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Geförderte Forschungsprojekte

Mitarbeiter des Lehrstuhls für Statistik und Ökonometrie sind bzw. waren an folgenden Drittmittelprojekten beteiligt.

Laufzeit: 07/2019 – 06/2022

Geldgeber: DFG (im Rahmen des SPP 1859 „Experience and Expectation“)

Projektleiter (an der FAU): Jonas Dovern

Zusammenfassung: Erwartungen sind eine zentrale Größe in der makroökonomischen Theorie. Allerdings ist die häufig getroffene Annahme rationaler Erwartungen mit vollständiger Information (Muth, 1961) oder imperfekten Informationsstrukturen (Mankiw und Reis, 2002; Sims, 2003, Woodford, 2003) sehr vereinfachend und lässt keine genuine Heterogenität der Erwartungsbildung zu. Diese Modelle der Erwartungsbildung sehen insbesondere nicht vor, dass die individuellen historischen Erfahrungen der Haushalte oder Firmen ihre makroökonomischen Erwartungen prägen. Ebenso ist die Rolle solcher Erfahrungen für die Bildung von finanziellen Erwartungen bzw. Investitionsentscheidungen noch nicht ausreichend untersucht worden. Basierend auf Umfragedaten wird dieses Forschungsprojekt empirisch untersuchen, wie individuelle Erfahrungen die Erwartungen von privaten Haushalten und Firmen beeinflussen. Die Ergebnisse werden dabei helfen, die bislang meist getroffene Modellannahme, dass makroökonomische Erwartungen von allen Individuen zu allen Zeiten auf gleiche Weise gebildet werden, zu ersetzen. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts werden für die ökonomische Forschung, für andere Disziplinen, die sich mit Erwartungsbildung befassen, und für die Geldpolitik wertvoll sein. Das Forschungsprojekt trägt zum aktuellen Bestreben in der Makroökonomik bei, die Relevanz von Heterogenität, insbesondere von Erwartungen, zu verstehen. Die Methoden, die im Rahmen dieses Forschungsprojekts entwickelt werden, werden für die Analyse von umfragebasierten Erwartungsdaten hilfreich sein, aber auch für die Analyse von Umfragedaten in anderen Kontexten. Insgesamt wird das Projekt zu einem besseren Verständnis von Umfragedaten bezüglich makroökonomischer Erwartungen führen. Dies ist insbesondere für die Geldpolitik sehr wichtig, da die aktuellen Strategien der wichtigsten Zentralbanken sehr stark auf Erwartungen basieren; sowohl als Informationsgrundlage für die Ausrichtung der Geldpolitik als auch als Instrument, um die Makroökonomie zu beeinflussen.

Kooperationspartner: Christian Conrad (Universität Heidelberg), Fabian Krüger (Universität Heidelberg)

 

Laufzeit: 08/2017 – 07/2020

Geldgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Projektleiter (an der FAU): Michael Grottke

Zusammenfassung: Digitalisierung ist ein Mega-Trend unserer Zeit. Bis 2020 wird sich das weltweite Datenvolumen mit voraussichtlich über 44 Billionen Gigabyte gegenüber 2013 mehr als verzehnfacht haben. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, aus den Datenmassen die für sie relevanten Informationen zu filtern und diese Informationen gezielt zu nutzen, um zum Beispiel aufkommende Trends und neue technologische Entwicklungen in konkrete Wettbewerbsvorteile zu überführen. Für die Beobachtung ihres Umfelds müssen Unternehmen aktuell einen hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand in Kauf nehmen. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen haben es aufgrund ihrer Ressourcenknappheit deutlich schwerer als Großkonzerne, das Umfeld-Scanning, d.h. die Beobachtung des Unternehmensumfelds, professionalisiert umzusetzen. Ziel des Forschungsprojektes RADAR ist es, ein Umfeld-Scanning-System zu entwickeln, mit dem große Datenmengen analysiert werden können, um damit relevante Signale, Trends und Technologien sowie disruptive Veränderungen und neue Zusammenhänge im Unternehmensumfeld in Echtzeit zu erkennen. Hierzu werden Techniken aus den Bereichen maschinelles Lernen, angewandte Statistik und semantische Analyse großer Datenmengen in einem zunächst theoretischen Modell miteinander kombiniert. Auf dieser Grundlage wird dann eine Software für das Umfeld-Scanning entwickelt, die sich durch selbstlernende Mechanismen automatisiert an den jeweiligen Untersuchungskontext anpasst. Mit dem so erstellten Cloud-basierten Umfeld-Scanning-System können Unternehmen jeder Größe und Branche mit geringem Ressourceneinsatz ihr Umfeld gezielt beobachten. Dadurch sind sie in der Lage, frühzeitig auf Veränderungen zu reagieren und zukunftsgerichtete Strategien zu entwickeln, um sich gegenüber dem Wettbewerb erfolgreich zu behaupten.

Kooperationspartner: TU Braunschweig, itonics GmbH, Bayern Innovativ, LEONI Kabel GmbH, DMK Deutsches Milchkontor GmbH (assoziierter Partner)

 

Laufzeit: 03/2016 – 02/2019

Geldgeber: Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg

Projektleiter: Jonas Dovern

Zusammenfassung: Die Zeit seit der globalen Finanzkrise und Rezession von 2008/09 hat ins Bewusstsein gerufen, dass Schätzungen für das Potenzial(-wachstum) nach Rezessionen oder Krisen oft merklich nach unten revidiert werden. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde anhand zweier internationaler Echtzeitdatensätze untersucht, wann und in Reaktion auf welche Schocks solche Revisionen erfolgen, wie stark die einzelnen Komponenten des Produktionspotenzials (Arbeit, Kapital, Technologie) üblicherweise betroffen sind und ob das Verhalten der Geld- und Finanzpolitik während einer Rezession oder Finanzkrise eine Auswirkungen auf die Änderung der mittel- bis langfristigen Wachstumsaussichten einer Volkswirtschaft hat.