| Abstract: | Zusammenfassung In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren der Zeitreihenanalyse zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Konsum und Einkommen herangezogen. In der theoretischen Literatur wird die Existenz eines derartigen Zusammenhangs ja seit Jahrzehnten unterstellt. Die empirische Verifikation dieser evidenten Kausalbeziehung hat sich jedoch als sehr schwierig herausgestellt. Vor allem die Prognosefähigkeit der zahlreich geschätzten Regressionsgleichungen läßt zu wünschen übrig. Dies dürfte darauf zurückgehen, daß die restriktiven Annahmen, die bei der Schätzung von Regressionsmodellen über die Fehlerglieder gemacht werden, für Daten aus dem Bereich der Ökonomie nicht erfüllt sind.Ich verwende daher in der vorliegenden Studie Verfahren der Zeitreihenanalyse. Ein Vorteil dieser Methoden liegt nun darin, daß sie eine wirklichkeitsnähere Spezifikation des Modells für die Gleichungsfehler zulassen. Mit diesen Zeitreihenmodellen werden dann Prognosen der Konsum- und Einkommensentwicklung ermittelt. Ein Vergleich dieser Prognosen mit Vorhersagen, die mit traditionellen Verfahren erstellt wurden, zeigt, daß Zeitreihenmodelle — zumindest was Konsum und Einkommen betrifft — kleinere mittlere quadratische Prognosefehler aufweisen. Aus dieser Erkenntnis, die auch für andere wichtige makroökonomische Zeitreihen Gültigkeit hat, sollte jedoch nicht der Schluß gezogen werden, daß nur noch Verfahren der Zeitreihenanalyse für kurzfristige Prognosezwecke herangezogen werden dürfen. Zeitreihenmodelle und strukturelle Gleichungssysteme sind nämlich nicht völlig konträre Prognosemethoden, von denen nur die eine oder die andere angewendet werden darf. Ein optimales Prognosevorgehen sollte vielmehr Elemente beider Methodenkomplexe beinhalten. Strukturelle Gleichungssysteme erlauben die Aufnahme von Erkenntnissen der ökonomischen Theorie in die Modellstruktur, während Zeitreihenmodelle wertvolle Information für die Spezifikation der Lagstrukturen und Fehlermodelle liefern. |
