VAR und die Realität - 30 Jahre nach C. Sims Kritik

Inhaltsverzeichnis

• Einführung und Überblick
• Grundlagen
  • Zeitreihen
    • Definition
    • Stationarität
  • Asymptotische Verteiltungstheorie
  • Lineare Differenzengleichungen
    • Differenzengleichungen erster Ordnung
    • Differenzengleichungen p-ter Ordnung
  • Stationäre AR und MA Prozesse
    • Annahmen
    • MA Prozesse
    • AR Prozesse
• Stationäre VAR Prozesse
  • Grundlegende Eigenschaften
  • Schätzung der Parameter
    • KQ Schätzung
    • Maximum Likelihood Schätzung von Σɛ
    • Eigenschaften des KQ-Schätzers
    • Das Problem der Fast-Multikollinearität
  • Prognosen
    • Prognosen mit gegebenen Parametern
    • Prognosen mit geschätzten Parametern
  • Bestimmung der Ordnung
    • Ein Likelihood Quotienten Test für die Ordnung
    • Informationskriterien
  • Kausalitätstests
    • Kausalitätstests mit gegebenen Parametern
    • Kausalitätstests mit geschätzten Parametern
  • Impuls-Antworten
    • Impuls-Antworten bei gegebenen Parametern
    • Impuls-Antworten bei geschätzten Parametern
  • Lineare Parameterrestriktionen
    • Restriktionen der Parametermatrizen
    • Bestimmung von Restriktionen ohne Vorinformationen
• Simultane Gleichungsmodelle
  • Scheinbar unverbundene Gleichungen
  • Interdependente Modelle
    • Das Identifikationsproblem bei simultaner Schätzung
    • Identifikation über lineare Restriktionen
    • Konsistente Schätzmethoden
    • Testen in SEM
  • Verbindungen zwischen VAR und SEM
    • Ein VAR als reduzierte Form des SEM
    • Structural VARS
• Die Kritik von C. Sims
  • Kritikpunkte
    • Problematische a priori Restriktionen
    • Identifikation bei dynamischer Modellspezifikation
    • Auswirkungen rationaler Erwartungen
  • Sims Vorschlag
  • 30 Jahre nach Sims Kritik
    • Die heutige Bedeutung von VARS
    • VARS und die Lucas Kritik
    • Das Problem der ungenauen Schätzungen
    • Ein erstes Fazit
• VARs für die Makroökonometrie
  • Instationäre Zeitreihen
    • Motivation
    • Einheitswurzeln
    • Kointegration
  • Vergleichende Anwendung von VAR und SEM
    • Spezifikation des SEM
    • Spezifikation des VAR
• VAR und die Realität

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit befasst sich mit der Theorie und Anwendung von Vektorautoregressiven (VAR) Modellen in der Ökonometrie. Ziel ist es, eine umfassende Einführung in die Thematik zu geben und dabei sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktische Anwendung von VAR Modellen zu beleuchten.

• Stationäre VAR Prozesse und ihre Eigenschaften
• Schätzung von VAR Modellen und die dabei auftretenden Probleme
• Prognosen und Kausalitätsanalysen mit VAR Modellen
• Die Verbindung zwischen VAR Modellen und simultanen Gleichungsmodellen (SEM)
• Die Kritik von C. Sims an traditionellen ökonometrischen Modellen und die Bedeutung von VAR Modellen in der modernen Makroökonometrie

Zusammenfassung der Kapitel

• Einführung und Überblick: Dieses Kapitel gibt eine Einführung in die Thematik von VAR Modellen und beleuchtet die Bedeutung der Modellierung von Zeitreihen in der Ökonometrie.
• Grundlagen: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen für die Arbeit mit VAR Modellen. Es werden die wichtigsten Konzepte wie Stationarität, lineare Differenzengleichungen und AR sowie MA Prozesse erläutert.
• Stationäre VAR Prozesse: Dieses Kapitel behandelt die grundlegenden Eigenschaften von stationären VAR Prozessen, die Schätzung ihrer Parameter, die Erstellung von Prognosen und die Bestimmung der Ordnung des Modells. Außerdem werden Kausalitätstests und die Analyse von Impuls-Antworten vorgestellt.
• Simultane Gleichungsmodelle: Dieses Kapitel behandelt die Beziehung zwischen VAR Modellen und simultanen Gleichungsmodellen (SEM). Es wird gezeigt, wie VAR Modelle als reduzierte Form von SEM interpretiert werden können und wie sie zur Schätzung von strukturellen VAR Modellen verwendet werden können.
• Die Kritik von C. Sims: Dieses Kapitel analysiert die Kritik von C. Sims an traditionellen ökonometrischen Modellen und diskutiert die Bedeutung von VAR Modellen für die moderne Makroökonometrie. Es wird auch die Frage der Identifikation von VAR Modellen und die Auswirkungen rationaler Erwartungen auf die Modellierung von Zeitreihen behandelt.
• VARs für die Makroökonometrie: Dieses Kapitel behandelt die Anwendung von VAR Modellen in der Makroökonometrie. Es werden die Herausforderungen bei der Modellierung von instationären Zeitreihen und die Rolle von Kointegration in der Makroökonometrie diskutiert. Außerdem wird ein Vergleich zwischen VAR Modellen und SEM Modellen durchgeführt.
• VAR und die Realität: Dieses Kapitel befasst sich mit der praktischen Anwendung von VAR Modellen und diskutiert die Herausforderungen, die bei der Modellierung von realen Wirtschaftsdaten auftreten können. Es wird auch die Frage der Robustheit und der Sensitivität von VAR Modellen gegenüber Modellfehlern behandelt.

Schlüsselwörter

Die Arbeit behandelt zentrale Themen der Ökonometrie und der Zeitreihenanalyse. Hierbei stehen Vektorautoregressive (VAR) Modelle im Fokus, die zur Modellierung und Analyse von zeitabhängigen Daten verwendet werden. Wichtige Konzepte sind Stationarität, Schätzung von VAR Modellen, Prognosen, Kausalitätstests, Impuls-Antworten, die Verbindung zwischen VAR Modellen und simultanen Gleichungsmodellen (SEM) sowie die Kritik von C. Sims an traditionellen ökonometrischen Modellen. Darüber hinaus werden Themen wie Instationäre Zeitreihen, Einheitswurzeln und Kointegration behandelt.