwandfrei durchführen lässt (Rohwer, 1988, S. 36), was an dieser Stelle nicht tiefergehend betrachtet werden soll. Von Relevanz ist, dass der Juglar-Zyklus der tatsächlichen Entwicklung der Wirtschaft mit einem Zeitfenster von 4 bis 11 Jahren am Ehesten entspricht (Zinn, 2002, S. 45 f.; van Duijn, 1983, S. 6).

Darüber hinaus sind die diversen Theorien, die sich im Laufe der Zeit entwickelt haben, zu erwähnen. Arnold (2002, S. 2 ff.) nennt diese in seinem Buch The Five Schools of Macroeconomic Thought: die Keynesianer, die Monetaristen, die Neuklassiker, die Real Business Cycle Theory und die Neukeynesianer.[12] Diese unterschiedlichen Denkweisen bieten dementsprechend unterschiedliche Herangehensweisen, Modellierungen und damit Definitionen des konjunkturellen Zyklus‘, die jedoch keine Gegensätze darstellen müssen, sondern Erklärungen mit anderen Schwerpunkten bieten (Baßeler et. al, 2010, S. 889). Diese sollen an dieser Stelle nicht weiter ausgeführt werden, sondern lediglich verdeutlichen, wie vielseitig und komplex das Themengebiet der Konjunktur ist. Im Folgenden werden die einzelnen, für einen Konjunkturzyklus typischen Phasen beleuchtet.

2.2.2 Die Konjunkturphasen

Wie bereits erwähnt, tritt ein Konjunkturzyklus als mehr oder minder regelmäßig wiederkehrende Schwankung auf und beinhaltet sogenannte Konjunkturphasen. Der Zyklus beginnt beispielsweise mit der Hochkonjunktur, geht in eine Rezession über, die das Minimum in der Depression erreicht und in eine Expansion mündet, die in der Hochkonjunktur endet und damit einen neuen Zyklus einleitet. Dieser sich kontinuierlich wiederholende und für einen Konjunkturzyklus typische Ablauf ist in der anstehenden Abbildung schematisiert und die Konjunkturphasen sind deutlich zu erkennen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.3: Der ideale Konjunkturzyklus[13]

Besonderes Augenmerk soll hierbei auf den Extrema, Hochkonjunktur und Depression, liegen, die die Wendepunkte des Zyklus‘ markieren und für den weiteren Verlauf der vorliegenden Arbeit von großer Wichtigkeit sind. Es sei hinzugefügt, dass in der Literatur teilweise unterschiedliche Begrifflichkeiten für die Phasen verwendet werden. So kann man auch auf folgende Termini stoßen:

- Boom, Prosperität, Peak, Prosperity
- Kontraktive Phase, Abschwung, Niedergang, Recession
- Tief, Krise, Trough, Depression
- Expansive Phase, Aufschwung, Erholung, Expansion, Revival

(Zinn, 2002, S. 32; Bade und Parkin, 2009, S. 127; Assenmacher, 1998, S. 11; Vogt, 2009, S. 7).[14]

Wie sich nun ein Wechsel von einer Phase in die Nächste darstellt und welche Auswirkungen das Durchlaufen eines kompletten Zyklus‘ beinhaltet, wird in den anstehenden vier Unterkapiteln erläutert.

2.2.2.1 Expansion

Die Struktur eines Konjunkturzyklus‘ und die einzelnen Phasen[15] werden in nahezu jedem makroökonomischen Buch und in vielen spezielleren Aufsätzen benannt. Die detaillierten Charakteristika und Auswirkungen der Konjunkturphasen werden jedoch nur in wenigen Quellen behandelt. Meistens wird lediglich beiläufig erwähnt, dass die Expansion von einer Zunahme des Wachstums des BIP und die Rezession von einer Abnahme gekennzeichnet sind. So auch bei Bade, Parkin (2009, S. 127 f.) und Burda, Wyplosz (2005, S. 332 ff.). Diese Schlussfolgerung ist natürlich nicht inkorrekt, jedoch noch nicht umfassend. Die zyklische Schwankung der Wirtschaft wirkt sich beim Durchlaufen der Phasen auf zahlreiche andere Faktoren, wie Arbeitslosigkeit, Inflationsrate, Investitionstätigkeit, Konsumverhalten und Weitere aus. Genannte Effekte werden insbesondere bei Lorz, Siebert (2007, S. 338 ff.), Albers et. al (2002, S. 393 f.), Samuelson, Nordhaus (1985, S. 314 ff.) und Baßeler et. al (2010, S. 884 ff.) ausführlich im Rahmen der Konjunkturschwankungen beschrieben. Diese Quellen dienen als Grundlage für die folgenden Abschnitte 2.2.2.1 bis 2.2.2.4.

Der idealtypische Konjunkturzyklus beginnt in diesem Beispiel mit der Phase der Expansion. Der Tiefpunkt ist überwunden und die Wirtschaft befindet sich im Aufschwung: Die Unternehmer tätigen mehr Investitionen in beispielsweise neue Produktionsanlagen, da sich ihre Erwartungen an die Geschäfte verbessert haben. Dem ist der niedrige Zinssatz, der für gewöhnlich in der Depression vorliegt, zuträglich, da die Fremdkapitalkosten somit niedrig sind. Ferner nimmt die Nachfrage zu und damit ebenso die gesamtwirtschaftliche Produktion, auch das BIP und die Einkommen steigen. Es werden weitere Investitionen getätigt und der Aufschwung wird angekurbelt. Ebenso werden neue Arbeitskräfte eingestellt und die Arbeitslosigkeit sinkt, jedoch mit Verzögerung. Vereinzelt kann es schon zu Preissteigerungen kommen. Gesamtwirtschaftlich betrachtet ist das Angebot größer als die Nachfrage.

2.2.2.2 Hochkonjunktur

Die Expansion setzt sich fort und bringt die Wirtschaft zur Phase der Hochkonjunktur, die durch einen Hochstand an Beschäftigung und teilweise sogar einen Mangel an Arbeitskräften gekennzeichnet ist. Die Gesamtnachfrage hat weiter zugenommen und übersteigt nun das Produktionspotential, sodass es in immer mehr Teilmärkten zu Engpässen kommt. Das Angebot kann nicht angehoben werden und aufgrund der Übernachfrage steigt das Preisniveau, Inflation setzt ein. Somit steigen die Gewinne weiter und es werden neue Investitionen durchgeführt. Die Erwartungen sind also optimistisch. Folglich steigt auch der Zinssatz, also der Preis für Fremdkapital, da mehr Kredite nachgefragt werden und Kapital knapper wird. Ebenso die Zentralbank kann nun die kurzfristigen Zinssätze anheben, sodass die Fremdfinanzierung ungünstiger wird. Die Löhne werden erhöht, denn die Gewerkschaften können aufgrund der guten Geschäftslage erhöhte Tarife durchsetzen. Wenn die neuen Tarife unverhältnismäßig hoch sind, können sie die Rendite der Unternehmen schmälern und den Abschwung einleiten. Andere Gründe können sogenannte Spekulationsblasen, wie die Dot-Com-Blase (2000) und die Immobilienblase (2007)[16], sonstige exogene Schocks oder die beginnende Stagnation der Wirtschaft sein, da eine Stagnation des Marktes eintritt.

2.2.2.3 Rezession

Bevor der Verlauf des Zyklus‘ fortgesetzt werden kann, soll zunächst die Phase der Rezession definiert werden: Eine Standarddefinition besagt, dass eine Rezession vorliegt, sobald das reale BIP mindestens zwei Quartale in Folge abnimmt (Bade und Parkin, 2009, S. 326). Die oft verwendete Umschreibung des National Bureau of Economic Research (NBER) ist hingegen etwas weiter gefasst:

„A period of significant decline in total output, income, employment, and trade, usually lasting from six months to a year, and marked by widespread contractions in many sectors of the economy.”

Moore (1983, S. 19).

Diese Merkmale finden sich auch im Folgenden wieder: Die Gesamtnachfrage nimmt nun wieder ab, damit ebenso das BIP und der Abschwung beginnt. Das Produktionspotential ist nicht mehr vollends ausgelastet, Kapazitäten sind ungenutzt und werden abgebaut. Arbeitskräfte werden entlassen und die Beschäftigung nimmt ab. Auch ganze Unternehmen werden geschlossen, da ineffiziente Mitbewerber vom Markt verdrängt werden. Folglich sinken die Gewinne, Einkommen und Preise. Die in der Hochkonjunktur begonnenen Investitionen können nicht fortgesetzt werden, da die geringer ausfallenden Umsätze die hohen Fremdkapitalkosten nicht mehr decken können. Die Erwartungen sind nun vollends pessimistisch und die Wirtschaft befindet sich in der Krise.

2.2.2.4 Depression

Der Tiefpunkt ist durch einen Rekordstand an Arbeitslosigkeit, eine geringe gesamtwirtschaftliche Nachfrage und eine hohe Unterauslastung des Produktionspotentials, also der vorhandenen Kapazitäten gekennzeichnet. Aufgrund der geringen Beschäftigung und sinkenden Einkommen nimmt die Konsumneigung stark ab, damit die Gewinne der Konsumindustrie, sodass diese keine neuen Investitionen tätigen. Die Nachfrage nach Investitionen nimmt also ab, obwohl sich die Zinsen auf einem bereits geringen Niveau befinden. Insgesamt schrumpft das BIP. Dennoch sind erste positive Erwartungen an die Geschäfte zu verzeichnen, die einen möglichen Aufschwung ankündigen.

Nun gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Depression zu überwinden und die Wirtschaft wieder in eine Expansion zu führen. Die Monetaristen würden sich auf die Selbstheilungskräfte der Wirtschaft verlassen, die ineffektive Marktteilnehmer aussiebt. Die Keynesianer würden der Krise aktiv mit wirtschaftspolitischen Maßnahmen entgegentreten (Hartwig und Schips, 2010, S. 39 ff.): Wie bereits angedeutet, könnte die Zentralbank mit einer weiteren Senkung des Leitzinssatzes reagieren, um so die Unternehmer dazu zu bewegen, neue Investitionen zu tätigen. Eine expansive Geldpolitik, die die umlaufende Geldmenge erhöht und letztlich eine Verringerung der Zinsen hervorruft, ist ebenso denkbar. Außerdem könnte der Staat durch eine expansive Fiskalpolitik Investitionen vornehmen und über diesen Kanal die Nachfrage erhöhen. Umgekehrt greifen Politik und Zentralbank ebenfalls in der Hochkonjunktur ein, um die Schwankungen des Zyklus‘ zu minimieren und die Konjunktur zu stabilisieren (Westphal, 1994, S. 10; Heubes, 1991, S. 127 ff.).

2.3 Resümee

Die wichtigsten Erkenntnisse des 2. Kapitels sind Folgende:

i Konjunktur ist von Wachstum, also dem Trend, zu trennen und tritt als Zyklus auf.
ii Definition von Konjunktur: „Mehrjährige Schwankungen der wirtschaftlichen Tätigkeit in einer Volkswirtschaft als Ganzes, die bei allen Besonderheiten im Einzelnen gewisse Regelmäßigkeiten aufweisen.“ Vosgerau (1978, S. 478 ff.).
iii Der skizzierte Ablauf der Phasen ist typisch und charakteristisch für die Entwicklung der Wirtschaft und damit sind Zyklen und eintretende Krisen, entgegen der landläufigen Meinung, völlig normal (Zinn, 1992, S. 18).
iv Von besonderer Relevanz ist die Umkehrung der Wirtschaft in den Wendepunkten und wie sich eine Solche im Vorfeld erkennen und bestimmen lässt.

Kapitel 3 Referenzzeitreihen der Konjunktur

Nachdem erarbeitet wurde, wie sich Konjunktur darstellen und definieren lässt, wird im folgenden Abschnitt beleuchtet, wie Konjunktur zu messen ist und insbesondere, wie die Verfahren zur Filterung dieser Zeitreihen funktionieren.

3.1 Probleme der Messung

Wie bereits erarbeitet, stellt sich der Konjunkturzyklus als Bündelung zahlreicher einzelner wirtschaftlicher Aktivitäten dar, die sich zu einer zusammenfassenden Messgröße vereinigen lassen. Diese werden Referenzzeitreihen genannt und es existieren verschiedene Konzepte: Zunächst ist das Bruttoinlandsprodukt (BIP) zu benennen, welches die Zeitreihe der gesamtwirtschaftlichen Wertschöpfung eines Staates darstellt. Ebenso kann die Industrieproduktion, die auch als Produktionsindex des Produzierenden Gewerbes bezeichnet wird, oder die Auslastung des gesamtwirtschaftlichen Produktionspotentials herangezogen werden. Ferner ist es möglich, anstatt einzelner Referenzgrößen, sogenannte Diffusionsindizes oder Sammelindikatoren zu konstruieren. Diese setzen sich aus mehreren Einzelindikatoren zusammen, die letztlich eine Einschätzung der konjunkturellen Entwicklung ermöglichen (Hartwig und Schips, 2010, S. 11 ff.; Vogt, 2009, S. 48; Lindlbauer, 1995, S. 70 f.). Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die Referenzgrößen Bruttoinlandsprodukt und Produktionsindex genauer untersucht.

Bevor dieses geschieht, ist jedoch festzuhalten, dass die Erfassung der Referenzgrößen nicht problemlos vorgenommen werden kann. Zunächst ist zu bedenken, dass Daten aus der sogenannten volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR) und damit auch das BIP einer nicht unerheblichen zeitlichen Verzögerung unterliegen. Das heißt, dass die Wertschöpfung einer bestimmten Periode erst Tage und Wochen später bereitgestellt wird. Dieses ist unter Anderem auf die umfangreiche Datenerhebung zurückzuführen. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die Daten nach ihrer Publikation mehrmalig und auch noch über Jahre hinweg durch die statistischen Behörden korrigiert werden. Es liegen also „Probleme am aktuellen Rand“ vor. Ferner ist die Frequenz des BIP nicht sehr hoch, da es nur quartals- und jahresweise veröffentlicht wird. Darüber hinaus werden die saisonalen Komponenten bei gewissen Berechnungen nur ungenügend bereinigt und können somit noch einen Einfluss ausüben und die Zeitreihe verzerren. Lediglich bei einer Verwendung von Jahresdaten kommt dieses Problem nicht zum Tragen (Hartwig und Schips, 2010, S. 14 f.; Vogt, 2009, S. 48 f.; Lindlbauer, 1995, S. 71 ff.). Am Akutesten stellen sich jedoch die Probleme der zeitlichen Verzögerung und des Revisionsbedarfs dar. Diese Hürden machen das ohnehin komplizierte Feld des Konjunkturzyklus‘ nicht unbedingt weniger komplex.

3.2 Bruttoinlandsprodukt

Wie bereits erwähnt, gibt das Bruttoinlandsprodukt den Output einer Volkswirtschaft wieder. Genauer handelt es sich hierbei um ein Maß für die wirtschaftliche Leistung eines Staates in einer bestimmten Periode:

„Es misst den Wert der im Inland [also der In- und Ausländer] hergestellten Waren und Dienstleistungen (Wertschöpfung), soweit diese nicht als Vorleistungen für die Produktion anderer Waren und Dienstleistungen verwendet werden.“ Destatis (2011).

Das BIP wird entweder über die Entstehungs- oder Verwendungsseite berechnet. Es wird also ermittelt, wie viele Güter in der Volkswirtschaft produziert werden oder wie viele Güter konsumiert werden. Darüber hinaus ist die Verteilungsrechnung zu erwähnen, die jedoch wegen fehlender Basisdaten zum Unternehmenseinkommen nicht angewandt werden kann.[17] Ferner wird das Inlandsprodukt in jeweiligen Preisen (nominal) und preisbereinigt (real) ermittelt. Das preisbereinigte, reale BIP gibt die aktuelle Ausprägung der Wertschöpfung an. Die Veränderungsrate dessen bildet letztlich das bereits behandelte Wirtschaftswachstum ab. Somit stellt das BIP das zentrale Element der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung dar und es gibt über die gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen eines Staats Auskunft.

Das BIP wird zum einen jährlich und ebenso vierteljährlich ermittelt und veröffentlicht, jedoch, wie bereits in 3.1 erwähnt, nicht verzögerungsfrei: Die Quartalswerte werden ca. 45 Tage nach Beendigung des Zeitraums publiziert. Der Jahreswert hingegen erscheint Mitte Januar des Folgejahres. Es existiert also eine Verzögerung von etwa 15 Tagen. Da diese Werte stets noch nicht exakt sind und korrigiert werden müssen, werden die ausführlichen Ergebnisse noch einmal 10 Tage später der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Bis die endgültigen Werte des BIP der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden, vergehen jedoch bis zu 4 Jahre, was einerseits auf die umfangreiche Datenermittlung zurückzuführen ist. Ferner sind Revisionen zu berücksichtigen, wenn neue, genauere Berechnungskonzepte eingeführt werden. Die Differenz zwischen erstem und letztem Publikationswert des deutschen BIP beträgt im Mittel ungefähr einen halben Prozentpunkt.[18]

3.3 Produktionsindex des Produzierenden Gewerbes

Da bei der Verwendung des BIP als Referenzzeitreihe einige Schwierigkeiten zu berücksichtigen sind, wird des Öfteren der Produktionsindex als Alternativreferenz herangezogen. Dieser Index misst die monatliche Leistung des produzierenden Gewerbes in Deutschland. Die Statistischen Landesämter erheben bei den Betrieben,

i die dem verarbeitenden Gewerbe angehören und
ii 50 und mehr Beschäftigte aufweisen

die monatliche Produktion von mehr als 6.000 industriellen Gütern. Diese Daten werden an das Statistische Bundesamt mit ca. 25 Tagen Verzögerung gemeldet. Letztlich decken diese auf Bundesebene ca. 80 % des Gewerbes ab. Aus diesen Werten werden Messzahlen der Produktion ermittelt, wobei eine Preisbereinigung vorgenommen wird. Nach einigen weiteren Zwischenschritten[19] wird die Zeitreihe um die Daten der Betriebe mit mehr als 20 Beschäftigten verdichtet und letztlich entsteht der Produktionsindex des produzierenden Gewerbes. Nach dem gleichen Procedere ermittelt die Behörde einen quartalsweisen Produktionsindex. Die Messzahlen weisen laut Statistischem Bundesamt einige Vorteile auf:

Der vorläufige monatliche Produktionsindex wird etwa 38 Tage nach Beendigung des Berichtsmonats publiziert, wobei auch dieser Wert einer Korrektur bedarf: Vier Wochen nach dieser Veröffentlichung werden die Indizes aufgrund aktuellerer Datenlage berichtigt. Bezüglich der Genauigkeit dieser Daten ist zu nennen, dass die monatlichen Indizes zunächst einen Schätzwert von ca. 10 % aufweisen. Ferner erfolgen Korrekturen nach Bekanntwerden der viertel- und ganzjährlichen Produktionserhebung. Der Korrekturbedarf des Quartalswerts liegt bei unter 0,5 % im Durchschnitt. Somit ist der Produktionsindex aufgrund seiner Periodizität, seiner schnellen Verfügbarkeit und der detaillierten Aufteilung nach Wirtschaftszweigen ein zentraler und aktueller Indikator für die Wirtschaftsleistung, so das Statistische Bundesamt.[20]

Im Vergleich zum Bruttoinlandsprodukt ist der Produktionsindex also schneller und öfter verfügbar und weist sogar weniger Korrekturbedarf auf. Jedoch muss ebenso berücksichtigt werden, dass der Produktionsindex nicht den gesamten Sektor, sondern lediglich 80 % abdeckt, da die Betriebe mit weniger als 20 Mitarbeitern nicht mit einbezogen werden. Darüber hinaus werden beim Produktionsindex Größen aus nichtindustriellen Bereichen nicht verwertet – das BIP stellt also die umfassendere Größe dar und gilt trotz seiner Defizite als wichtigste Messgröße der konjunkturellen Entwicklung[21] (Vogt, 2009, S. 48; Marcellino, 2005, S. 4).

3.4 Verfahren zur Filterung von Zeitreihen

In den vorangegangenen Kapiteln sind die Zeitreihen behandelt worden, die trotz gewisser Schwierigkeiten bezüglich Publikationszeitpunkt und Aktualität am Ehesten als Referenz für den Konjunkturzyklus in Frage kommen. Eine weitere Hürde bei der Verwendung besteht darin, dass diese Zeitreihen in Rohdatenform keinen Aufschluss über konjunkturelle Zyklen zulassen (Everts, 2006, S. 4). Die folgende Abbildung veranschaulicht die Problematik: Es ist das Bruttoinlandsprodukt in Quartalsdaten abgetragen.[22]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3.1: Das Bruttoinlandsprodukt als Referenzzeitreihe[23]

Wie angekündigt, ist in dieser Form nur schwerlich ein Konjunkturzyklus zu erfassen. Die Zeitreihe muss zuvor gefiltert und von anderen Einflüssen bereinigt werden, damit sich die Konjunkturzyklen und damit Wendepunkte bestimmen lassen. Es wird also vereinfachend angenommen, und dieses ist die zugrunde liegende Idee, dass sich eine Ausgangszeitreihe yt in folgende, nicht beobachtbare und voneinander unabhängige Komponenten aufteilen lässt (Stamfort, 2005, S. 11):

Eine Referenzzeitreihe besteht demzufolge aus dem Trend gt, dem Zyklus ct, der Saisonkomponente st, der Kalenderkomponente kt und dem irregulären Zufallsterm εt (siehe Kapitel 2). Um den Konjunkturzyklus aus dem BIP oder Produktionsindex zu erhalten, muss ct also von allen anderen Einflüssen isoliert werden. Die folgende Darstellung veranschaulicht diesen Gedankengang: Es werden erneut das Bruttoinlandsprodukt in Quartalsdaten, vorab saison- und kalenderbereinigt, und die mit Hilfe des Hodrick-Prescott-Filters isolierten Komponenten ct und gt abgetragen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3.2: Das gefilterte Bruttoinlandsprodukt[24]

Die Ursprungsdatenreihe des BIP wird durch die blaue Kurve dargestellt und in dieser ungefilterten Zeitreihe sind weiterhin keine zyklischen Schwankungen zu identifizieren. Erst mit Hilfe des Hodrick-Prescott-Filters sind die beiden extrahierten Komponenten Trend (schwarz, auf der linken Achse abgetragen) und Zyklus (grün, rechte Achse) erkennbar und erst jetzt lassen sich Wendepunkte identifizieren.

In früheren Zeiten der Konjunkturforschung geschah diese Isolierung mit Hilfe von recht rudimentären Verfahren[25], die sich meist auf volatile Datenreihen stützten. Dementsprechend gering war die Aussagekraft der Ergebnisse. Heutzutage werden sogenannte Filtermethoden verwendet, welche eine Zeitreihe in einen langfristigen Trend, den mittelfristigen Konjunkturzyklus und kurzfristige Schocks zerlegen und wesentlich akkuratere Ergebnisse liefern (Everts, 2006, S. 1 f). Die Verfahren werden Filter genannt, weil sie bestimmte Bestandteile aus einer Menge extrahieren, in diesem Fall die konjunkturelle Komponente aus einer Referenzzeitreihe. Vertreter dieser Filterverfahren sind der Hodrick-Prescott-Filter, Baxter-King-Filter und Christiano-Fitzgerald-Filter, die in zahlreichen Quellen Anwendung finden und in den folgenden Abschnitten erläutert werden. Zunächst wird die Hodrick-Prescott-Methode behandelt.

3.4.1 Hodrick-Prescott-Filter

Der Hodrick-Prescott-Filter (HPF) dient, wie bereits erwähnt, der Bereinigung von Zeitreihen. Das Verfahren ist auf die Ökonomen R. J. Hodrick und E. C. Prescott zurückzuführen und wurde von ihnen im Jahre 1981 erstmalig veröffentlicht.[26] Heute zählt der HPF trotz zahlreicher Kritiken zu den Standardmethoden bei der Filterung von Zeitreihen (Ravn und Uhlig, 2002, S. 371). Für die Erläuterung des HPF werden die Arbeiten von Hodrick und Prescott (1997, S. 1 ff.), Ravn und Uhlig (2002, S. 371 f.) und Stamfort (2005, S. 18 f. und 24 f.) herangezogen.

Der Hodrick-Prescott-Filter zählt zu den sogenannten Low-Pass-Filtern (Niedrigfrequenzfilter), die das Ziel verfolgen, die Trendkomponente aus einer ökonomischen Zeitreihe zu extrahieren. Der Konjunkturzyklus steht also gar nicht im Mittelpunkt und soll lediglich vom Trend entfernt werden. Damit der Filter angewandt werden kann, muss die zu behandelnde Zeitreihe bereits im Vorfeld kalender- und saisonbereinigt sein. Dann lässt sich diese Ausgangszeitreihe yt in eine Trendkomponente gt und eine Zykluskomponente ct zerlegen. t gibt die einzelnen Zeitperioden und T die Länge der Datenreihe an. Es gilt ergo:

Demzufolge ist der stochastische Zufallsterm εt nicht entfernt, sondern noch in der Zykluskomponente enthalten. Um die Trendkomponente gt aus der Ursprungsreihe zu isolieren, ist anstehende Gleichung zu minimieren:

Gemäß der Annahme lässt sich ct ersetzen:

Die Gleichung des Minimierungsproblems besteht also aus zwei Summentermen: Der erste Teil stellt die Anpassungsgüte dar, da die quadrierte Abweichung des Trends von der Ausgangszeitreihe minimiert wird. Die zu isolierende Komponente soll also so sehr wie möglich der zu bereinigenden Zeitreihe yt entsprechen.

Der zweite Summenterm hat, gemäß Hodricks und Prescotts Kalkül, die Aufgabe, den Trend möglichst glatt werden zu lassen. gt soll also möglichst wenig gekrümmt sein, um jedwede zyklische Bewegung ausschließen zu können. Damit dieses Ziel erreicht wird, wird die Quadratsumme der Differenzen gt‘s zu einer Periode zuvor und danach minimiert.

Diese beiden Ansprüche an die Optimierung verlaufen jedoch gegensätzlich: Einerseits soll der isolierte Trend so nah wie möglich an der Ausgangzeitreihe verlaufen und andererseits soll gt möglichst glatt sein. An dieser Stelle kommt die Variable λ ins Spiel, die den Trade-Off verrechnet: Der Parameter stellt das zentrale Instrument des HPF dar, da hierüber die Leistung, beziehungsweise Stärke des Filters eingestellt werden kann. λ ist positiv und multiplikativ mit dem zweiten, für die Glattheit verantwortlichen Summenterm verknüpft ist. Wenn , fällt der zweite Summenterm weg und es wird lediglich die Abweichung von der Ursprungsreihe minimiert. Folglich wird yt als gt reproduziert. Es würde also gelten . Der Trend würde zwar der Anforderung einer hohen Anpassung an die Ausgangszeitreihe entsprechen, jedoch wäre keine Filterung vorgenommen worden.

Je größer hingegen das gewählte λ, desto größer wird der zweite Term und desto glatter wird die isolierte Trendkomponente. Im Extremfall nähert sich die Differenz einer Konstanten β an und damit wird zu einem linearen Trend . Es lässt sich also approximativ schreiben: . In diesem Fall des Perfect Smoothing entspricht der zu filternde Trend zwar dem Kalkül einer möglichst hohen Glattheit, die Anpassung an die Ausgangszeitreihe ist jedoch minimal. Über die Wahl von λ, der als Glättungsparamatere bezeichnet wird, entscheidet man sich also entweder zu Gunsten

i einer möglichst hohen Anpassung an yt (kleines λ) oder
ii für einen möglichst glatten Trend (großes λ).

Hodrick und Prescott untersuchen in ihrer Arbeit das amerikanische reale GNP, welches dem hiesigen BNE (Bruttonationaleinkommen)[27] entspricht und in Quartalsform vorliegt. Darauf basierend empfehlen sie einen Wert für λ von 1.600. Da sie in ihrer Arbeit lediglich Quartalsdaten analysieren, schlagen Hodrick und Prescott keine λ-Werte für Monats- oder Jahresdaten vor; folglich kann der HPF in seiner Grundeinstellung nur auf Quartalsdaten angewandt werden. Diesbezüglich gibt es jedoch Vorschläge anderer Ökonomen: Für Jahresfrequenzen verwenden beispielsweise Correia, Neves und Rebelo (1992) ein λ von 400, Backus und Kehoe (1992) 100, Baxter und King (1999) 10 und Ravn und Uhlig (2002) schlagen einen Wert von 6,25 vor. Für Monatsdaten existieren ähnliche Diskrepanzen. Ravn und Uhlig schlagen zur Ermittlung des “besten“ λ in Abhängigkeit der zu analysierenden Daten eine Formel, die sogenannte Fourth Power Rule, vor:

Ihr Kalkül liegt darin, die Performance des HPF unter Quartalsdaten ebenso bei anderen Frequenzen zu erreichen. Demzufolge fließt der Wert bei der Berechnung mit ein. α stellt den Frequenzwechsel zwischen den unterschiedlichen Daten dar. Es ergibt sich für Jahresdaten also ein Wert von da der betrachtete Zeitraum viermal größer ( ) als der eines Quartals ist und für Monatsdaten errechnet sich da die Frequenz in diesem Fall ein Drittel der Quartalsfrequenz ( ) ausmacht. Ravn und Uhlig finden heraus, dass die mit diesen λ-Werten erzeugten Kurven nahezu identisch mit Hodricks und Prescotts Graph verlaufen und die Vorschläge anderer Ökonomen größere Unterschiede aufweisen. Aufgrund dessen lassen sich folgende Ausprägungen für den Glättungsparameter in Abhängigkeit der zu Grunde liegenden Zeitreihe festlegen:

Wie erwähnt, ist der Filter im Sinne Hodricks und Prescotts für die Ermittlung der Trendkomponente und nicht für die Isolierung des Konjunkturzyklus‘ konzipiert. Nach der Bereinigung ist in der Zykluskomponente also noch der Störterm enthalten:

Da in der vorliegenden Arbeit vorrangiges Interesse an dem Konjunkturzyklus c*t besteht, muss der Zufallsterm ebenfalls entfernt werden. Abberger und Nierhaus (2008b, S. 16) und Arby (2001, S. 4 f.) schlagen vor, den HPF ein zweites Mal auf die isolierte Komponente ct anzuwenden, um den wirklichen Konjunkturzyklus von dem Störterm zu isolieren. Dafür wird der Glättungsparameter λ auf den Wert 1 gesetzt, um die hochfrequenten Zufallsterme auszuschalten und der HPF zu einem Band-Pass-Filter umfunktioniert (Erklärung folgt). Die folgende Abbildung enthält die Komponenten ct und c*t:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3.3: Anwendung des Hodrick-Prescott-Filters[28]

Es ist klar ersichtlich, dass sich beide Kurven voneinander unterscheiden und der Zufallsterm, welcher in Form von Streiks, Preisschocks oder sonstiger nicht vorhersehbarer Ereignisse (siehe Kapitel 2) auftreten kann, ein großes Ausmaß annimmt. Ferner ist der bereinigte Konjunkturzyklus wesentlich glatter, was für die noch anstehende Bestimmung von Wendepunkten von Vorteil ist: Eine glatte Zeitreihe bietet weniger Möglichkeiten für Fehlidentifikationen und lässt die Wendepunkte klarer in Erscheinung treten (Abberger und Nierhaus, 2008b, S. 17; Zarnowitz und Ozyildirim, 2002, S. 28). Es ist also festzuhalten, dass wenn man mit Hilfe des Hodrick-Prescott-Filters den Konjunkturzyklus aus einer Zeitreihe isolieren möchte, dieser zweimal angewandt werden muss. Bei einer einmaligen Filterung erhält man verzerrte Ergebnisse.

Letztlich sind die Kritiken an dem HPF zu benennen: Der größte Kritikpunkt basiert auf der Tatsache, dass λ exogen zu wählen ist und die Festlegung von Werten willkürlich erscheint. Darüber hinaus haben sich Hodrick und Prescott lediglich mit Quartalsdaten beschäftigt, was die Anwendbarkeit des Filters auf Monats- oder Jahresdaten stark einschränkt. Der λ-Wert wird daher kontrovers unter den Ökonomen diskutiert (siehe oben). Außerdem ist eine hohe Revisionsanfälligkeit der Trenddaten am aktuellen Rand zu bemängeln (Ravn und Uhlig, 2002, S. 1 f.; Stamfort, 2005, S. 19). Nicht ohne Grund wurden von Baxter und King (1999) und Christiano und Fitzgerald (1999) sogenannte Band-Pass-Filter entwickelt, die andere Ansätze wählen und als Alternativen zu betrachten sind. Ebenso ist Kaisers und Maravalls (1999) Modifikation des HPF aufzuzählen, die in dieser Arbeit jedoch nicht beleuchtet wird und lediglich die Resonanz auf den Filter Hodricks und Prescotts verdeutlichen soll.

Jedoch ist ebenso festzuhalten, dass der HPF trotz zahlreicher Gegenstimmen vielfach Anwendung findet und international weit verbreitet ist. So nennt Stamfort (2005, S. 22) Institutionen wie die EZB, die OECD, den IWF, die Europäische Kommission und die Zentralbanken Japans und Frankreichs, die das Hodrick-Prescott-Verfahren tatsächlich zur Trendbereinigung von ökonomischen Zeitreihen einsetzen.

3.4.2 Baxter-King-Filter

In Anbetracht der Tatsachen, dass die Erläuterung des Hodrick-Prescott-Filters so viel Platz für sich beansprucht, sowohl der Baxter-King-Filter (BKF) als auch der Christiano-Fitzgerald-Filter (CFF) wesentlich komplizierter aufgebaut sind und die Filterung von Zeitreihen nicht im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht, wird die anstehende Behandlung des BKF und CFF ein wenig kürzer gefasst und der interessierte Leser an die in den Abschnitten erwähnten Quellen verwiesen. Stattdessen wird verstärkt der Focus auf dem empirischen Vergleich der Filter in Kapitel 3.4 liegen.

Der Baxter-King-Filter wurde von M. Baxter und R. G. King erfunden und im Jahre 1999 veröffentlicht (Baxter und King, 1999), also 18 Jahre später als der HPF. Dieses Verfahren wird den Band-Pass-Filtern (BPF) und damit einer neuen, eleganteren Generation von Bereinigungsverfahren zugerechnet (Ravn und Uhlig, 2002, S. 1). Als Grundlage für die weitere Beschreibung des BKF werden die Papiere von Baxter und King (1999, S. 575 ff.), van Nieuwenhuyze und Dresser (2008, S. 2 ff.) und Everts (2006, S. 5 ff.) verwendet.

Wie erwähnt, zählt der BKF zu der Klasse der Band-Pass-Filter (BPF). Band-Pass-Filter zeichnen sich dadurch aus, dass sie bei einer Ausgangszeitreihe sowohl die hochfrequenten, irregulären Zufallsterme als auch den langfristigen Trend isolieren und lediglich der bereinigte Konjunkturzyklus ausgegeben wird. Da in der vorliegenden Arbeit ausschließlich im Vorfeld kalender- und saisonbereinigte Daten verwendet werden, gilt für die Komponenten einer Zeitreihe Folgendes:

Nach Anwendung eines BPF bleibt lediglich die gewünschte Konjunkturkomponente ct bestehen. Im Gegensatz zu Hodrick und Prescott besteht das Primärziel beim Baxter-King-Filter also darin, den Zyklus und nicht den Trend von anderen Einflüssen zu bereinigen.

Ferner benötigt ein Band-Pass-Filter Grenzen für den zu extrahierenden Konjunkturzyklus. Baxter und King verwenden die Definition von Burns und Mitchell: Demzufolge währt ein Konjunkturzyklus 1,5 bis 8 Jahre. Der Filter stuft dann Frequenzen, die ober- und unterhalb der Cut-Off-Frequenzen ω liegen, mit Hilfe der sogenannten Frequency Response Function als nicht zyklisch ein und schaltet diese aus. Folgende Tabelle, welche die Frequenzen in Abhängigkeit der Daten abbildet, veranschaulicht das Schema: Für den BKF sind folglich die Frequenzen der mittleren Zeile anzuwenden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3.1: Frequenzbänder des Baxter-King-Filters[29]

Ferner basiert der BKF als Vertreter der Band-Pass-Filter auf dem Idealen Band-Pass-Filter, welcher aus dem Bereich der Naturwissenschaften stammt. Der Ideale BPF setzt eine Zeitreihe mit unendlicher Länge voraus, was in den Wirtschaftswissenschaften jedoch schlechterdings möglich ist. Aufgrund dieser Tatsache ist der BKF, ebenso wie der noch zu behandelnde CFF, eine Approximation an den Idealen Filter. Um die Annäherung zu maximieren, wird die Differenz zwischen Idealem BPF und BKF über eine Verlustfunktion Q minimiert.

Der BKF beruht darüber hinaus auf einem symmetrischen Moving-Average-Prozess, zu Deutsch gleitende Durchschnitte, und lässt sich wie folgt darstellen (Winker, 2007, S. 221):

yt stellt wie gehabt die Ausgangszeitreihe, welche vorab saison- und kalenderbereinigt ist, dar. Bei der Filterung wird diese mit dem Parameter am, welcher von der Frequenz der zu untersuchenden Daten ω abhängt, multipliziert. am ist die eingangs erwähnte Frequency Response Function und hat bei der Filterung entscheidenden Einfluss: am multipliziert die Frequenzen, die von Interesse sind mit 1 und die Frequenzen außerhalb des Frequenzbands mit 0, sodass die zu isolierenden Bestandteile Störterm und Trend entfernt werden und lediglich ct ausgegeben wird. Für am gilt also:

Ebenso hat die Variable K eine wichtige Funktion: Über diesen Parameter wird die Approximation an den Idealen BPF gesteuert. Eine möglichst gute Approximation geht jedoch mit einem Datenverlust einher: Je größer das gewählte K, desto besser wird zwar der Ideale BPF approximiert, desto mehr Beobachtungen der Datenreihe gehen allerdings an Anfang und Ende der Zeitreihe für die anstehende Analyse verloren. Ergo muss auch hier ein Trade-Off zwischen bestmöglicher Approximation des Idealen Filters einerseits und Datenverlust andererseits in Kauf genommen werden. Für K in Abhängigkeit der zu untersuchenden Daten werden folgende Ausprägungen empfohlen:

Obwohl der BKF eine Neuerung des HPF darstellt, existieren auch hierzu Gegenstimmen: Einerseits bemängeln Zarnowitz und Ozyildirim (2002, S. 28 f.), dass sich ein Konjunkturzyklus‘ laut NBER auf bis zu 10 oder auch 12 Jahre erstrecken kann, auf keinen Fall aber nur 8 Jahre. Darüber hinaus sei das Verfahren der gleitenden Durchschnitte nicht das optimale Verfahren und lediglich zu verwenden, um einen groben Anhalt zu erlangen. Ferner bestehe die Möglichkeit, dass die Eliminierung der Hochfrequenzkomponenten zu widersprüchlichen Ergebnissen führen kann. Der größte Schwachpunkt des Baxter-King-Filters bestehe jedoch darin, dass bei der Anwendung sowohl beim Anfang als auch beim Ende der Zeitreihe Daten verloren gehen (van Nieuwenhuyze und Dresse, 2008, S. 5). Insbesondere bei Echtzeituntersuchungen, wie in der vorliegenden Arbeit, stellt sich dieser Fakt besonders nachteilig dar.

[...]


[1] Quelle: Alisch et. al (2004, S. 1717).

[2] Ferner ist der lateinische Begriff „coniunctio“ anzuführen, der „Verbindung“ bedeutet (Menge, 2009, S. 124).

[3] Da der Bereich des Wirtschaftswachstums in der vorliegenden Arbeit nicht näher betrachtet werden kann und an dieser Stelle lediglich von der Konjunktur abgegrenzt wird, wird der interessierte Leser diesbezüglich an die Quelle Economic Growth von Barro und Sala-i-Martin verwiesen, die dieses Themengebiet detailliert beleuchten (Barro und Sala-i-Martin, 1995).

[4] Hierunter versteht man die Auswirkungen durch kalendermäßige, jahreszeitliche oder witterungsbedingte Einflüsse (Oppenländer, 1995, S. 5): Beispielsweise Erntezeiten in der Landwirtschaft, Winterpausen im Baugewerbe oder Feriengewohnheiten der Bevölkerung (Maußner, 1993, S. 6).

[5] Unsystematische und unvorhersehbare Ereignisse können Streiks, politische Krisen, Kriege oder auch eine Verteuerung importierter Güter sein (Maußner, 1993, S. 6).

[6] Quelle: Eigene Berechnung mit R (2011): R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vgl. auch Ligges (2007, S. 30 ff. und 127 ff.). In Anlehnung an Heubes (1991, S. 22).

[7] Zum Beispiel Zarnowitz (1992), Schirwitz (2009), Oppenländer (1995) und Vogt (2009) ziehen Burns‘ und Mitchells Definition heran.

[8] Siehe folgendes Kapitel 2.2.2.

[9] Quelle: Eigene Berechnung mit R (2011) in Anlehnung an Schumpeter (1961, S. 223).

[10] Zinn (2002, S. 45 f.) und van Duijn (1983, S. 6) legen sich nicht auf genaue Zeiträume fest, sondern geben Intervalle an: Der Kondratieff-Zyklus soll beispielsweise 48-60 Jahre und der Juglar-Zyklus 4 bis 10 Jahre abdecken. Somit sind die obigen Angaben als vage Mittelwerte zu verstehen.

[11] Jedoch existieren auch hier gegensätzliche Standpunkte: So schreibt van Duijn (1982, S. 18), dass die Kondratieffs die am meisten hinterfragten Zyklen seien, weil sie wegen ihrer großen Zeiträume nur schwerlich nachzuweisen seien. Ebenso Dauten und Valentine (1978, S. 286): „There is no statistical evidence in production series in the United States of any long wave fluctuations of 50 or 60 years”.

[12] Auch Hartwig, Schips (2010, S. 28 ff.) und Zarnowitz (1991, S. 9 ff.) verwenden diese Aufteilung. Berlemann (1999, S. 133 ff.) stützt sich hingegen verstärkt auf die politökonomische Konjunkturtheorie.

[13] Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Assenmacher (1998, S. 11).

[14] Für gewöhnlich werden die oben angeführten Termini angewandt, jedoch nicht immer einheitlich. So kann Prosperität als Aufschwung oder auch als Hochkonjunktur verstanden werden. Um Missverständnissen vorzubeugen, werden daher im weiteren Verlauf der Arbeit die Begriffe Hochkonjunktur, Rezession, Depression und Expansion verwendet.

[15] In der Literatur existieren verschiedene Möglichkeiten der Unterteilung eines Zyklus‘: Zum einen wird lediglich in eine Rezession und eine Expansion mit den beiden Wendepunkten unterschieden, wobei die Extrema keine Phasen darstellen. Andere Quellen wiederum behandeln alle vier Stationen als Phasen (Schirwitz, 2009, S. 289) und Assenmacher spricht gar von sechs Phasen in einem Zyklus (Assenmacher, 1998, S. 12). Im Weiteren wird das Vier-Phasen-Schema verwendet.

[16] Vgl. Handelsblatt (2011): Alan Greenspan: Blasen lassen sich letztlich nicht verhindern, http://www.handelsblatt.com/politik/oekonomie/nachrichten/blasen-lassen-sich-letztlich-nicht-verhindern/3395500.html, [14.06.2011].

[17] Die drei Berechnungsarten des BIP können im Anhang A1 eingesehen werden.

[18] Vgl. Destatis (2011): Bruttoinlandsprodukt (BIP), http://www.destatis.de/jetspeed/portal/cms/Sites/destatis/Internet/DE/Presse/abisz/BIP,templateId=renderPrint.psml, [20.05.2011].

[19] Die zahlreichen Zwischenschritte dieser Berechnung werden an dieser Stelle nicht benannt und können auf der Internetseite des Statistische Bundesamtes eingesehen werden: http://www.destatis.de, [21.05.2011].

[20] Vgl. Destatis (2011): Produktionsindex, http://www.destatis.de/jetspeed/portal/cms/Sites/destatis/Internet/DE/Presse/abisz/Produktionsindex,templateId=renderPrint.psml, [20.05.2011].

[21] Vgl. BMF (2011): Konjunktur, http://www.bundesfinanzministerium.de/nn_4314/DE/BMF__Startseite/Service/Glossar/K/001__Konjunktur.html, [12.06.2011].

[22] Vgl. Destatis (2011): VGR des Bundes – Bruttowertschöpfung, Bruttoinlandsprodukt, https://www-genesis.destatis.de/genesis/online;jsessionid=9AA6C2CC7EB088BDC82C0B97CD153B8F.tomcat_GO_2_2?operation=abruftabelleAbrufen&selectionname=81000-0002&levelindex=1&levelid=1308170360174&index=9, [11.06.2011].

[23] Quelle: Eigene Darstellung, Destatis (2011).

[24] Quelle: Eigene Berechnung mit R (2011), Destatis (2011).

[25] So wurde der Trend beispielsweise als deterministische Funktion abgebildet und dessen Parameter mit Hilfe einer Regressionsanalyse geschätzt (Maußner, 1994, S. 7 f.).

[26] Das Diskussionspapier wurde 1997 in der Zeitschrift Journal of Money, Credit and Banking neuaufgelegt. Das Originalpapier (1981) ist unter folgender Internetadresse herunterladbar: http://www.kellogg.northwestern.edu/research/math/papers/451.pdf, [25.05.2011].

[27] Das BNE hat die ehemalige Bezeichnung BSP (Bruttosozialprodukt) im Jahre 1999 abgelöst. Die Größe misst den Wert aller von Inländern erbrachten Leistungen im In- und Ausland. Im Gegensatz zum BIP werden die von Ausländern getätigten Wertschöpfungen nicht berücksichtigt. Vgl. Bundesbank (2011): Glossar – Bruttonationaleinkommen, http://www.bundesbank.de/bildung/bildung_glossar_b.php, [06.06.2011].

[28] Quelle: Eigene Berechnung mit R (2011), Destatis (2011).

[29] Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an van Nieuwenhuyze und Dresse (2008, S. 4).

Ende der Leseprobe aus 107 Seiten

Details

Titel
Der Konjunkturzyklus: Identifikation von Wendepunkten
Untertitel
Eine theoretische und empirische Analyse
Hochschule
Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg  (Institut für Politische Ökonomik und Empirische Wirtschaftsforschung)
Veranstaltung
Master-Thesis
Note
1,3
Autor
Jahr
2011
Seiten
107
Katalognummer
V177639
ISBN (eBook)
9783640994182
ISBN (Buch)
9783640995295
Dateigröße
1745 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Konjunkturzyklus, Wendepunkte, Identifikation, Parametrische Verfahren, Nicht-parametrische Verfahren, Dreimal-Regel, Presse-Regel, Newspaper Definition, Boldin-Modifikation, Boldin-Modification, Empirie, Bruttoinlandsprodukt, Produktionsindex, ifo Institut für Wirtschaftsforschung, Geschäftsklima, Geschäftsklimaindex, Geschäftslage, Geschäftsbeurteilung, Geschäftserwartung, ifo Konjunkturuhr, Konjunkturindikatoren, Bereinigungsverfahren, Hodrick Prescott Filter, Baxter King Filter, Christiano Fitzgerald Filter, R Statistical Computing, Kreuzkorrelationskoeffizient, Wachstum, Konjunktur und Wachstum, Konjunkturphasen, Hochkonjunktur, Referenzzeitreihe, Produktionsindex des Produzierenden Gewerbes, ifo Geschäftsklima für die gewerbliche Wirtschaft, Überprüfung von Konjunkturindikatoren, Andre Kunkel, Beate Schirwitz, Victor Zarnowitz, Business Cycle, Turning Points, Identification, Newspaper Rule, Volkswirtschaftslehre, Economics, Masterarbeit, Master-Thesis, Master's Thesis, Statistisches Bundesamt Deutschland, Destatis, Deutsche Bundesbank, Chronik deutscher Konjunkturzyklen, Burns Mitchell, Kondratieff, Kitchin, Juglar, Schumpeter, Boom, Aufschwung, Expansion, Abschwung, Kontraktion, Rezession, Depression, Identifikation von Wendepunkten
Arbeit zitieren
Stefan Leschonski B.Sc. (Autor), 2011, Der Konjunkturzyklus: Identifikation von Wendepunkten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/177639

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