Ostdeutschland 30 Jahre nach dem Mauerfall: Erreichtes und wirtschaftspolitischer Handlungsbedarf
Reint E. Gropp, Gerhard Heimpold
Wirtschaftsdienst,
Nr. 7,
2019
Abstract
Dass Ostdeutschland bei der Verringerung der Ost-West-Produktivitätslücke nur noch wenig vorankommt, hat nicht nur mit fehlenden Konzernzentralen zu tun. Eine Produktivitätslücke existiert in Betrieben aller Größen. Sie ist im städtischen Raum größer als im ländlichen. Der Fachkräftemangel ist der neue Entwicklungsengpass. Um gegenzusteuern, sollte die Wirtschaftspolitik nicht durch zusätzliche Subventionen, die an die Arbeitsplatzschaffung und -erhaltung gebunden sind, den Produktivitätsdruck abschwächen. Die Produktivitätspotenziale der ostdeutschen Städte gilt es zu heben. Fachkräftesicherung verlangt qualifizierte Zuwanderung mit einer entsprechenden Willkommenskultur in Ostdeutschland.
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05.05.2022 • 11/2022
IWH-Insolvenztrend: Zahl der Insolvenzen stabilisiert sich im April
Die Zahl der Insolvenzen von Personen- und Kapitalgesellschaften ist im April nicht weiter angestiegen, zeigt die aktuelle Analyse des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (IWH). Für die nächsten beiden Monate ist nicht mit stark veränderten Insolvenzzahlen zu rechnen.
Steffen Müller
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Losing Work, Moving Away? Regional Mobility After Job Loss
Daniel Fackler, Lisa Rippe
Abstract
Using German survey data, we investigate the relationship between involuntary job loss and regional mobility. Our results show that job loss has a strong positive effect on the propensity to relocate. We also analyze whether the high and persistent earnings losses of displaced workers can in part be explained by limited regional mobility. Our findings do not support this conjecture as we find substantial long lasting earnings losses for both movers and stayers. In the short run, movers even face slightly higher losses, but the differences between the two groups of displaced workers are never statistically significant. This challenges whether migration is a beneficial strategy in case of involuntary job loss.
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Protest! Die Rolle kultureller Prägung im Volkswagenskandal
Felix Noth, Lena Tonzer
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 3,
2020
Abstract
Die Aufdeckung manipulierter Abgaswerte bei Dieselautos des Herstellers Volkswagen (VW) durch die amerikanischen Behörden im Jahr 2015 brachte einen der größten Unternehmensskandale Deutschlands zutage. Dieser Skandal blieb nicht ohne Konsequenzen. Martin Winterkorn trat von seinem Amt als Vorstandsvorsitzender und Michael Horn als Chef von Volkswagen in den USA zurück. Viele VW-Kunden klagten gegen den Konzern, und in deutschen Großstädten wurde über Dieselfahrverbote diskutiert. Doch gab es auch eine Reaktion auf Konsumentenseite, also seitens der Autokäufer? Und wenn ja, spielen hier gesellschaftskulturelle Unterschiede wie zum Beispiel religiöse Prägung eine Rolle? Diesen Fragen geht ein im letzten Jahr erschienenes Arbeitspapier des IWH nach. Die empirische Analyse beschäftigt sich mit der Frage, ob Konsumenten nach dem VW-Skandal ihr Kaufverhalten stärker anpassen, wenn das gesellschaftliche Umfeld protestantisch geprägt ist. In der wissenschaftlichen Literatur zeigt sich, dass Protestanten mehr Wert auf eine Überwachung und Durchsetzung von Regeln legen, weshalb die Autoren von dieser Religionsgruppe eine ausgeprägtere Reaktion auf den VW-Skandal erwarten. Das Hauptergebnis der Studie legt dann genau diesen Schluss nahe: In den deutschen Regionen, in denen die Mehrheit der Bevölkerung dem protestantischen Glauben angehört, kam es zu signifikant höheren Rückgängen bei VW-Neuzulassungen infolge des VW-Skandals. Der Effekt ist umso stärker, je länger die Region durch protestantische Werte geprägt ist. Offenbar können bestimmte gesellschaftskulturelle Ausprägungen wie Religion und deren Normen ein Korrektiv für Verfehlungen von Unternehmen darstellen und somit verzögerte oder ausbleibende Maßnahmen von Politikern und Regulierern zum Teil ersetzen.
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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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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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Did the Swiss Exchange Rate Shock Shock the Market?
Manuel Buchholz, Gregor von Schweinitz, Lena Tonzer
Abstract
The Swiss National Bank abolished the exchange rate floor versus the Euro in January 2015. Based on a synthetic matching framework, we analyse the impact of this unexpected (and therefore exogenous) shock on the stock market. The results reveal a significant level shift (decline) in asset prices in Switzerland following the discontinuation of the minimum exchange rate. While adjustments in stock market returns were most pronounced directly after the news announcement, the variance was elevated for some weeks, indicating signs of increased uncertainty and potentially negative consequences for the real economy.
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Die wirtschaftliche Entwicklung Sachsen-Anhalts seit 1990
Oliver Holtemöller, Axel Lindner
Abstract
In diesem Beitrag wird die wirtschaftliche Entwicklung Sachsen-Anhalts seit 1990 im Kontext des ostdeutschen Transformationsprozesses von einer Zentralverwaltungswirtschaft zu einer Marktwirtschaft beschrieben. Die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit Sachsen-Anhalts hat in den frühen 1990er Jahren zunächst schnell gegenüber Westdeutschland aufgeholt, vor allem weil der Kapitalstock modernisiert und erweitert worden ist. Seit einiger Zeit stagniert der Aufholprozess jedoch, und das Bruttoinlandsprodukt je Erwerbstätigen liegt etwa 20% unter dem westdeutschen Niveau. Die wirtschaftspolitische Herausforderung besteht darin, den Aufholprozess durch die Förderung von Forschung und Innovation und durch bessere Qualifizierung der Erwerbstätigen weiter voranzubringen.
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Emissionsrechtemanagement mit dem „CO2-Navigator“
Wilfried Ehrenfeld
IWH Discussion Papers,
Nr. 19,
2011
Abstract
Das Modul „Emissionsrechtemanagement“ des Softwarepaketes „CO2-Navigator“ ist ein Instrument zum unternehmensinternen Management von Emissionsrechten im Rahmen des europäischen Emissionshandels. Es liefert zu jedem Zeitpunkt eines Kalenderjahres einen Überblick über den tagesaktuellen Bestand an Emissionszertifikaten sowie Transaktionen von CO2-Emissionszertifikaten wie Zuteilung, Kauf- und Verkaufsaktivitäten. Dabei werden die relevanten Zeitpunkte, Mengen und Preise erfasst.
Ausgehend vom aktuellen Stand der Emissionen einer Anlage wird mit Hilfe eines
unternehmenstypischen Emissionsprofils eine Abschätzung der Zertifikatedeckung
zum Bilanzstichtag des aktuellen Jahres ermöglicht. Hierbei wird eine eventuelle
Zertifikateunter- oder -überdeckung quantifiziert und graphisch verdeutlicht. Das
Modul stellt somit ein nützliches Hilfsmittel im Risikomanagementprozess von emissionsintensiven Unternehmen dar. Auf den von diesem Modul gelieferten Daten baut eine eventuell anschließende Investitionsanalyse auf, beispielsweise eine stochastische Investitionsplanung. Dieses Papier veranschaulicht die Motivation und den rechtlichen Rahmen sowie die technische Konzeption des Instruments.
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