Die Auswirkungen des Brexits auf Foreign Direct Investments und Bruttoinlandsprodukt Großbritanniens

Inhaltsverzeichnis

1 Einführung

1.1 Bedeutung der EU-Mitgliedschaft für das UK

1.2 Mögliche Folgen des Brexits

1.3 Bisherige Literatur

1.4 Vorgehen in dieser Arbeit

2 Grundlagen der Regressionsanalyse

2.1 Annahmen über das ökonomische Modell

2.1.1 Exogene Variablen (Annahme M1)

2.1.2 Parameterlinearität (Annahme M2)

2.1.3 Keine Multikollinearität (Annahme M3)

2.1.4 Konstante Regressionsparameter (Annahme M4)

2.2 Annahmen über die Störgröße

2.2.1 Erwartungswert Null (Annahme S1)

2.2.2 Homoskedastizität(Annahme S2)

2.2.3 Keine Autokorrelation (Annahme S3)

2.2.4 Normalverteilung (Annahme S4)

2.3 Folgen von Annahmeverletzungen

3 Grundlagen der Zeitreihenanalyse

3.1 White-Noise- und Random-Walk-Prozesse

3.2 Stationarität

3.3 Kointegration

3.4 ARIMA-Modell

3.4.1 AR-Modell

3.4.2 MA-Modell

3.4.3 ARMA-Modell

3.4.4 I-Modell

3.4.5 Bestimmung der Modellparameter

3.4.5.1 Bestimmung von p und q

3.4.5.1.1 Korrelogramme

3.4.5.1.2 Informationskriterien

3.4.5.2 Bestimmung von d

3.5 ARIMAX-Modell

4 Modellierung der Brexit-Folgen

4.1 Volkswirtschaftliche Grundlagen

4.2 Erste Auswirkungen

4.3 Vorgehen der Modellierung

4.4 Voruntersuchung

4.4.1 Parameterlinearität (Annahmen M1 und M2)

4.4.2 Stationarität

4.4.3 Kointegration

4.4.4 Stationarität nach Differenzenbildung

4.4.5 Multikollinearität (Annahme M3)

4.5 Modellauswahl

4.5.1 Bestimmung der Modellparameter

4.5.2 Bestimmung der Informationskriterien

4.6 Modellschätzung

4.7 Nachuntersuchung

4.7.1 Variablen (Annahme M4)

4.7.2 Residuen

4.7.2.1 Erwartungswert Null (Annahme S1)

4.7.2.2 Homoskedastizität (Annahme S2)

4.7.2.3 Keine Autokorrelation (Annahme S3)

4.7.2.4 Normalverteilung (Annahme S4)

5 Prognose

5.1 Annahmen über harten Brexit

5.2 Annahmen über dIm

5.3 Annahmen über dAL

5.4 Annahmen über dMig-EU

5.5 Aussage über dBIP

5.6 Modellvergleich und -kritik

6 Zusammenfassung

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, auf Basis aktueller Wirtschaftsdaten eine belastbare Prognose über die möglichen Auswirkungen eines harten Brexits auf das Bruttoinlandsprodukt (BIP) und die ausländischen Direktinvestitionen (FDI) Großbritanniens zu erstellen, wobei ein regressionsanalytischer Ansatz mit Zeitreihenmethoden kombiniert wird.

• Analyse der wirtschaftlichen Bedeutung der EU-Mitgliedschaft für das Vereinigte Königreich.
• Untersuchung der Wirkungskanäle des Brexits auf die britische Wirtschaft.
• Theoretische Fundierung und Anwendung von ökonometrischen Regressions- und Zeitreihenmodellen (ARIMAX).
• Prognose der BIP-Entwicklung unter der Annahme eines harten Brexits bis zum Jahr 2024.
• Vergleich der erzielten Modellierungsergebnisse mit bestehenden ökonomischen Studien.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einführung: Dieses Kapitel erläutert den historischen Kontext und die politischen Hintergründe, die zum Referendum über den EU-Austritt des Vereinigten Königreichs führten.

2 Grundlagen der Regressionsanalyse: Hier werden die theoretischen Voraussetzungen und Annahmen der Regressionsanalyse dargelegt, die für die ökonometrische Modellierung in dieser Arbeit zentral sind.

3 Grundlagen der Zeitreihenanalyse: In diesem Kapitel werden grundlegende Konzepte der Zeitreihenanalyse sowie die Funktionsweise von AR(p)-, MA(q)-, ARMA-, I- und ARIMA-Modellen vorgestellt.

4 Modellierung der Brexit-Folgen: Dieses Hauptkapitel befasst sich mit der praktischen Anwendung der Modellierung unter Berücksichtigung volkswirtschaftlicher Zusammenhänge und der Voruntersuchung der Datenreihen.

5 Prognose: Hier werden auf Basis des zuvor geschätzten Modells Prognosen für die Entwicklung des britischen BIP nach einem harten Brexit erstellt und kritisch reflektiert.

6 Zusammenfassung: Das abschließende Kapitel fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und ordnet sie in das wissenschaftliche Umfeld der Brexit-Forschung ein.

Schlüsselwörter

Brexit, Wirtschaft, BIP, FDI, Zeitreihenanalyse, Regression, ARIMAX, Prognose, Handelsbilanz, Kapitalbilanz, Europäische Union, Großbritannien, Regressionsanalyse, Konjunktur, Modellierung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Masterarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die potenziellen wirtschaftlichen Folgen des Brexits für das Vereinigte Königreich, mit einem spezifischen Fokus auf das Bruttoinlandsprodukt (BIP) und ausländische Direktinvestitionen (FDI).

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Felder umfassen die ökonomischen Determinanten des britischen Wachstums, die theoretische ökonometrische Modellbildung sowie die Analyse politisch bedingter Strukturbrüche im Zeitverlauf.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das primäre Ziel ist es, auf Basis historischer Daten und unter Annahme eines "harten" Brexit-Szenarios eine quantitative Prognose für die Entwicklung des britischen BIP bis 2024 zu erstellen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Autorin verwendet einen regressionsanalytischen Ansatz in Kombination mit einer Zeitreihenanalyse, insbesondere unter Nutzung von ARIMAX-Modellen, um die Wirkungszusammenhänge abzubilden.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil beinhaltet die theoretische Fundierung der Regressions- und Zeitreihenanalyse, die empirische Modellierung inklusive Stabilitätstests sowie die Herleitung der Prognoseszenarien.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit wird durch Begriffe wie Brexit, BIP, FDI, Zeitreihenanalyse, ARIMAX und ökonometrische Modellierung charakterisiert.

Warum wurde in der Arbeit die Annahme eines "harten" Brexits getroffen?

Angesichts der politischen Entwicklungen und der wiederholten Ablehnung von Abkommen im britischen Parlament kristallisierte sich dieser Verlauf zum Zeitpunkt der Datenerhebung als wahrscheinlichste Option für die Prognose heraus.

Welche Rolle spielt die Differenzenbildung in der Modellierung?

Die Differenzenbildung wurde genutzt, um die nicht-stationären Datenreihen zu stationarisieren, was eine notwendige Voraussetzung für die korrekte Durchführung der Regressionsanalyse ist.