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Manias, Bubbles, and Crashes: A History of Financial Crises PowerPoint PPT Presentation


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Manias, Bubbles, and Crashes: A History of Financial Crises. Themenkomplex: Auswirkung von Börsenkrisen auf den Konsum Hintergrund den Themen 1,2 und 3 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling. Gliederung:. A. B. C. D. Einführung. Empirische Modelle .

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Manias, Bubbles, and Crashes: A History of Financial Crises

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Manias, Bubbles, and Crashes: A History of Financial Crises

Themenkomplex: Auswirkung von Börsenkrisen auf den Konsum

Hintergrund den Themen 1,2 und 3

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Gliederung l.jpg

Gliederung:

A

B

C

D

Einführung

Empirische

Modelle

Ergebnisse

Einwände

Wie wirkt

Bewertung

von Assets

auf Konsum?

Grundlagen

Empirische

Konsumfkt.

Kointegration

Probleme

Kurz-, mittel-,

langfristige

Effekte

Relevanz

Nullsummen-

spiel

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Einf hrung konsum verm gen l.jpg

A

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C

D

Einführung: Konsum - Vermögen

Aggregiertes

Vermögen

Verfügbares

Einkommen

Konsum

  • Ersparnis des laufenden Einkommens

  • Veränderung der Bewertung bestehenden Vermögens

permanentes Einkommen

Intertemporale Optimierung

Barwert des Einkommens

Unerwartete Änderungen! Bubble!

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Konsum verm gen l.jpg

A

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C

D

Konsum – Vermögen:

  • Fluktuationen (überraschend!) an Börse ändern Vermögen

  • Vermögensänderung führt zu Konsumänderung (positiv korreliert!)

  • Beachte: Theoretisch sind erwartete Änderungen berücksichtigt z.B. Zins

  • Intertemporale Optimierung

  • Individuen versuchen Konsum zu glätten

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Permanente einkommenshypothese l.jpg

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Permanente Einkommenshypothese

  • Konsum auf Basis des permanenten Einkommen gewählt

  • Permanentes Einkommen = jährlicher Wert des Vermögens (breit definiert)

  • Konsum reagiert auf unerwartete Überraschungen

    • Konsum reagiert sofort

    • Konsumänderung geg. heutige Inf. nicht vorhersagbar

    • Konsum ein Random Walk (siehe Romer, Kap.7)

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Langfristig effekt krise auf bip l.jpg

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Langfristig Effekt Krise auf BIP

US Daten

Konsum und BIP gleiche Entwicklung

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Langfristiger zusammenhang l.jpg

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Langfristiger Zusammenhang

  • Langfristige parallele Entwicklung von Konsum und BIP

  • Krisen haben keinen dauerhaften Einfluss

  • Langfristige Renditen besser abzuschätzen

  • Aber: Mittel- und kurzfristiger Effekt

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Empirische modelle l.jpg

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Empirische Modelle:

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Empirische modelle9 l.jpg

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Empirische Modelle:

  • Yt bezeichnet das permanente Einkommen (Glättung über Lebenszyklus)

  • Häufig: Vermögen aufteilen!

    • Kapitalstock

    • Aktienvermögen

    • Schuldtiteln des Staates

    • Humankapital etc.

  • Ergebnis: c=0.05 d.h. 1$ Vermögen – 0.05 Cent mehr Konsum

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Zweifel an spezifikation l.jpg

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Zweifel an Spezifikation:

  • Probleme mit Aggregaten z.B. Verteilung von Einkommen; Vermögen

  • Steady State Annahmen

  • Wie sieht Anpassungsprozess aus?

  • Miteinbeziehen von gelaggten Variablen

  • Damit Anpassungsprozess modellieren

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Beispiel f r modell mit lags l.jpg

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Beispiel für Modell mit Lags:

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Was sind probleme l.jpg

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Was sind Probleme?

  • Konstante, R-Quadrat und F-Test nicht angegeben

  • Anzahl der Fälle fehlt!

  • Koeffizienten werden nicht einzeln angegeben, sondern aufaddieren

  • Damit: möglich, dass Vermögen vor 2 Perioden einen negativen Effekt auf Konsum hat

  • Was beeinflusst was? Kausalitätsproblem!

  • Instabilität über die Zeit!

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Was sind probleme13 l.jpg

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Was sind Probleme?

  • Serielle Korrelation

    • Wie kann man es testen? Durbin-Watson

    • Welche Konsequenz hat dies? Verzerrung von Standardfehlern

    • Wie kann man es beheben? Gelaggte abh. Variable auf rechte Seite

    • Hier: Differenzenbildung bzw. Detrending

    • Vorsicht bei robusten Verfahren: hier eher Fehlspezifikation des Modells

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Was sind probleme14 l.jpg

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Was sind Probleme?

  • Instabilität der Koeffizienten über die Zeit

  • Klassische lineare Regressionsmodell verlangt Stabilität

  • Waran kann das liegen?

    • Strukturbrüche

    • Entdecken von Strukturbrüchen

    • Explorative graphische Verfahren (CUSUM)

    • Tests auf Strukturbruch Chow-Test

    • Poolen und Dummies zur Modellierung

    • Aber: Gefahr der Überspezifikation

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Verbesserte verfahren l.jpg

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Verbesserte Verfahren

  • Eigenschaften als Zeitreihe berücksichtigen z.B. Konsum, Vermögen – stochastische Trends

  • Bisher: gleichzeitige Korrelation untersucht

  • Problem: Man kennt die Richtung nicht

  • Nun: Vermögensänderung jetzt – verändert Konsum in nächster Periode

  • Granger Kausalität! (Endogenitäts Bias)

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Verbesserte verfahren16 l.jpg

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Verbesserte Verfahren

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Dynamische ols sch tzung l.jpg

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Dynamische OLS Schätzung

  • Variablen der Grundgleichung folgen stochastischen Trend

  • Variablen haben eine Unit-Root

  • Sind integriert zur Ordnung 1 d.h. I(1)

  • Beachte: Störterm ist stationär

  • Variablen in Grundgleichung folgen einem gemeinsamen Trend

  • Kurzfristige Abweichung von gemeinsamen Trend

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Dynamische ols sch tzung18 l.jpg

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Dynamische OLS Schätzung

  • Variablen in Grundgleichung sind kointegriert

  • Kointegrationsvektor (1, -b, -c) Warum?

  • Was bringt Kointegration?

    • Störterm seriell korreliert – OLS kein Problem!

    • Störterm mit Regressoren korreliert – Verletzt strikte Exogenitätsannahme bei OLS

    • Damit: Bias der Koeffizientenschätzung

    • Damit: Inkonsistente Schätzung

    • OLS Schätzungen kointegrierter Parameter sind robust! – Vorteil der Kointegration

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Intuition f r robuste ols sch tzung l.jpg

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Intuition für robuste OLS Schätzung

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Kurzfristige versus langfristige korrelation l.jpg

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Kurzfristige versus langfristige Korrelation

  • Korrelation über alle 50 Zeitpunkte beträgt 0.028 (p-Wert 0.844)

  • D.h. langfristig besteht kein Zusammenhang

  • Damit: keine Verzerrung der OLS Schätzung bei Kointegration

  • Aber: kurzfristig sind Korrelationen möglich

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Weitere vorteile der kointegration l.jpg

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Weitere Vorteile der Kointegration

  • Kein „Omitted Variable Bias“ – konsistente Parameterschätzung

  • Falls vergessene Variable mit den anderen Erklärenden korreliert ist

  • Kointegrationstests erforderlich (hier: nicht besprochen)

  • Korrektur der OLS Standardfehler notwendig (dynamischen OLS) vgl. Stock und Watson (1993)

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


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Dynamische OLS Schätzung

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Ergebnisse bei dynam ols l.jpg

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Ergebnisse bei dynam. OLS

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Interpretation der Ergebnisse

  • Schätzung des langfristigen Zusammenhangs

  • Vermögenseffekt ist nachweisbar

  • Größenordnung des Vermögenseffektes bei 0.05 wie in einfacher Analyse

  • Wichtig: Keine Stabilität über die Zeit

  • Strukturbrüche in langfristiger Beziehung Konsum - Vermögen

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Interpretation der ergebnisse25 l.jpg

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Interpretation der Ergebnisse

  • Gerade in 1990er Jahren verschwindet Einfluss des Vermögens

  • Man würde starke Effekte Mitte bis Ende der 1990er vermuten

  • Fazit: Platzen der Internet-Bubble hat kaum Auswirkungen auf Konsum

  • Aber: Strukturbruch exogen angenommen!

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Kurz und mittelfristige effekte l.jpg

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Kurz- und mittelfristige Effekte

  • Andere Art der Modellierung (VAR Vektor Autoregression)

  • Zeitweilige Abweichungen vom geschätzten langfristigen Trend

  • Modellierung: Abweichung vom Trend in der letzten Periode beeinflusst heutige Veränderung der Variablen (ECM)

  • Konsumwachstum nicht durch gelaggtes Wachstum bei Vermögen bzw. Einkommen vorhersagbar (sondern umgekehrter Effekt!)

Dipl. Volkswirt Gerhard Kling


Einw nde l.jpg

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Einwände

  • Art des Konsums ist entscheidend

    • Konsum kann auch Ersatzinvestition sein oder Erhöhung des Kapitalstocks z.B. Kauf eines Lehrbuches erhöht Humankapital

    • Konsum für dauerhafte Konsumgüter verhält sich anders

    • Konzentration auf Güter des täglichen Bedarf

  • Nullsummenspiel an der Börse d.h. Vermögensänderungen rein distributiv d.h. einer gewinnt, ein anderer verliert

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