Common features und Europäische Integration. Die EU und die Ausweitung der Währungsunion

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Einleitung

2. Folgen der europäischen Währungsunion
2.1 Positive Effekte der europäischen Währungsunion
2.2 Kosten der europäischen Währungsunion
2.3 Schlussfolgerungen

3. “Common features“-Test
3.1 Testmethodik
3.2 Durchführung des Tests
3.3 Präsentation und Interpretation der Ergebnisse eines „common features“- Tests für eine größere Länderauswahl
3.4. Vergleich mit empirischen Studien

4. Zusammenfassung und kritische Würdigung

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Augmented Dickey- Fuller- Test der Wachstumsraten des französischen BIP

Abbildung 2 Augmented Dickey- Fuller- Test der Wachstumsraten des italienischen BIP

Abbildung 3 Korrelogramm der Wachstumsraten des französischen BIP

Abbildung 4 Korrelogramm der Wachstumsraten des italienischen BIP

Abbildung 5 Modellselektion Frankreich

Abbildung 6 Modellselektion Italien

Abbildung 7 Geschätzte Regression

Abbildung 8 F-Test

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Ergebnisse der unit-root- Tests

Tabelle 2 Ergebnisse der Box- Jenkins- Analysen

Tabelle 3 Ergebnisse der F-Tests

Abkürzungsverzeichnis

AR- Prozess Autoregressiver Prozess

ARCH Autoregressive Conditional Heteroscedasticity

BIP Bruttoinlandsprodukt

EU Europäische Union

EWU Europäische Währungsunion

GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity

MA Moving Average

SIC Schwarz-Informations-Kriterium

VAR-Prozess Vektorautoregressiver Prozess

WDI World Development Indicators

Symbolverzeichnis

X Regressand

Y Regressor

d geschätzter „common features“-Koeffizient

w Residuum

c Absolutglied

1. Einleitung

Am 1.Januar 2008 traten Malta und Zypern der Europäischen Währungsunion(EWU) bei. Dieses ist der bisher letzte Schritt eines europäischen Integrationsprozesses, der bereits vor den römischen Verträgen im Jahr 1957 seinen Anfang fand und der neben den wirtschaftlichen auch die politischen, sozialen, rechtlichen und militärischen Ebenen beeinflusst. Dieser Prozess brachte auf allen genannten Ebenen viele Vorteile, die weit über die wirtschaftlichen Effekte hinausgehen, schon alleine durch die mit der europäischen Integration verbundenen Chance auf ein friedliches Zusammenleben der europäischen Völker.

Nichtsdestotrotz soll sich diese Arbeit mit den wirtschaftlichen Effekten der europäischen Integration befassen. Durch den Beitritt Maltas und Zypern sowie durch den Beitritt Sloweniens ein Jahr davor gehören nun erstmals seit der EU-Osterweiterung im Jahr 2004 wieder die Mehrzahl der EU-Länder zur EWU. Das macht das Ausmaß der Währungsunion auf das wirtschaftliche Geschehen in Europa deutlich. Die Währungsunion ist ein Meilenstein im europäischen Integrationsprozess und hat vor allem nicht zuletzt durch die Aufgabe einer eigenen Geldpolitik durch die Mitgliedsländer weit reichende Konsequenzen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen zuerst diese Folgen in Abschnitt 2 beschrieben werden. Des weiteren soll diskutiert werden, unter welchen Voraussetzungen die positiven Effekte die Kosten einer Währungsunion überwiegen könnten. Abschnitt 3 soll diese Voraussetzungen dann mit Hilfe eines empirischen Tests, des „common features“- Tests, überprüfen. Dabei wird die Testmethodik zuerst anhand eines beispielhaften Länderpaares erläutert, um danach aus einer Schätzung mit einer großen Ländergruppe Ergebnisse zu gewinnen. Anschließend folgt eine Beurteilung dieser Ergebnisse. Ferner soll Abschnitt 3 einen kurzen Überblick über bisher veröffentlichte Literatur zum Thema „common features“ geben und gleichzeitig die vorgestellten Testergebnisse mit denen aus der Literatur vergleichen. Abschnitt 4 fasst schlussendlich die Ergebnisse zusammen und soll zudem eine kritische Würdigung des „common features“- Tests vornehmen, um seine Aussagekraft für die vorgenommene Schätzung zu beurteilen.

2. Folgen der europäischen Währungsunion

2.1 Positive Effekte der europäischen Währungsunion

Die folgende Darstellung der positiven Effekte einer europäischen Währungsunion orientiert sich an der Darstellung in Eijfinger/de Haan.¹ Zu den positiven Effekten zählen vor allem verringerte Transaktionskosten, eine geringere Volatilität des Wechselkurses sowie eine erhöhte Preistransparenz.

Die Verringerung der Transaktionskosten kommt primär dadurch zustande, dass bei Transaktionen innerhalb der Euro-Zone kein Währungsumtausch mehr notwendig ist. Somit gibt es bei diesen Transaktionen keine Unsicherheit bezüglich der Wechselkurse mehr, sodass der Kapitalfluss innerhalb der Euro-Zone unabhängig von einer erwarteten Änderung des Wechselkurses ist. Folglich führen geringere Transaktionskosten zu einer verbesserten Allokation des Kapitals über Ländergrenzen hinweg. Abgesehen von dem Wegfall des Währungsumtausches sinken die Transaktionskosten auch durch abnehmende Kapitalkontrollen und der Vereinfachung des Managements für Unternehmen, die über Ländergrenzen hinweg tätig sind. Schätzungen zufolge könnten sich die positiven Effekte durch geringere Transaktionskosten auf Grund einer einzelnen Währung auf bis zu 0,69 % des gesamten Bruttoinlandsprodukts der Mitgliedsländer belaufen.²

Die geringere Volatilität des Wechselkurses entsteht dadurch, dass es durch die europäische Währungsunion nur noch eine Währung für 15 Länder gibt, welche vorher größtenteils eigene Währungen hatten. Falls eine hohe Wechselkursvolatilität tatsächlich einen negativen Einfluss auf internationalen Handel hat, dann führt eine Verringerung der Volatilität zu Gewinnen durch die Währungsunion.

Durch die erhöhte Preistransparenz verbessert sich auch die Funktionsfähigkeit des europäischen Marktes. Durch die Währungsunion werden alle Preise in den betreffenden Ländern in denselben Einheiten angegeben. Diese sind somit leichter miteinander zu vergleichen, was zu einer Erhöhung des Wettbewerbs innerhalb der Währungsunion führt, da es für die Unternehmen leichter wird, ihre Produkte innerhalb des gesamten Währungsraumes anzubieten und es umgekehrt für die Konsumenten auch einfacher möglich ist, im gesamten Währungsgebiet zu kaufen.

2.2 Kosten der europäischen Währungsunion

Die europäische Währungsunion hat eine nach innen einheitliche Währung und damit feste Wechselkurse zwischen den Mitgliedsstaaten. Die einheitliche Währung führt unter anderem dazu, dass es auch nur noch eine Zentralbank gibt, die fortan für das gesamte Gebiet der Währungsunion zuständig ist und unabhängig über die Geldpolitik bestimmt. Die Mitgliedsländer verlieren also mit Eintritt in die Währungsunion ihre geldpolitische Unabhängigkeit, was unter anderem dadurch deutlich wird, dass die Mitgliedsstaaten durch die festen Wechselkurse untereinander den Wechselkurs als wirtschaftspolitisches Instrument im Innenverkehr verlieren.³

Wie sich diese Veränderungen auswirken, lässt sich anhand eines einfachen Modells analysieren, welches Robert Mundell bereits im Jahr 1961 verfasste, als er sich weit vor der europäischen Währungsunion mit der Frage nach einem optimalen Währungsraum beschäftigte.⁴

Mundell betrachtet in seinem Modell 2 Länder, in denen Vollbeschäftigung herrscht und deren Zahlungsbilanzen ausgeglichen sind. Es wird nun analysiert, was geschieht, wenn sich die Nachfrage aus welchem Grund auch immer verschiebt, und zwar von Gütern des Landes B hin zu denen des Landes A. Die Nachfrage nach Gütern des Landes A steigt also und die Nachfrage nach Gütern des Landes B sinkt. Die steigende Nachfrage wird bei Gütern des Landes A zu steigenden Preisen führen, weil das Angebot ceteris paribus konstant ist. In Land A kommt es also zu Inflation. In Land B kommt es wiederum durch die geringere Nachfrage zu Arbeitslosigkeit.

Im ersten Fall wird davon ausgegangen, dass beide Länder jeweils eine eigene Währung haben. Folglich besitzt jedes Land eine eigene Zentralbank, die ihre geldpolitischen Entscheidungen nur abhängig von der wirtschaftlichen Lage ihres eigenen Landes trifft. Im betrachteten Fall wird die Zentralbank des Landes A versuchen, eine geldpolitische Strategie zu wählen, die Inflation verhindert. Sie wird also das Geldangebot verringern. Die Zentralbank des Landes B hingegen wird, sofern sie eine aktive Konjunkturpolitik verfolgt, genau das Gegenteil unternehmen, nämlich das Geldangebot erweitern. Im Falle flexibler Wechselkurse zwischen beiden Ländern würden diese Strategien dazu führen, dass der Wechselkurs der beiden Währungen aus der Sicht von Land A aufwertet und aus der Sicht von Land B abwertet. So werden die Güter von Land B in Land A günstiger, sodass die Nachfrage nach Erzeugnissen von Land B wieder steigt. Damit wird letztendlich wieder ein Gleichgewicht erreicht.

Im Folgenden wird betrachtet, welche Auswirkungen die beschriebene Situation auf zwei Länder innerhalb einer Währungsunion hat. Beide Länder haben nun eine gemeinsame Währung und damit auch eine gemeinsame Geldpolitik gesteuert durch eine einzige Zentralbank. Geht man davon aus, dass das Ziel der Zentralbank primär die Vermeidung von Inflation ist- wie es in der europäischen Währungsunion der Fall ist- wird sie das Geldangebot verringern, um die Inflation in Land A zu bekämpfen. Da diese Geldpolitik aber gleichzeitig auch für Land B wirkt, wird sich dort diese Entscheidung negativ auf die Beschäftigung auswirken, sodass diese weiter sinkt. Verfolgt die Zentralbank hingegen das primäre Ziel, möglichst Vollbeschäftigung zu gewährleisten, wird sie Maßnahmen ergreifen, um das Geldangebot zu erhöhen. Das verstärkt dann allerdings die Inflation in Land A. Zusammenfassend kann man also sagen, dass es für eine einzige Zentralbank nicht möglich ist, in Ländern mit gegensätzlichen wirtschaftlichen Situationen eine verlustfreie Lösung zu finden, sondern sie muss immer zwischen zwei negativen Auswirkungen abwiegen. Eine inflationsverhindernde Strategie, wie sie von der Europäischen Zentralbank durchgeführt wird, ist nur möglich, wenn man bei verschiedenen wirtschaftlichen Regionen in einigen Arbeitslosigkeit zulässt, was bei einer autonomen Geldpolitik jedes einzelnen Landes vielleicht nicht notwendig wäre.

2.3 Schlussfolgerungen

In den beiden letzten Teilen wurde aufgeführt, dass es sowohl positive als auch negative Effekte einer europäischen Währungsunion gibt. Entscheidend für die Beurteilung, ob eine Währungsunion sinnvoll ist oder nicht, ist der Vergleich der positiven und negativen Effekte. Im Folgenden soll der Fokus auf den Kosten der europäischen Währungsunion liegen. Es wurde dargestellt, dass die Zentralbank offensichtlich dann keine optimale Geldpolitik durchführen kann, wenn es unterschiedliche wirtschaftliche Situationen in den verschiedenen Mitgliedsländern gibt. Wie stark jeweils die Kosten einer nicht optimalen Geldpolitik sind, hängt von mehreren Eigenschaften der an der Währungsunion beteiligten Länder ab, beispielsweise Preis- und Lohnflexibilität, Arbeitsmobilität, Synchronität der Inflationsraten etc.⁵ Wenn zum Beispiel der Lohn sehr flexibel ist, werden die Arbeiter des Landes B in dem auf Seite 3 präsentierten Beispiel auf die Arbeitslosigkeit reagieren und ihre Lohnanforderungen senken, womit Produkte des Landes B günstiger werden und die Nachfrage wieder steigen dürfte. In diesem Fall wäre eine Lösung auch ohne geldpolitischen Eingriff möglich.⁶

Eine weitere für die Kosten der EWU entscheidende Eigenschaft ist der Grad, indem die Wachstumsraten des Bruttoinlandsprodukts der einzelnen Länder übereinstimmen. Wenn nämlich beispielsweise Land A um 5% jährlich wächst und Land B nur um 3%, dann werden die Importe von Land A aus Land B jährlich um 5% wachsen, während die Importe von Land B aus Land A nur um jährlich 3% wachsen. Das würde aber zu einem Defizit in der Handelsbilanz von Land A führen, weil die Importe schneller wachsen als die Exporte. Daher muss A seine Terms of Trade so verändern, dass seine Produkte in Land B günstiger werden. Das geht aber nur, indem die Währung von Land A abgewertet wird oder wenn A seine Preise senkt. In einer Währungsunion ist aber nur die zweite Option möglich, da die Wechselkurse untereinander fix sind. Eine Senkung der Preise würde allerdings das Wachstum in Land A beschränken.⁷

Eine optimale Währungsunion ist also dann gegeben, wenn das Bruttoinlandsprodukt der beiden Länder möglichst ähnliche Wachstumsraten hat, was gleichbedeutend ist mit synchronen Konjunkturzyklen. Im Falle synchroner Konjunkturzyklen ist ein Kriterium für eine Währungsunion mit niedrigen Kosten erfüllt. Falls die Länder keine synchronen Konjunkturzyklen haben, kommt es zum Trade-off zwischen dem zweifelsfrei vorhandenen Gewinn durch die Einführung einer gemeinsamen Währung und dem Verlust durch die Aufgabe einer eigenen Geldpolitik.

Ob synchrone Konjunkturzyklen vorliegen, soll im Folgenden mit Hilfe eines „common features“- Tests untersucht werden. Es werden also jeweils die Wachstumsraten des Bruttoinlandsprodukt der getesteten Länder verwendet. Dabei können die Testergebnisse Indizien für die Beantwortung mehrerer Fragen bezüglich der europäischen Integration geben. Einerseits soll untersucht werden, ob die Kosten der aktuellen Währungsunion durch gemeinsame Konjunkturzyklen niedrig sind. Es soll allerdings auch überprüft werden, ob die gerade erst neu in die Währungsunion aufgenommenen Länder Slowenien, Malta und Zypern bereits ähnliche Konjunkturzyklen haben oder nicht, um zu beurteilen, ob eine Aufnahme dieser Länder auf Grund möglicher hoher Kosten nicht sinnvoll gewesen sein könnte. Des weiteren sollen auch potentielle Mitgliedsländer wie beispielsweise Großbritannien, Schweden oder Dänemark betrachtet werden, um zu überprüfen ob einerseits die Aufnahme zu hohen Kosten führen könnte und ob sich andererseits die Konjunkturzyklen der bereits aufgenommenen Staaten von den potentiellen unterscheiden, sodass man daraus schließen könnte, dass die Währungsunion bereits zur Angleichung der Konjunkturzyklen führen geführt hat. Eine weitere mögliche Fragestellung ist, inwieweit regionale und historische Aspekte bei der Synchronität der Konjunkturzyklen eine Rolle spielen. Möglicherweise zeigt eine nähere Betrachtung der Ergebnisse, dass besonders häufig Länder derselben Region ähnliche Konjunkturzyklen haben, oder dass diejenigen Länder ähnliche Konjunkturzyklen haben, die durch historische Zusammenhänge ähnliche Eigenschaften haben könnten. Beispielsweise könnten die sechs Länder durch synchrone Konjunkturzyklen auffallen, die bereits Anfang der fünfziger Jahre die Europäische Gemeinschaft für Kohle und Stahl bildeten(Deutschland, Frankreich, Italien, Luxemburg, Belgien sowie die Niederlande). Dieses würde einen Hinweis auf einen langfristigen wirtschaftlichen Integrationsprozess geben.

3.“Common features“-Test

Das folgende Kapitel soll sich mit der Durchführung des „common features“- Tests befassen. Zuerst wird eine kurze Einführung in die Testmethodik vorgenommen, auf welche die Durchführung eines solchen Tests für ein beispielhaftes Länderpaar folgt. Der dritte Abschnitt dieses Kapitels präsentiert und interpretiert die Ergebnisse eines ausgewählten Samples an Staaten Europas. Abschließend folgt im vierten Abschnitt ein kurzer Überblick über bisherige Veröffentlichungen zum Thema Sychronität der Konjunkturzyklen in Verbindung mit der Durchführung von „common features“- Tests.

3.1 Testmethodik

Die Testmethodik des „common features“-Ansatzes geht zurück auf Engle/Kozicki(1993). Generell testet ein „common features“- Test, ob zwei Zeitreihen, die als Voraussetzung stationär sein müssen, gleiche Eigenschaften haben. Gleiche Eigenschaften können beispielweise Stationarität, Autokorrelation, Saisonalität, ARCH- beziehungsweise GARCH-Komponenten sowie MA-Komponenten sein. In diesem Zusammenhang kann Autokorrelation als Konjunkturzyklus interpretiert werden, folglich wird hier ein Test auf eine gemeinsame Autokorrelation in zwei Zeitreihen durchgeführt.⁸ Dabei ist die Intuition des Tests, dass dann zwei gemeinsame Eigenschaften vorliegen, wenn beide Zeitreihen diese Eigenschaft besitzen und eine Linearkombination aus beiden gefunden werden kann, die diese Eigenschaft nicht mehr aufweist. Im Fall des Tests auf Autokorrelation müssten beide Zeitreihen einem AR-Prozess gleicher Ordnung folgen, und es müsste eine Linearkombination geben, die keinen AR-Prozess mehr aufweist, also nicht mehr korreliert ist mit den Vergangenheitswerten.⁹

Vor dem eigentlichen Test muss überprüft werden, ob beide Zeitreihen stationär sind. Folglich wird ein unit- root- Test durchgeführt. Beim „common-features“- Test selbst geht man dann in zwei Schritten vor. Zuerst wird eine Box- Jenkins- Analyse durchgeführt, um den jeweiligen AR- Prozess zu bestimmen. Falls die beiden Zeitreihen unterschiedlichen AR- Prozessen folgen, ist ein weiterer Schritt nicht mehr notwendig, denn dann kann logischerweise keine gemeinsame AR- Komponente vorliegen. Liegen dieselben AR- Prozesse vor, wird im zweiten Schritt eine Regression geschätzt, um eine Linearkombination aus beiden Zeitreihen zu erhalten. Bei dieser Regression wird nicht nach der Methode der kleinsten Quadrate geschätzt, sondern mit der 2-Stufen-Least-Squares-Methode, um ein mögliches Endogenitätsproblem zu überwinden. Der 2-Stufen-Least-Squares-Schätzer nutzt anstatt der endogenen Variablen sogenannte Instrumentenvariablen, welche beispielsweise verzögerte Werte der eigentlichen Variablen sein können. Das Residuum der geschätzten Regression wird dann anhand des in EViews bereits vorprogrammierten F-Tests untersucht. Es wird getestet, ob verzögerte Werte noch Einfluss auf das Residuum haben. Der F-Test ist c²-verteilt mit der Nullhypothese, dass kein Einfluss der verzögerten Werte mehr vorhanden ist. Die Nullhypothese wird dann beibehalten, wenn der Wert der F-Statistik kleiner ist als der kritische Wert der c²-Statistik auf einem bestimmten Signifkanzniveau. Für diesen Fall liegt keine Autokorrelation aus den Originalreihen mehr vor und es kann von einem „common feature“ ausgegangen werden.

3.2 Durchführung des Tests

Für die Durchführung dieses beispielhaften Tests wurden die Länder Frankreich und Italien ausgewählt. Es werden also die Wachstumsraten des Bruttoinlandsprodukts dieser beiden Länder verwendet . Diese Daten stammen aus der „World Development Indicators“(WDI)- Datenbank der Weltbank. Für beide Länder waren jährliche Wachstumsraten im Zeitraum von 1961 bis 2006 verfügbar. Die Wachstumsraten wiederum müssen vor der eigentlich Analyse auf stochastische Trends(„unit roots“) getestet werden, um die notwendige Stationarität zu gewährleisten. Hierzu wird der Augmented- Dickey- Fuller- Test durchgeführt, um ebenfalls auf einen deterministischen Trend zu testen.¹⁰ Die Nullhypothese lautet, dass eine „unit root“ und damit ein stochastischer Trend vorliegt. Folglich ist Stationarität nur dann gegeben, wenn die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Die optimale Lag-Länge des Tests wird dabei von EViews automatisch nach dem Schwarz-Informations-Kriterium(SIC) ausgewählt. In diesem Fall kann sowohl für die Wachstumsraten Frankreichs(Abbildung 1) als auch für die Italiens(Abbildung 2) die Nullhypothese auf dem 5%-Signifikanzniveau abgelehnt werden, da die t-Statistik jeweils größer ist als der kritischer Wert und daher auch der p-Wert kleiner als 0,05 ist.

Da beide Zeitreihen stationär sind, kann nun mit der Box- Jenkins- Analyse begonnen werden. Ein Blick auf das Korrelogramm der Wachstumsraten Frankreichs(Abbildung 3) zeigt, dass die Autokorrelationsfunktion langsam abnimmt, bis sie beim 11.Lag erst endgültig insignifikant wird. Die Autokorrelationsfunktion deutet also auf einen AR- Prozess hin.¹¹ Um festzustellen, welche Ordnung dieser AR- Prozess haben könnte, betrachtet man die Partielle Korrelationsfunktion. Diese ist nur im 1.Lag signifikant, was typisch für einen AR- Prozess 1. Ordnung ist.¹² Um das Modell letztendlich auszuwählen, wird im Folgenden das Modell(Abbildung 5) gewählt, dessen Schwarz-Informations-Kriterium den geringsten Wert aufweist, unter der Nebenbedingung, dass die Residuen keine Struktur mehr beinhalten. Das Schwarz-Informations-Kriterium hat die Eigenschaft, dass die Lag- Länge konsistent geschätzt wird.¹³ Des weiteren wird darauf Wert gelegt, dass alle Koeffizienten signifikant sind, um so ein brauchbares Modell zu erhalten. Es wurden jeweils bis zu vier Lags überprüft. Bei Frankreich weist tatsächlich das schon vermutete AR(1)-Modell den geringsten Wert auf, sodass im Folgenden davon ausgegangen wird, dass die Wachstumsraten Frankreichs einem AR(1)-Prozess folgen. Eine Untersuchung der Residuen mit Hilfe der Q-Statistik führt dazu, dass die Nullhypothese, die besagt, dass keine Autokorrelation in den Residuen mehr vorliegt, nicht abgelehnt werden kann. Sie müsste abgelehnt werden, wenn einzelne Werte der Q-Statistik zu groß sind. Dabei ist die Q-Statistik asymptotisch c²-verteilt mit m Freiheitsgraden.¹⁴ Ein beispielhafter Wert zur Q-Statistik am 10.Lag ist in Tabelle 2 angegeben. Der kritische c²(10)-Wert liegt hier bei 18,31, sodass die Nullhypothese nicht abgelehnt werden kann.

Untersucht man nun die Wachstumsraten des BIP Italiens, beginnend wieder mit dem Korrelogramm(Abbildung 4), zeigt sich dort ein weniger eindeutiges Bild. Zwar ist das 1.Lag deutlich signifikant und die Abhängigkeitsstruktur nimmt beim 2.Lag ab, aber das 3.Lag zeigt wieder eine steigende Autokorrelation. Die Autokorrelation des 6.Lags ist sogar annähernd genauso groß wie die des ersten. Es ist also keine typische Struktur eines autoregressiven Prozesses zu erkennen. Die Partielle Korrelationsfunktion zeigt hingegen, dass nur das 1.Lag außerhalb des Bartlett-Bandes liegt. Somit hätte man ein Indiz für einen Prozess erster Ordnung. Wählt man nun wieder nach dem SIC-Kriterium aus, weist tatsächlich der AR(1)-Prozess den geringsten Wert auf(Abbildung 6). Zudem sind die Residuen ohne Struktur(Tabelle 2) und alle Koeffizienten signifikant. Somit ist der AR(1)-Prozess brauchbar, um die Wachstumsraten Italiens zu beschreiben.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Beide Länder folgen einem AR- Prozess 1.Ordnung. Folglich ist es möglich, dass beide Länder dieselbe Komponente in ihren Zeitreihen haben. Um das zu überprüfen, wird nun die Regression geschätzt,¹⁵ in der X als Regressand und Y als Regressor die Wachstumsraten der verwendeten Länder darstellen, c das Absolutglied, w das Residuum und d den „common feature“- Koeffizienten. Das Residuum w darf keinen AR- Prozess mehr beinhalten, damit eine gemeinsame AR- Komponente vorliegt. Hier ergibt sich ein geschätzter „common feature“- Koeffizient von 1,029. Die Schätzung der Regression ist in Abbildung 7 aufgeführt. Die nun folgende Überprüfung des Residuums mittels des F-Tests, ob die verzögerten Werte noch einen Einfluss auf das Residuum haben, ergibt hier einen p-Wert von 0,518(Abbildung 8).Daraus folgt, dass die Nullhypothese, dass ein „common feature“ vorliegt, nicht abgelehnt werden kann. Es gibt also ein Indiz dafür, dass die Konjunkturzyklen Frankreichs und Italiens synchron sind. Bezogen auf die Kosten der Aufgabe der eigenen Geldpolitik bedeutet das, dass die Kosten relativ gering sein könnten, weil das BIP beider Länder ähnliche Wachstumsraten hat. Es kann also davon ausgegangen werden, dass eine Währungsunion zwischen diesen beiden Ländern durch die in Kapitel 2 erwähnten positiven Effekte durchaus Sinn machen könnte, weil die Kosten relativ gering sein könnten.

[...]

¹ Eijfinger, S. und de Haan, J.(2000), S. 16/17

² Mendizabal(2002), S.274

³ vgl. Krugman, P. und Obstfeld, M.(2006), S.706

⁴ vgl. Mundell, R.(1961) , S.658/659

⁵ vgl. Traistaru, I..(2004), S.7

⁶ vgl. Eijfinger, S. und de Haan, J.(2000), S. 19

⁷ vgl. de Grauwe, P.(2000), S.19

⁸ vgl. Engle, R. und Kozicki, S.(1993), S.376

⁹ vgl. Cheung, Y. und Westermann, F.(2000), S.10

¹⁰ vgl. Kirchgässner, G. und Wolters, J.(2006), S.151

¹¹ vgl. Kirchgässner, G. und Wolters, J.(2006), S.31

¹² vgl. Kirchgässner, G. und Wolters, J.(2006), S.49

¹³ vgl. Kirchgässner, G. und Wolters, J.(2006), S.51/52

¹⁴ vgl. Kirchgässner, G. und Wolters, J.(2006), S.16/17

¹⁵ vgl. Cheung(1994), S.21