Arbeiten mit ökonometrischen Modellen

Makroökonometrische Modelle sind aus der kurzfristigen Prognose und aus der wirtschaftspolitischen Analyse nicht mehr wegzudenken. Anwendung und Akzeptanz der Ergebnisse sind bei den Nutzergruppen freilich unterschiedlich ausgeprägt. Vorreiter hierzulande ist seit einiger Zeit der private Sektor, namentlich der Bankenbereich, während sich die Wirtschaftspolitik eher zögerlich zeigt, sieht man von der Deutschen Bundesbank ab. Zur Entfaltung einer eigentlichen Prognoseindustrie, wie dies z.B. in den angelsächsischen Ländern der Fall war, ist es bei uns nicht gekommen. Dessen ungeachtet hat die Nachfrage nach Ö konomen mit Kenntnissen über den Bau und die Nutzung makroökonometrischer Modelle ständig zugenommen.

Am Abend des 29. Dezember 1930 traf sich auf Einladung der Professoren Irving Fisher, Ragnar Frisch und Charles Roos in Cleveland, Ohio, eine Gruppe von Ö konomen, Statistikern und Mathematikern, um eine neue Gesellschaft, die „Econometric Society“, zu gründen. Diese Versammlung gilt als die Geburtsstunde einer selbständigen wirtschaftswissenschaftlichen Disziplin, der Ö konometrie. Damit begann ein wissenschaftliches Forschungsprogramm, das ständig expandiert und immer mehr die ökonomische Forschung durchdringt.

Vor einem Dutzend Jahren begann die Publikation einer Reihe von Arbeiten, welche die Ö konometrie unter dem Stich wort „Kointegration“ von Grund auf revolutioniert haben, was das vorangestellte Zitat unterstreichen soll. Ein Grund, warum sich das Kointegrationskonzept erdrutschartig auf dem Gebiet der empirischen Wirtschaftsforschung durchsetzen konnte, ist, dass hier rein technische, statistisch-zeitreihenanaly tische Ansätze mit dem ökonomischen Gleichgewichtsgedanken in Verbindung gebracht wurden. Hinzu kam, dass Vorliegen von Kointegration unter bestimmten Annahmen eine Kleinst-Quadrate(OLS)-Regression von Einzelgleichungen rechtfertigt, so dass die neuen Methoden mit gängigen Programmpaketen umgesetzt werden können.

In den bisherigen Ü berlegungen stand die Schätzung von Einzelgleichungen im Vordergrund. Dabei wurde eine einseitige „Kausalitätsbeziehung“ zwischen der abhängigen Variable y und den erklärenden oder unabhängigen Variablen X _i (i = 1,2…,K) derart unterstellt, dass die Variablen x _i zwar die Variable y beeinflussen, jedoch selbst unabhängig von y sind, d.h. dass keine Feedback-Beziehung existiert. Es gibt viele Beispiele dafür, dass die Einzelgleichungsbetrachtung nicht konsistent mit der ökonomischen Theorie ist. Betrachten wir z.B. die Preisbildung für ein Gut x auf einem polypolistischen Gütermarkt. Die ökonomische Theorie lehrt uns, dass der Preis p dieses Gutes nicht nur von der Nachfrage, sondern auch vom Angebot abhängig ist und dass die beobachteten Preisdaten das Ergebnis der Aktivitäten beider Marktseiten sind. In der Regel wird die Preisbildung auf einem derartigen Markt durch ein Gleichgewichtsmodell der folgenden Art beschrieben: Modell I: Standardmodell der Preistheorie wobei x ^d die nachgefragte Menge,x ^s die angebotene Menge und p den Preis des Gutes x darstellt und u und v stochastische Störglieder bezeichnen. Aus diesem Modell ist ersichtlich, dass Preis und Menge simultan durch Angebot und Nachfrage bestimmt werden.

Das RWI-Konjunkturmodell ist ein ökonometrisches Modell zur Analyse und Prognose der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung sowie zur Beurteilung wirtschaftspolitischer Maβnahmen. Es befindet sich seit mehr als 25 Jahren in der Anwendung und zählt mit dem Vierteljahresmodell der Deutschen Bundesbank zu den ältesten „aktiven“ gesamtwirtschaftlichen Modellen für die Bundesrepublik.2 Es stellt den Prototyp eines makroökonometrischen Modells mittlerer Gröβenordnung dar und an ihm lassen sich die wichtigsten Probleme ihres Baus, ihrer Struktur und Anwendung illustrieren. Die vorliegende Darstellung gibt einen Ü berblick über Erklärungsrahmen, theoretische und empirische Fundierung, Modellpraxis, Prognosegenauigkeit und Perspektiven des Modells.

Die Analyse der Determinanten ökonomischer Handlungen einerseits und deren Wirkungen andererseits zählen zu den zentralen Fragen der Ö konomie. Sie werden auf der Mikroebene ebenso wie auf der Makroebene gestellt und gleichermaβen mit Blick auf die Zukunft wie auf die Vergangenheit. Die Antworten fallen bekanntlich sehr unterschiedlich aus. Wegen der vielfältigen Interdependenzen ökonomischer Entscheidungen und Reaktionen überwiegen Partialanalysen, häufig unter sehr restriktiven Annahmen. Soweit es sich um empirische Arbeiten handelt, können ihre Ergebnisse meist nur sehr beschränkte zeitraum-örtliche Geltung beanspruchen.

This contribution discusses techniques for the investigation of qualitative properties of econometric models. The logical properties of large and sparse systems of equations are efficiently explored by means of graph theoretical tools. Such properties reveal the overall architecture of a model, permitting to better formulate a judgement on the theoretical characteristics and potential applications of the model. It also facilitates the interpretation of particular outcomes and may prove useful in the detection of errors and pitfalls in the model. In many cases this qualitative analysis is also used in strict connection with quantitative investigations such as simulation or the analysis of the dynamic properties of a model.

Large macroeconometric models are frequently used to simulate the responses of endogenous variables to exogenous shocks. Because the models are complex, it is often difficult to predict the outcomes of such experiments, to explain the results in an intuitive way, or to determine why alternative models produce different results.