Projektdetails

BMF2000000005
01.06.2020
20.11.2020
beendet
Ergänzung zur Studie "Hochfrequente Konjunkturindikatoren für BIP-Teilagggregate (Kurzfristindikatoren) - Indiatoren für BIP-Teilaggregate der Verwendungs- und Entstehungsseite"
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39.870,00
- keines -
nein

beteiligte Personen/Organisationen

RolleLfnrName
Auftraggeber1Bundesministerium für Finanzen
Auftragnehmer1Österreichisches Institut für Wirtschaftsforschung (WIFO)

zugeordnete Wissenschaftszweige

Wissenschaftszweige
Wirtschaftswissenschaften

Abstract deutsch

Leistungsbeschreibung und Methodik 1. Zusammenstellung eines Datensatzes mit hochfrequenten Indikatoren Die erste Projektphase umfasst die Zusammenstellung eines Sets aus hochfrequenten Daten (Tages-, Wochen- und Monatsdaten), um die aktuelle wirtschaftliche Lage möglichst zeitnah zu beobachten und zu analysieren. Der Datensatz wird auch wichtige Arbeitsmarktindikatoren beinhalten, um die rezente Entwicklung am Arbeitsmarkt abzubilden. In einem ersten Schritt sollen diese Konjunkturindikatoren anhand allgemeiner Informationen (inhaltliche Ausgestaltung, Periodizität, Veröffentlichungs¬zeitpunkt) ergänzt um deskriptive Auswertungen dargestellt werden. Zur zeitnahen Analyse der aktuellen gesamtwirtschaftlichen Entwicklung werden u. a. folgende Indikatoren aufbereitet: • Stromverbrauch, • Emissionen, • Arbeitsmarktindikatoren (zB Arbeitslosigkeit, Beschäftigung (nach Branchen), Zugänge in Arbeitslosigkeit, Rückkehr aus Arbeitslosigkeit, Entwicklung der offenen (Lehr-)Stellen) • Unternehmenskennzahlen, • Finanzmarktindikatoren sowie • monetäre Indikatoren. Im Rahmen der Zusammenstellung wichtiger hochfrequenter Indikatoren versuchen wir auch Daten zu verwenden die nicht öffentlich zugänglich sind bzw. deren Bezug kostenpflichtig ist. In diesem Zusammenhang ergeben sich folgende mögliche zusätzliche Indikatoren: Kreditkartendaten von Kreditkartenfirmen zu Umsätzen, GPS-Daten über Bewegungsdynamiken im öffentlichen Raum, Daten zu Gütertransporten auf Straße und Schiene, Stahlproduktion, Passagieraufkommen, etc. Ein zentraler Punkt der Datenanalyse bezieht sich auf die Klärung der Kosten des Bezugs dieser Daten sowie der Möglichkeit diese in regelmäßiger Form beziehen zu können. Indikator zur Erfassung der gesamtwirtschaftlichen Unsicherheit Ein besonderes Augenmerk im Datensatz wird auf der Erfassung der aktuellen Erwartungen aus Umfragedaten liegen. Die Literatur weist darauf hin, dass Firmen auf erhöhte Unsicherheit mit dem Aufschub von Investitionen reagieren. Daher ist die Belebung der Investitionstätigkeit für die rasche Erholung der Wirtschaft in Folge der COVID-19-Krise entscheidend. Ein dauerhafter Investitionsrückgang würde mittelfristig eine Abnahme gesamtwirtschaftlichen Wachstumpfades durch verminderte Kapitalakkumulation und Innovationstätigkeit nach sich ziehen. Daher wird auf Grundlage der WIFO-Unternehmensumfragen ein Indikator erstellt, der die Unsicherheit auf Unternehmensebene misst. Ein solcher Indikator liegt zurzeit im Rahmen des WIFO-Investitionstests nur auf Quartalsfrequenz vor. Aus diesem Grund soll hier ein alternatives Maß zur Messung der Unsicherheit bestimmt werden. In diesem Kontext wird ein Finanzmarkt-Stress-Indikator für die österreichische Wirtschaft entwickelt. Er basiert auf einer breiten Palette von Variablen, die alle Schlüsselmerkmale von finanziellem Stress erfassen. 2. Analyse der Indikatoren In der zweiten Projektphase werden die gesammelten hochfrequenten Indikatoren hinsichtlich ihrer zeitlichen Korrelation mit makroökonomischen Schlüsselvariablen, wie beispielsweise dem realen BIP-Wachstum, entstehungsseitiger Wertschöpfungskomponenten oder Aussenhaldelsströmen untersucht. Hochfrequente Indikatoren können wichtige Hinweise über die aktuelle konjunkturelle Entwicklung in Österreich liefern. Dazu zählen einerseits die "harten" Indikatoren wie z. B. der Stromverbrauch oder der Güterumschlag im Straßen- bzw. Schienenverkehr und andererseits Stimmungsindikatoren wie z. B. der Einkaufsmanagerindex PMI oder die vom WIFO erhobenen Unternehmensumfragen. Ziel dieses Arbeitsschrittes ist es, jene Indikatoren aus dem Datensatz zu identifizieren, die sich besonders eignen, Hinweise über die aktuelle konjunkturelle Entwicklung zu liefern. Dabei wird das Augenmerk zuerst auf einfache Kreuzkorrelations- und Richtungsänderungsanalysen gelegt.