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By Werner Gaab, Ullrich Heilemann, Jürgen Wolters

Das vorliegende Buch ist eine Einführung in die praktische Arbeit mit makroökonometrischen Modellen. Die Autoren sind auf dem Feld overseas ausgewiesene Wissenschaftler. Die Beiträge thematisieren alle Aspekte des Verständnisses der statistisch/ökonometrisch und ökonomisch-theoretischen Grundlagen makroökonometrischer Modelle, ihrer Wirkungsbeziehungen sowie ihrer Prognose- und Simulationsleistungen. Die Beiträge sind für sich verständlich und wenden sich an Interessierte, ohne spezifische statistische oder ökonometrische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Der Leser kann die wichtigsten Methoden und Verfahren anhand der allgemein verfügbaren Verfahren und Daten sowie des verwendeten makroökonometrischen Modells leicht nachvollziehen. Das verwendete Modell ist das RWI-Konjunkturmodell, ein mittelgroßes makroökonometrisches Modell für die Bundesrepublik Deutschland, das seit mehr als 25 Jahren regelmäßig für Prognosen und Simulationen Anwendung findet.

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_ . Liegt der Korrelationskoeffizient unter dem kritischen Wert, behandelt man x, und x j wie orthogonale Regressoren. Ein Regressor heißt orthogonal, wenn der einfache Korr elationskoeffizient für ihn und jeden anderen Regr essor der Regressionsgleichung null ist; bei Werten in der Nähe von null spricht man von quasiorthogonalen Regressoren. Im Falle von Multikollinearität sind mit der OLS-Methode Koeffizientenschätzungen möglich, die jedoch, wie im näch sten Abschnitt dargestellt wird, vorsichtig zu interpretieren sind.

Der Nettokapitalstock als Variable enthalten, stellt seine erste Differenz die Nettoinvestitionen dar. Die Verfahren der zweiten Gruppe lassen sich anwenden, wenn zuverlässige externe Informationen zu gewinnen sind . Dies soll an einem Beispiel verdeutlicht werden. Ist das Verhältnis c der beiden Koeffizienten 1t 2 und 1t 3 ' nicht aber ihre Werte bekannt, lässt sich die Multikollinearität ganz beseitigen . 1 (1t 1 3 )+U I 1t 2 XIO+X 3 Klassisches lineares Einzelgleichungsrcgrcssionsmodell 35 ersetzt man das Verhältnis 1t 2 11t 3 durch den bekannten Wert c.

9699 0,9761 0,9812 0,9854 0,9887 0,9913 0,9934 0,995 1 0,9963 0,9973 0,9980 0,9986 0,9990 0,9993 0,9995 0,9996 0,9997 0,9998 0,09 0 ,5359 0,5753 0,6141 0,6517 0,6879 0,7124 0, 7549 0,7852 0,8133 0,8389 0,8621 0,8830 0,90 15 0,9177 0,9319 0,9441 0,9545 0,9633 0,9706 0,9767 0,98 17 0,9857 0,9890 0,991 6 0,9936 0,9952 0,9964 0,9974 0,9981 0,9986 0,9990 0,9993 0,9995 0,9997 O,99

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