01.02.2021 • 4/2021
Privatpersonen erhöhen Ersparnisse aufgrund fehlender Ausgabemöglichkeiten und nicht aus Angst vor Arbeitslosigkeit
Während der Corona-Krise haben europäische Haushalte so viel Geld zurückgelegt wie noch nie. Eine Analyse des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) führt dieses Sparverhalten hauptsächlich auf ein eingeschränktes Angebot infolge staatlicher Lockdown-Maßnahmen und nicht auf andere Faktoren wie ökonomische Unsicherheit zurück. IWH-Präsident Reint Gropp sieht daher Potenzial für eine rasche Wiederbelebung des Konsums und somit eine zügige wirtschaftliche Erholung, sobald der Lockdown aufgehoben wird.
Reint E. Gropp
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26.01.2021 • 3/2021
Krisensicherheit des europäischen Finanzsystems: Leopoldina und IWH organisieren Dialogveranstaltung
Steigende Arbeitslosigkeit und drohende Staatsinsolvenzen: Die Finanzkrise vor mehr als zehn Jahren hat ganz Europa getroffen. Die Folgen sind bis heute spürbar, zum Beispiel in Form niedriger Zinsen. Welche Lehren aus der Finanzkrise bisher gezogen wurden, ist Thema einer gemeinsamen Dialogveranstaltung der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH). Zu dieser Veranstaltung laden wir Sie herzlich ein und freuen uns über eine redaktionelle Erwähnung in Ihrem Medium.
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08.10.2020 • 20/2020
Populistische Strömungen in Europa: Leopoldina und IWH laden zu Dialogveranstaltung ein
Politische Spannungen in Europa nehmen zu und gefährden die europäische Integration. Angesichts der Coronavirus-Pandemie sowie ihrer Auswirkungen auf die Wirtschaft fordern populistische Parteien und Strömungen zunehmend eine Rückbesinnung auf nationales Vorgehen. Worin diese Europa-Skepsis begründet liegt und wie man auf sie reagieren kann, ist Thema einer gemeinsamen Dialogveranstaltung der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina und des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH). Zu dieser Veranstaltung laden wir Sie herzlich ein und freuen uns über eine redaktionelle Erwähnung in Ihrem Medium.
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Does Machine Learning Help us Predict Banking Crises?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Journal of Financial Stability,
December
2019
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance metric, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly efficiently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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01.11.2019 • 23/2019
Presseeinladung zur Verleihung des Max-Planck-Humboldt-Forschungspreises und der Max-Planck-Humboldt-Medaille 2019 in Berlin, Akademie der Künste, 5. November 2019 um 17:00 Uhr mit anschließendem Empfang
Zum zweiten Mal wird der neugestaltete Max-Planck-Humboldt-Forschungspreis von der Max-Planck-Gesellschaft und der Alexander von Humboldt-Stiftung in Berlin verliehen. Der diesjährige Träger des Preises ist Ufuk Akcigit von der Universität Chicago mit dem Thema: Warum besteht zwischen Ost- und Westdeutschland weiterhin eine wirtschaftliche Kluft?
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09.10.2019 • 22/2019
Presseeinladung zum Workshop: „Strukturwandel auf dem Arbeitsmarkt“ am 17. und 18. Oktober 2019 in Halle (Saale)
Digitaler, flexibler, internationaler: Der Arbeitsmarkt ist in vielerlei Hinsicht im Umbruch. Wie dieser Wandel sich auf Regionen, Branchen, Betriebe und Beschäftigte auswirkt, diskutiert eine gemeinsame Veranstaltung des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) und des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH).
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Gender Stereotypes still in MIND: Information on Relative Performance and Competition Entry
Sabrina Jeworrek
Journal of Behavioral and Experimental Economics,
October
2019
Abstract
By conducting a laboratory experiment, I test whether the gender tournament gap diminishes in its size after providing information on the relative performance of the two genders. Indeed, the gap shrinks sizeably, it even becomes statistically insignificant. Hence, individuals’ entry decisions seem to be driven not only by incorrect self-assessments in general but also by incorrect stereotypical beliefs about the genders’ average abilities. Overconfident men opt less often for the tournament and, thereby, increase their expected payoff. Overall efficiency, however, is not affected by the intervention.
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An Evaluation of Early Warning Models for Systemic Banking Crises: Does Machine Learning Improve Predictions?
Johannes Beutel, Sophia List, Gregor von Schweinitz
Abstract
This paper compares the out-of-sample predictive performance of different early warning models for systemic banking crises using a sample of advanced economies covering the past 45 years. We compare a benchmark logit approach to several machine learning approaches recently proposed in the literature. We find that while machine learning methods often attain a very high in-sample fit, they are outperformed by the logit approach in recursive out-of-sample evaluations. This result is robust to the choice of performance measure, crisis definition, preference parameter, and sample length, as well as to using different sets of variables and data transformations. Thus, our paper suggests that further enhancements to machine learning early warning models are needed before they are able to offer a substantial value-added for predicting systemic banking crises. Conventional logit models appear to use the available information already fairly effciently, and would for instance have been able to predict the 2007/2008 financial crisis out-of-sample for many countries. In line with economic intuition, these models identify credit expansions, asset price booms and external imbalances as key predictors of systemic banking crises.
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IWH-Subventionsdatenbank: Mikrodaten zu Programmen direkter Unternehmenssubventionen in Deutschland. Datendokumentation
Matthias Brachert, Alexander Giebler, Gerhard Heimpold, Mirko Titze, Dana Urban-Thielicke
IWH Technical Reports,
Nr. 2,
2018
Abstract
Nahezu alle entwickelten Volkswirtschaften haben Programme zur Förderung von Projekten in Unternehmen im Rahmen von Industriepolitik eingeführt. Allerdings ist sehr wenig darüber bekannt, welche Programme eigentlich genau zur Anwendung kommen, welche finanziellen Mittel dafür aufgebracht werden und ob die Programme in der Art und Weise wirken, wie sie ursprünglich intendiert waren. Evaluationsstudien, die auf kausalen Untersuchungsdesigns basieren, können einen wertvollen Beitrag zur Beantwortung der Frage leisten, ob ein Programm tatsächlich Wirkungen entfaltet und welcher der verschiedenen Ansätze am erfolgversprechendsten ist. Dieser Datenreport stellt die vom Zentrum für evidenzbasierte Politikberatung am Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH-CEP) entwickelte IWH-Subventionsdatenbank vor. Die Datenbank enthält (Stand November 2018) zehn Programme industriepolitischer Maßnahmen, die in Deutschland zur Anwendung kamen bzw. kommen. Der Report geht auf die Förderregeln dieser Programme ein und beschreibt die Prozeduren der Zusammenführung zu einer Masterdatei. Ferner diskutiert der Report Möglichkeiten der Verknüpfung der Förderdaten mit externen Unternehmensdatensätzen, die eine zwingende Voraussetzung für die Durchführung von Wirkungsanalysen darstellen, da die administrativen Förderdaten nicht alle Informationen enthalten, die für kausale Untersuchungsdesigns notwendig sind.
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The Role of Auditors in Merger and Acquisition Completion Time
Salim Chahine, Iftekhar Hasan, Mohamad Mazboudi
International Journal of Auditing,
Nr. 3,
2018
Abstract
Using a sample of 664 merger and acquisition (M&A) transactions and office‐level audit data, this study investigates the role of auditors in M&A completion time. We find that having a common auditor for both acquirer and target firms in M&A transactions increases the completion time of such transactions because the exposure to higher litigation and reputational costs outweighs the information‐access advantage of common auditors. However, auditors' past experience in M&A transactions helps reduce completion time and costs. These results are robust to having Big N auditors at both ends as well as to various acquirer, target, and deal characteristics.
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