Ostdeutsche Wirtschaft stagniert im Jahr 2013
Hans-Ulrich Brautzsch, Franziska Exß, Cornelia Lang, Axel Lindner, Brigitte Loose, Udo Ludwig, Birgit Schultz
Konjunktur aktuell,
No. 3,
2013
Abstract
Die gesamtwirtschaftliche Produktion in Ostdeutschland dürfte im Jahr 2013 stagnieren, während sie in Gesamtdeutschland wohl um 0,7% zulegt. Die Zuwachsraten liegen nun seit dem Jahr 2010 unter denen im Westen Deutschlands. Das liegt vor allem daran, dass die wichtigen Absatzmärkte der ostdeutschen Wirtschaft nicht in schnell wachsenden Schwellenländern, sondern in Europa liegen und die europäische Wirtschaft in der Krise steckt. Zudem ist in Ostdeutschland die Produktion von Vorleistungsgütern von größerer Bedeu¬tung als in Westdeutschland, und deren Nachfrage entwickelte sich seit dem vergangenen Jahr schwach, nicht zuletzt weil Läger europaweit abgebaut werden. Allerdings wird die Konjunktur in Deutschland, und damit auch im Osten des Landes, im Verlauf des Jahres 2013 deutlich Fahrt aufnehmen.
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An Options-based Approach to Forecast Competing Bids: Evidence for Canadian Takeover Battles
Stefan Eichler, Dominik Maltritz
Applied Economics,
No. 34,
2013
Abstract
During takeover battles, a tender offer provides a call option right to the target’s shareholders: it guarantees the offered price but maintains the chance of a higher offer. We present an options-based approach to estimate the probability and expected value of higher competing takeover bids using target stock price data. Analysing Canadian takeover battles in the period 1997 to 2007 we find that during the 5 trading days prior to the occurrence of an increased takeover bid, the estimated probability of a higher bid exceeds 80% on average and the expected value of a potential competing bid almost matches the realized value.
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10.06.2013 • 17/2013
Gemeinschaftsdiagnose: IWH-Konjunkturforscher weiterhin im Gutachterkreis
Das Institut für Wirtschaftsforschung Halle wird auch in den kommenden drei Jahren an dem gemeinsamen halbjährlichen Gutachten der Wirtschaftsforschungsinstitute zur Lage der Wirtschaft in Deutschland mitarbeiten. Dies teilte das Bundeswirtschaftsministerium am vergangenen Freitag mit. Das IWH setzt die erfolgreiche Zusammenarbeit mit seinem Projektpartner Kiel Economics Research & Forecasting fort.
Oliver Holtemöller
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IWH-Flash-Indikator: II. Quartal und III. Quartal 2013
Katja Drechsel
IWH-Flash-Indikator,
No. 2,
2013
Abstract
Nach einem schwachen konjunkturellen Start im ersten Quartal 2013 zeigt der IWH-Flash-Indikator für das zweite und dritte Quartal eine Zunahme des Bruttoinlandsproduktes um jeweils 0,3% an. Die im ersten Quartal 2013 witterungsbedingt aufgeschobene Produktion könnte auch zu etwas höheren Expansionsraten führen, insbesondere im zweiten Quartal.
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Datenrevision der amtlichen Statistik – ärgerlich, aber wohl unausweichlich
Udo Ludwig
Wirtschaft im Wandel,
No. 2,
2013
Abstract
Mit der aktuellen Veröffentlichung zum Wachstum des Bruttoinlandsproduktes in den deutschen Bundesländern im Jahr 2012 hat der Arbeitskreis „Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen der Länder“ zum Teil erhebliche Korrekturen der Berechnungen für die Jahre 2010 und 2011 gemeldet. Das Niveau der Produktion in den einzelnen ostdeutschen Flächenländern wurde für die beiden Jahre (mit Ausnahme von Sachsen-Anhalt für 2011) jeweils um rund 1% bis 3% angehoben. In der Folge wird ein stärkeres Wachstum unmittelbar nach dem Krisenjahr 2009, aber ein Abbremsen im darauffolgenden Jahr ausgewiesen. Besonders hart traf dies das Wachstumsprofil der Wirtschaft in Sachsen-Anhalt, in dem im Lichte der neuen Daten auf ein starkes Wachstumsjahr 2010 eine Stagnation im Jahr 2011 folgt. Die vorläufigen Daten hatten für 2011 ein Wachstum von 2,4% ausgewiesen.
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German Economy Recovering – Long-Term Approach Needed to Economic Policy: Joint Economic Forecast Spring 2013
Dienstleistungsauftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie,
2013
Abstract
Die Konjunktur in Deutschland ist im Frühjahr 2013 wieder aufwärts gerichtet. Die Lage an den Finanzmärkten hat sich entspannt, nachdem die Unsicherheit über die Zukunft der Europäischen Währungsunion gesunken ist. Auch der weltwirtschaftliche Gegenwind hat nachgelassen. Die Institute erwarten, dass in Deutschland das Bruttoinlandsprodukt in diesem Jahr um 0,8 % (68 %-Prognoseintervall: 0,1 % bis 1,5 %) und im kommenden Jahr um 1,9 % zunimmt. Die Zahl der Arbeitslosen dürfte weiter zurückgehen und im Jahresdurchschnitt bei 2,9 Mill. in diesem bzw. 2,7 Mill. Personen im nächsten Jahr liegen. Die Inflationsrate wird im laufenden Jahr auf 1,7 % zurückgehen, bevor sie bei zunehmender Kapazitätsauslastung im kommenden Jahr auf 2,0 % anzieht. Der Staatshaushalt wird im Jahr 2013 annähernd ausgeglichen sein und im Jahr 2014 dank der günstigeren Konjunktur einen Überschuss von 0,5 % in Relation zum Bruttoinlandsprodukt aufweisen. Die Wirtschaftspolitik sollte jetzt die lange Frist wieder stärker in den Blick nehmen. Zwar haben strukturelle Anpassungsprozesse in den Krisenländern inzwischen begonnen, institutionelle Probleme im Euroraum sind aber noch nicht gelöst. Der deutsche Staatshaushalt ist auch demografiebedingt langfristig erheblichen Belastungen ausgesetzt.
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Bottom-up or Direct? Forecasting German GDP in a Data-rich Environment
Katja Drechsel, Rolf Scheufele
Abstract
This paper presents a method to conduct early estimates of GDP growth in Germany. We employ MIDAS regressions to circumvent the mixed frequency problem and use pooling techniques to summarize efficiently the information content of the various indicators. More specifically, we investigate whether it is better to disaggregate GDP (either via total value added of each sector or by the expenditure side) or whether a direct approach is more appropriate when it comes to forecasting GDP growth. Our approach combines a large set of monthly and quarterly coincident and leading indicators and takes into account the respective publication delay. In a simulated out-of-sample experiment we evaluate the different modelling strategies conditional on the given state of information and depending on the model averaging technique. The proposed approach is computationally simple and can be easily implemented as a nowcasting tool. Finally, this method also allows retracing the driving forces of the forecast and hence enables the interpretability of the forecast outcome.
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Financial Factors in Macroeconometric Models
Sebastian Giesen
Volkswirtschaft, Ökonomie, Shaker Verlag GmbH, Aachen,
2013
Abstract
The important role of credit has long been identified as a key factor for economic development (see e.g. Wicksell (1898), Keynes (1931), Fisher (1933) and Minsky (1957, 1964)). Even before the financial crisis most researchers and policy makers agreed that financial frictions play an important role for business cycles and that financial turmoils can result in severe economic downturns (see e.g. Mishkin (1978), Bernanke (1981, 1983), Diamond (1984), Calomiris (1993) and Bernanke and Gertler (1995)). However, in practice researchers and policy makers mostly used simplified models for forecasting and simulation purposes. They often neglected the impact of financial frictions and emphasized other non financial market frictions when analyzing business cycle fluctuations (prominent exceptions include Kiyotaki and Moore (1997), Bernanke, Gertler, and Gilchrist (1999) and Christiano, Motto, and Rostagno (2010)). This has been due to the fact that most economic downturns did not seem to be closely related to financial market failures (see Eichenbaum (2011)). The outbreak of the subprime crises ― which caused panic in financial markets and led to the default of Lehman Brothers in September 2008 ― then led to a reconsideration of such macroeconomic frameworks (see Caballero (2010) and Trichet (2011)). To address the economic debate from a new perspective, it is therefore necessary to integrate the relevant frictions which help to explain what we have experienced during recent years.
In this thesis, I analyze different ways to incorporate relevant frictions and financial variables in macroeconometric models. I discuss the potential consequences for standard statistical inference and macroeconomic policy. I cover three different aspects in this work. Each aspect presents an idea in a self-contained unit. The following paragraphs present more detail on the main topics covered.
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