Fachbuch, 2014
126 Seiten
1. Einleitung: Periodisierung und Kliometrie
1.1. Periodisierung – Ausgangspunkt und Zielstellung
1.2. Kliometrie – Gegenstand und Entstehungsgeschichte
2. Fallbeispiel DDR: Periodisierungen und Datenlage
2.1. Periodisierungen - Sechs diskursive Ordnungen
2.2. Datenlage - Statistik-Diskurs und Langzeitreihen
3. Periodisierungsmatrix: Modell, Zeilen, Spalten und Felder
3.1. Modell - Allgemeiner Ansatz
3.2. Zeilen - Zeitreihen volkswirtschaftlicher Indikatoren
3.3. Spalten - Mathematische Glättungsfilter
3.4. Felder – Periodisierungen
4. DDR-Periodisierung: Langzeitreihen, Matrizen und Tests
4.1. Langzeitreihen - Gruppen, Aufbereitung und Eigenschaften
4.2. Matrizen - Periodisierungsmatrix und Wendepunktmatrizen
4.3. Tests - Einflussfaktoren und Vergleichsrechnungen
5. Bilanz: Ergebnisse, Hypothesen und Agenda
7. Anhänge
7.1. Anhang 1: Abkürzungsverzeichnis
7.2. Anhang 2: Tabellenverzeichnis
7.2.1. Textband-Tabellen
7.2.2. Materialband-Tabellen
7.3. Anhang 3: Abbildungsverzeichnis
7.3.1. Textband-Grafiken
7.3.2. Materialband-Grafiken
7.4. Anhang 4: Basisdaten
7.5. Anhang 5: Ergänzte Basisdaten
7.6. Anhang 6: Berechnete Daten
7.7. Anhang 7: Veränderungsraten (Daten)
7.8. Anhang 8: Veränderungsraten (Abbildungen)
7.9. Anhang 9: Filterergebnisse (Daten)
7.10. Anhang 10: Filterergebnisse (Abbildungen)
Das Hauptziel der Arbeit ist die Entwicklung eines kliometrischen Tools, mit dem charakteristische Entwicklungsperioden in nichtzyklischen modernen Volkswirtschaften identifiziert und voneinander abgegrenzt werden können, um darauf basierend Hypothesen über wirtschaftshistorische Prozesse zu generieren.
1.2. Kliometrie – Gegenstand und Entstehungsgeschichte
Das Kunstwort „Kliometrie“ oder, im anglo-amerikanischen Sprachraum, „Cliometrics“, setzt sich aus den Begriff „Klio“ und dem Suffix „metrie“ zusammen, der auf die Kunst des Messens verweist. Wer diesen Terminus erstmalig prägte, ist strittig. Die einen glauben, dies sei 1960 in einem Paper von Davis, Hughes und Reiter geschehen, andere meinen, Reiter allein gebühre dieses Verdienst. Die Cliometrics, wird auch als „New Economic History“, „Historical Economics“ oder „Economic History“ bezeichnet. Soweit zum Begriff, doch was ist und womit beschäftigt sich die Kliometrie?
Die einfachste, wenngleich leider wenig hilfreiche, weil zirkuläre Definition der Kliometrie lautet: „Cliometrics is what cliometricians do“. Kurz zusammengefasst ließe sich sagen, die New Economic History ist darauf fokussiert, die Disziplinen Ökonomie und Geschichte miteinander zu verbinden, und zwar indem versucht wird, durch die Anwendung quantitativer, speziell ökonometrischer und mathematischer Methoden qualitative Aussagen über wirtschaftsgeschichtliche Prozesse zu gewinnen. Eddie und Komlos sehen dabei drei wesentliche Merkmale der „Cliometrics“: erstens, die Ableitung von Arbeitshypothesen aus theoretischen Modellen. Zweitens, das Sammeln und die Aufbereitung umfangreicher Datensätze. Drittens, die Analyse dieser Datensätze mit Hilfe formaler Methoden sowie die Überprüfung und Korrektur der Arbeitshypothesen. Diese drei Merkmale verbinden Eddie und Komlos in einem detaillierten Flussdiagramm zu einem iterativen Prozess.
1. Einleitung: Periodisierung und Kliometrie: Dieses Kapitel erläutert die methodische Notwendigkeit der Periodisierung in der Geschichtswissenschaft und führt die Kliometrie als quantitativen Ansatz zur Analyse wirtschaftsgeschichtlicher Entwicklungen ein.
2. Fallbeispiel DDR: Periodisierungen und Datenlage: Das Kapitel diskutiert die komplexen Herausforderungen bei der Periodisierung der DDR-Wirtschaft, einschließlich der Problematik unterschiedlicher historiographischer Ordnungen und der Qualität statistischer Datenquellen.
3. Periodisierungsmatrix: Modell, Zeilen, Spalten und Felder: Hier wird das methodische Herzstück der Arbeit vorgestellt – ein Modell, das Zeitreihen mittels verschiedener Glättungsfilter (Filtermatrix) systematisch analysiert, um Trendwenden zu identifizieren.
4. DDR-Periodisierung: Langzeitreihen, Matrizen und Tests: Auf Basis der entwickelten Methode wird die Periodisierung der DDR-Wirtschaft durchgeführt, wobei verschiedene Datenreihen aufbereitet, Wendepunktmatrizen erstellt und die Stabilität der Ergebnisse durch diverse Tests geprüft werden.
5. Bilanz: Ergebnisse, Hypothesen und Agenda: Abschließend werden die gewonnenen Periodisierungsintervalle zusammengefasst, mit historischen Prozessen (wie der „systemischen Reform von oben“) in Beziehung gesetzt und zukünftige Forschungsmöglichkeiten skizziert.
Periodisierung, Kliometrie, DDR-Wirtschaftsgeschichte, Wirtschaftsstatistik, quantitative Methoden, Glättungsfilter, Zeitreihenanalyse, historische Daten, Trendanalyse, Cliodynamics, struktureller Wandel, Transformationsprozesse, ökonometrische Modelle, Datenrevision, Forschungsgeschichte.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der methodischen Herausforderung, wirtschaftsgeschichtliche Entwicklungen durch ein kliometrisches Tool in klar abgrenzbare Perioden zu unterteilen.
Die Themenfelder umfassen die ökonomische Historiographie, die Anwendung mathematisch-statistischer Glättungsverfahren auf historische Zeitreihen sowie die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der DDR-Statistik.
Das primäre Ziel ist die Entwicklung eines Modells („Periodisierungsmatrix“), das es ermöglicht, objektive und reproduzierbare Periodisierungshypothesen für nichtzyklische Volkswirtschaften abzuleiten.
Es wird ein kliometrischer Ansatz verwendet, der quantitative Datenreihen mittels mathematischer Filter (wie dem Hodrick-Prescott-Filter oder gleitenden Durchschnitten) glättet, um Wendepunkte im Wachstumsverhalten zu identifizieren.
Der Hauptteil widmet sich dem Fallbeispiel DDR, der Konstruktion der Periodisierungsmatrix, der Aufbereitung historischer Zeitreihen und der methodischen Prüfung der Robustheit dieser Analysen.
Zu den wichtigsten Begriffen gehören Kliometrie, Periodisierungsmatrix, DDR-Wirtschaftsgeschichte, Zeitreihenanalyse und mathematische Glättungsverfahren.
Die DDR dient als „harte Periodisierungsnuss“, da für ihre Wirtschaftsgeschichte eine Vielzahl widersprüchlicher Analysen und politisch-ideologisch kontrovers diskutierte statistische Daten vorliegen, an denen sich die methodische Belastbarkeit des Modells exzellent testen lässt.
Die Autoren nutzen erprobte statistische Verfahren wie die lineare Interpolation (LINT), um fehlende Datenpunkte in den historischen Zeitreihen auf eine methodisch transparente Weise zu ersetzen, ohne die Datenbasis unzulässig zu verzerren.
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