Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle: Dargestellt am Beispiel der westdeutschen Textilwirtschaft [1 ed.] 9783428475490, 9783428075492

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WILTRUD TERLAU

Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle

Volkswirtschaftliche Schriften Begründet von Prof. Dr. Dr. h. c. J. Broermann t

Heft 421

Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle Dargestellt am Beispiel der westdeutschen Textilwirtschaft

Von

Wiltrud Terlau

DUßcker & Humblot . Berliß

Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme TerIau, Wiltrud: Strukturelle Sensitivitätsanalyse dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle : dargestellt am Beispiel der westdeutschen Textilwirtschaft / von Wiltrud Terlau. - Berlin : Duncker und Humblot, 1992 (Volkswirtschaftliche Schriften; H. 421) Zug\.: Münster (Westfalen), Uni v., Diss., 1991 ISBN 3-428-07549-8 NE: GT

D6 Alle Rechte vorbehalten © 1992 Duncker & Humblot GmbH, Berlin 41 Fotoprint: Werner Hildebrand, Berlin 65 Printed in Germany ISSN 0505-9372 ISBN 3-428-07549-8

Inhaltsverzeichnis

I.

11.

Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

21

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung .......

21

2. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick . . . . . . . . . . .

26

Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegeostand ..............................

31

1. Die Textilwirtschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

31

1.1 Der textilwirtschaftliche Produktions- und Verteilungsprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

31

1.2 Bedeutung und Entwicklung der westdeutschen Textilmärkte .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

34

1.2.1 Die Angebotsseite ....................

34

1.2.2 Die Nachfrageseite . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

38

1.2.3 Der Außenhandel ....................

41

1.3 Spezifische Merkmale der Textilkonjunktur ......

44

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

47

2.1 Ökonomische Fragestellung .................

47

2.2 Entwicklung textilwirtschaftlicher Prognosemodelle

48

6

ill.

Inhaltsverzeichnis

2.3 Erweiterung und Konzeption des disaggregierten Prognosemodells für die westdeutsche Textilwirtschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

52

2.3.1 Abgrenzung zu Vorläufermodellen ........

52

2.3.2 Modellannahmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

58

2.3.2.1 Der Textilkonsum ...............

58

2.3.2.2 Der Einfluß textilwirtschaftlicher Dispositionen ....................

66

2.3.2.3 Der Außenhandel . . . . . . . . . . . . . ..

68

Theoretische Grundlagen der strukturellen Sensitivitätsanalyse ......................................

73

1. Analyse der Leistungsfähigkeit ökonometrischer Prognosemodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

73

1.1 Allgemeine Zielsetzung der Untersuchung ökonometrischer Prognosemodelle .................

73

1.2 Problemspezifische Fragestellung für das textilwirtschaftliche Prognosemodell . . . . . . . . . . . . . . . . . .

75

2. Traditionelle Methoden zur Erfassung von Modelleigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77

3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . ..

81

3.1 Abgrenzung und Definition der strukturellen Sensitivitätsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

81

3.2 Das Theoretische Konzept ..................

87

3.2.1 Die Entwicklung der allgemeinen Sensitivitätstheorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

87

3.2.2 Strukturelle Sensitivitätsanalyse in Eingleichungsmodellen .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

89

Inhaltsverzeichnis

3.2.3 Strukturelle Sensitivitätsanalyse in Mehrgleichungsmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Iv.

V.

7

96

Quantifizierung der strukturellen Sensitivität in dynamisehen ökonometrischen Prognosemodellen . . . . . . . . . . .

103

1. Methodische Vorgehensweise ..................

103

1.1 Traditionelle Methode ....................

103

1.2 Das Verfahren von Elker ..................

104

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien .....

110

2.1 Zeitraum der Untersuchung ................

110

2.2 Deterministische versus stochastische Analyse ...

111

2.3 Umfang der Parameteränderung . . . . . . . . . . . . .

112

2.4 Dauer der Parameteränderung ..............

113

2.5 Sensitivitätsmaße ........................

115

2.6 Auswertung der Sensitivitätsergebnisse ........

119

3. Software .................................

120

Spezifikation und Schätzung des texilwirtschaftlichen Prognosemodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

123

1. Die empirische Basis ........................

123

1.1 Auswahl der Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

123

1.2 Aufbereitung der Daten ...................

132

1.2.1 Erfassung des Textilkonsums . . . . . . . . . . . .

132

1.2.2 Produktion, Umsatz und Auftragseingang ..

134

Inhaltsverzeichnis

8

1.2.3 Berücksichtigung des Außenhandels

137

1.2.4 Quantifizierung des Saisoneinflusses

142

2. Das Schätzverfahren .........................

145

3. Statistische Prüfmaße . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

150

3.1 Tests der statistischen Beschaffenheit .........

150

3.2 Tests der äkonometrischen Annahmen ........

153

4. Die Schätz ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

161

Die Beurteilung der Prognosegüte des textilwirtschaftlichen PrognosemodeUs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

215

1. Genauigkeitsmaße

215

2. Empirische Ergebnisse .......................

220

Qualitative Analyse der Kausalstruktur des textilwirtschaftlichen PrognosemodeUs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

229

VIll. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität des textilwirtschaftlichen PrognosemodeUs ..............

237

1. Vorbemerkungen ...........................

237

2. Die Reaktionsweisen des Modells . . . . . . . . . . . . . . .

239

2.1 Exemplarische Wirkungsanalyse von Angebot und Nachfrage .............................

239

2.2 Berücksichtigung der Multikollinearität .. . . . . . .

250

2.3 Gesamtbetrachtung unter Berücksichtigung der SIMON-Hypothese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

254

VI.

w.

Inhaltsverzeichnis

IX.

9

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

259

4 Zur Prognosegüte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

271

Schluß .....................................

273

Anhang .......................................... 277

A

Software: Program for Structural Sensitivity Analysis in Dynamic Econometric Models Teil 1, Teil 2, Exec ...................... 278

B

Tab. B.l - B.49:

Tatsächliche und geschätzte Werte .... 304

C

Tab. C.l - C.49:

Varianzzerlegungstabellen. . . . . . . . ..

D

Abb. D.l - D.49:

Mittlerer prozentualer Fehler, dynamische ex post-Prognose ............. 450

E

Tab. E: Die Verflechtungsstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells .......................... 475

425

literatur ......................................... 511

Tabellen im Text Tab. 1.1:

Bruttowertschöpfung und Beitrag des Textil- und Bekleidungsgewerbes zum Bruttoinlandsprodukt, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35

Tab. 1.2:

Produktivität im Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie im Verarbeitenden Gewerbe, lahresdurchschnittliche Wachstumsraten in % ..... 37

Tab. 1.3:

Analyse des privaten Textilverbrauchs in Mrd. DM ..

39

Tab. 1.4:

Einkommenselastizität der privaten Textilnachfrage ..

40

Tab. 1.5:

Umsatz der gesamten Textilwirtschaft in Mio. DM ..

41

Tab. 4.1:

Die Variablen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells ....................................

125

Tab. 4.2:

Die Statistiken nach dem internationalen Verzeichnis für den Außenhandelssektor ..................

141

Tab. 5.1:

Genauigkeitsmaße des textilwirtschaftlichen Prognosemodells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 222

Tab. 5.2:

Messung der Prognosegenauigkeit an hand des Theil'schen Ungleichheitskoeffizienten . . . . . . . . . .. 225

Tab. 6.1:

Temporale Disaggregation der direkten kausalen Modellbeziehungen ........................... 233

Tab. 7.1:

Statistische Analyse von Parametervariationen der Gleichung UBEKI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

Tab. 7.2:

Anstoßsensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 242

240

12

Tabellen im Text

Tab. 7.3:

Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 5. Quartal ....... 242

Tab. 7.4:

Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 9. Quartal ....... 243

Tab. 7.5:

Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 25. Quartal ...... 243

Tab. 7.6:

Maximale Elastizitätsreaktionen bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI . . . . . . . . . . .. 250

Tab. 7.7:

Simultane Parametervariationen von UBEKI unter Berücksichtigung der Multikollinearität .......... 252

Tab. 7.8:

Zusammenfassende Elastizitätsreaktionen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells . . . . . . . . . . . . . .. 255

Tab. 7.9:

Anstoßsensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 1. Quartal ... 269

Tab. 7.10: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 5. Quartal

270

Tab. 7.11: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 9. Quartal

270

Tab. 7.12: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 25. Quartal 271 Tab. 7.13: Maximale Elastizitätsreaktionen bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83) .... 271

Abbildungen im Text Abb. 1.1:

Der textilwirtschaftliche Produktions- und Verteilungsprozeß ..................................

34

Abb. 1.2:

Index der industriellen Nettoproduktion für das Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie die Verbrauchsgüterindustrie, 1970=100 ...............

37

Abb. 1.3:

Außenhandelssalden mit Textilien und Bekleidung in Mrd. DM ................................

42

Abb. 1.4:

Ex- und Importquoten der Textilindustrie in Prozent

43

Abb. 1.5:

Ex- und Importquoten der Bekleidungsindustrie in Prozent. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..

43

Abb. 1.6:

Konjunkturelle Schwankungen der Produktion im Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie im Produzierenden Gewerbe ...........................

46

Abb. 1.7:

Aufbau des textilwirtschaftlichen Prognose modells ..

54

Abb. 1.8:

Die Determinanten des Textilkonsums ...........

59

Abb. 1.9:

Klassifikation von Einflußfaktoren der Importe

69

Abb. 1.10: Klassifikation von Einflußfaktoren der Exporte

71

Abb.2.1:

79

Die Modellanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

Abbildungen im Text

Abb.4.1:

Privater Verbrauch Bekleidung -VKLEIR- in Mrd. DM, zu Preisen von 1980=100. . . . . . . . . . . . . . . .. 166

Abb.4.2:

Ausfuhr Bekleidung -EXBEKR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980= 100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 167

Abb.4.3.: Ausfuhr Textilien -EXTEXR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980=100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 168 Abb. 4.4:

Ausfuhr Damen-, Mädchen- u. KIeinkindsoberbekleidung aus Gewebe -EXDOBR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 169

Abb. 4.5:

Herren- u. Knabenoberbekleidung aus Gewebe -EXHAKAR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . .. 170

Abb.4.6:

Ausfuhr Wäsche aus Gewebe -EXWAER- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 .................... 171

Abb.4.7:

Ausfuhr Oberbekleidung aus Gewirke u. Gestricke -EXGGR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ...... 172

Abb. 4.8:

Ausfuhr Wäsche aus Gewirke u. Gestricke -EXGGWAER- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ..

173

Abb. 4.9.: Ausfuhr Stoff aus Gewirke u. Gestricke -EXGGSTOR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . .. 174 Abb.4.1O: Ausfuhr Stoff aus Gewebe -EXWEBR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ........................ 175 Abb.4.11: Ausfuhr Game -EXGARNR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 176 Abb. 4.12: Einzelhandelsumsatz Textilwaren (ohne Schuhe und Lederw.) -ETWR- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 177

Abbildungen im Text

15

Abb. 4.13: Einzelhandelsumsatz Textilwaren (ohne ausgepr. Schwerpunkt) -EHTOAS- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 178 Abb.4.14: Einzelhandelsumsatz Oberbekleidung aus Gewebe -EOBER- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 ... 179 Abb. 4.15: Einze1handelsumsatz Damenoberbekleidung aus Gewebe -EDOBR- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 180 Abb. 4.16: Einzelhandelsumsatz Herrenoberbekleidung aus Gewebe -EHAKAR- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 181 Abb.4.17: Einzelhandelsumsatz Wäsche, Wirk- und Strickwaren -EWAER- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 .................................... 182 Abb. 4.18: Einzelhandelsumsatz Haustextilien -EHAUSR- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 ................ 183 Abb. 4.19: Einzelhandelsumsatz Heimtextilien -EHEIMR- Index 1980=100, zu Preisen von 1980 ................ 184 Abb.4.20: Einzelhandelsumsatz Meterware -EMETR- Index 1980= 100, zu Preisen von 1980 ................ 185 Abb. 4.21: Inlandsumsatz Bekleidungsgewerbe -UBEKI- Volumenindex 1980=100 ........................ 186 Abb. 4.22: Auslandsumsatz Bekleidungsgewerbe -UBEKA- Volumenindex 1980=100 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 187 Abb.4.23: Umsatz ingesamt, Bekleidungsgewerbe -UBEK- Volumenindex 1980= 100 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 188

16

Abbildungen im Text

Abb.4.24: Inlandsumsatz Textilgewerbe -lJfEXI- Volumenindex 1980=100 ................................ 189 Abb. 4.25: Auslandsumsatz Textilgewerbe -UTEXA- Volumenindex 1980=100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 190 Abb.4.26: Umsatz insgesamt, Textilgewerbe -UTEX- Volumenindex 1980= 100 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 191 Abb. 4.27: Index der Nettoproduktion Bekleidungsgewerbe -ONBEK- Volumenindex 1980= 100, Fachl. Untern., kaI. ber. ................................. 192 Abb.4.28: Index der Nettoproduktion Textilgewerbe -ONTEXVolumenindex 1980=100, Fachl. Untern., kaI. ber.

193

Abb. 4.29: Konfektion Damenoberbekleidung aus Gewebe -KDOBR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ...... 194 Abb. 4.30: Konfektion Herrenoberbekleidung aus Gewebe -KHAKAR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . .. 195 Abb.4.31: Konfektion Wäsche aus Gewebe -KMWAE- in 100.000 Stück ............................. 196 Abb.4.32: Konfektion Haustextilien -KHABER- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ........................ 197 Abb.4.33: Gespinstverarbeitung -OGESP- in 100 Tonnen ..... 198 Abb. 4.34: Produktion Oberbekleidung aus Gewirke u. Gestricke -OGGOBR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . .. 199 Abb.4.35: Produktion Wäsche aus Gewebe -OGGWAE- in 100.000 Stück ............................. 200

Abbildungen im Text

17

Abb. 4.36: Produktion Stoff aus Gewirke u. Gestricke -OGGSTOin 100 Tonnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 201 Abb. 4.37: Produktion Heimtextilien -OHEIM- in Mio. qm . . .. 202 Abb. 4.38: Produktion Stoff aus Gewebe -OWEB- in Mio. qm . 203 Abb.4.39: Prdouktion Game -OGARN- in 100 Tonnen ...... 204 Abb.4.40: Einfuhr Bekleidung -IMBEKR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 205 Abb.4.41: Einfuhr Textilien -IMTEXR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 206 Abb. 4.42: Einfuhr Damen-, Mädchen- u. Kleinkindsoberbekleidung aus Gewebe -IMDOBR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 207 Abb. 4.43: Einfuhr Oberbekleidung aus Gewirke u. Gestricke -IMGGR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ...... 208 Abb. 4.44: Einfuhr Herren- u. Knabenoberbekleidung aus Gewebe- -IMHAKAR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 209 Abb. 4.45: Einfuhr Wäsche aus Gewirke u. Gestricke -IMGGWAER- in Mio. DM, zu Preisen von 1980

210

Abb.4.46: Einfuhr Wäsche aus Gewebe -IMWAER- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ........................ 211 Abb.4.47: Einfuhr Stoff aus Gewirke u. Gestricke -IMGGSTORin Mio. DM, zu Preisen von 1980 . . . . . . . . . . . . . .. 212 Abb.4.48: Einfuhr Stoff aus Gewebe -IMWEBR~ in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ........................ 213 2 Terlau

18

Abbildungen im Text

Abb.4.49: Einfuhr Game -IMGARNR- in Mio. DM, zu Preisen von 1980 ................................. 214 Abb.6.1:

Die trianguläre Modellstruktur des textilwirtschaftlichen Gleichungssystems. - Eine qualitative Analyse der kausalen Beziehungen - ................... 232

Abb.7.1:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEKl bezüglich individueller Parametervariationen ..........

246

Abb.7.2:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEK bezüglich individueller Parametervariationen .............

246

Abb.7.3:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von ONBEK bezüglich individueller Parametervariationen ........... 247

Abb.7.4:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von KDOBR bezüglich individueller Parametervariationen ........... 247

Abb. 7.5:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von KHAKAR bezüglich individueller Parametervariationen . . . . . . . . . .. 248

Abb. 7.6:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von KMWAE bezüglich individueller Parametervariationen . . . . . . . . . .. 248

Abb. 7.7:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMBEKR bezüglich individueller Parametervariationen . . . . . . . . . .. 249

Abb. 7.8:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMHAKAR bezüglich individueller Parametervariationen . . . . . . . . . .. 249

Abb. 7.9:

Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMWAER bezüglich individueller Parametervariationen . . . . . . . . . .. 250

Abb. 7.10: Vergleich der skalierten Elastizitätsreaktionen von UBEKl bezüglich simultaner und individueller Parametervariationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 253

Abbildungen im Text

19

Abb. 7.11: Die Ölpreisentwicklung ...................... 261 Abb. 7.12: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEKI für den Zeitraum 1977-83 .......................... 264 Abb. 7.13: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEK für den Zeitraum 1977-83 .......................... 265 Abb. 7.14: Skalierte Elastizitätsreaktionen von ONBEK für den Zeitraum 1977-83 .......................... 265 Abb. 7.15: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KDOBR für den Zeitraum 1977-83 .......................... 266 Abb. 7.16: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KHAKAR für den Zeitraum von 1977-83 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 266 Abb.7.17: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KMWAE für den Zeitraum von 1977-83 ....................... 267 Abb. 7.18: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMBEKR für den Zeitraum von 1977-83 ....................... 267 Abb. 7.19: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMHAKAR für den Zeitraum von 1977-83 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 268 Abb. 7.20: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMWAER für den Zeitraum 1977-83 ....................... 268

I. Einleitung 1. Problemstellung und Gang der Untersuchung Prognosen der wirtschaftlichen Entwicklung sind für rational handelnde Entscheidungsträger im unternehmerischen wie im wirtschaftspolitischen Bereich unverzichtbar. Auf der Basis von Vorhersagen kann die Unsicherheit über den zu erwartenden wirtschaftlichen Vorlauf ein~eschränkt und das Risiko von Fehlentscheidungen vermindert werden. Hierbei interessieren nicht nur die wahrscheinliche Entwicklung gesamtwirtschaftlicher Größen, sondern ebenso die Zukunftsaussichten einzelner Wirtschaftszweige. Weder kurz- noch langfristig kann ein Parallellauf der gesamtwirtschaftlichen und branchenspezifischen Entwicklungen vorausgesetzt werden. 2 Ein Prognosebedarf ergibt sich auch für die Textilwirtschaft. Dieser sehr heterogene Wirtschaftszweig weist eine tiefgegliederte Produktions- und Absatzstruktur auf und ist durch eine beträchtliche konjunkturelle Instabilität gekennzeichnet. Eine möglichst genaue Prognose der textilwirtschaftlichen Entwicklung darf sich jedoch nicht auf eine isolierte Betrachtung der einzelnen brachenspezifischen Aktivitäten beschränken, sondern kann nur auf der Basis eines "größeren ökonomischen Gesamtzusammenhangs"3 erfolgen. Erst eine umfassende Diagnose der gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen ermöglicht stimmige Prognosen der textilwirtschaftlichen Entwicklung. Die Forschungsstelle für allgemeine und textile Marktwirtschaft (FATM) an der Universität Münster arbeitet seit 20 Jahren mit einem ökonometrischen Prognosemodell. 4 Im Modellzusammenhang wird die gegenwärtige und zukünftige Entwicklung der westdeutschen Textilwirtschaft erklärt und jährliche Prognosen für einen Zeitraum von fünf Quartalen erstellt. 1

Vgl. Frerichs / Kübler (1980) S. 1.

2 Vgl.

Helmstädter / Krupp / Meyer (1976) S. 25.

3

Helmstädter (1988) S. 5.

4

Vgl. Helmstädter / Krupp / Meyer (1976), Kleine / Thiele (1982).

22

I. Einleitung

Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit ökonometrischer Modelle sollte sich jedoch nicht auf die üblichen statistischen Maße der Schätzgüte und Prognosetests beschränken .. Ökonometrische Modelle stellen eine wesentlich breitere Informationsbasis zur Verfügung. Sie ermöglichen eine quantitative Analyse ökonomischer Strukturen, die das Verständnis für die Modellreaktionen fördern und Einblicke in die ökonomische Interaktion vermitteln. Die Analyse der Reaktionsweise dient gleichzeitig der Bewertung der Prognosegüte eines ökonometrischen Modells. 5 "Auffällige" Ergebnisse von ökonometrischen Modellrechnungen können aufgedeckt und überprüft werden. Diese zusätzlichen Informationen sollten in die Gesamtbeurteilung ökonometrischer Modelle einbezogen werden. Je nach der Größe des Modells kann eine solche Strukturanalyse ein sehr komplexes Instrumentarium erfordern. Ancot zieht den folgenden Vergleich heran: "Understanding the structure of a large econometric model is rather like the art of winetasting ... The quality of a wine results from a complex combination of various elements such as its colour which should be clear and crystalline, its smell which can be decomposed into a general aroma and a variety of particular characteristics, more or less persistent depending on the type and the age of the wine, its taste, of course, which again is a complex system whose equilibrium and charm depend on the whole set of ingredients: alcohol, tannin, glycerine, sugar, acidity .. .',6

Das traditionelle Instrument zur Analyse der Reaktionsweisen eines linearen ökonometrischen Modells ist die Multiplikatoranalyse. Sie liefert Indikatoren ökonomischer Reaktionsweisen, indem sie jeweils zwei Modellösungen miteinander vergleicht. Um alternative Annahmen ökonometrisch umzusetzen, werden die exogenen und / oder endogenen Variablen sukzessive variiert. Die jeweils sich ergebenden Differenzen dienen als Maßstab für die ökonomische Wirkung der geänderten Annahmen. Als Diagnoseinstrument der Reaktionsweisen ökonometrischer Modelle weist die Multiplikatoranalyse jedoch einen entscheidenden Nachteil auf. Das Innere der Black Box, d.h. die genaue Struktur des ökonometrischen Mehrgleichungssystems, ist nicht zu erfassen. Man 5 Heilemann / Münch (1980) S. 63. 6

Ancot (1984) S. V.

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung

23

kann zwar die Reaktionen zwischen Modelloutput (endogene Variablen) und Modellinput (prädeterminierte Variablen) beobachten, aber nicht die Interaktionen zwischen den einzelnen endogenen Variablen bzw. zwischen den Modellgleichungen selbst, aus denen das Gesamtsystem besteht. 7 Die Multiplikatoren sind im linearen Modell die Parameter der reduzierten Form. Die Parameter der reduzierten Form messen den gesamten Einfluß einer prädeterminierten Variable auf die jeweils endogene Größe. Es wird sowohl der direkte Einfluß, der durch die strukturellen Parameter gemessen wird, als auch der indirekte Einfluß, der die Interdependenzen zwischen den endogenen Variablen berücksichtigt, mit Hilfe der Multiplikatoren erfaßt. 8 Somit ist eine direkte Zuordnung des Einflusses der erklärenden auf die zu erklärende(n) Variable(n) nicht möglich. Die strukturellen Koeffizienten sind die eigentlichen Determinanten der ökonomischen Reaktionsweise - sowie der dynamischen Eigenschaften des Systems.9 Sie messen im Modell den direkten Einfluß der erklärenden auf die zu erklärende(n) Variable(n). Ist das Ziel der Untersuchung sowohl eine Konfrontation mit der ökonomischen Theorie als auch eine Übertragung auf die ökonomische Realität zuzulassen, so müssen direkt die einzelnen strukturellen Parameter untersucht werden. lO Die Aufstellung einer Relationenmatrix, die die Ordnungsstruktur des Modells wiedergibt, stellt eine Methode dar, um die Beziehungen der Modellgrößen mit Hilfe der strukturellen Koeffizienten zu identifizieren und zu beurteilen. 11 Der Aufbau und Interdependenzgrad des Modells ~ibt jedoch keinen Aufschluß über die Intensität der Beziehungen. l Diese Aufgabe stellt sich die strukturelle Sensitivitätsanalyse. 13 Die Analyse der Modellstruktur erfolgt, indem die struktu-

7

Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 4.

8 Vgl. Goldberger (1959) S. 14f., Gülicher (1986) S. 25-lf., Helmstädter (1981) S.

61.

9

Vgl. Goldberger (1959) S. 102.

10 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 18. 11

Vgl. Helmstädter (1962), (1973) S. 125ff, (1976) S. 8ff, Krupp (1971).

12 Vgl. Heilemann (1989) S. 261. 13

Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985).

24

I. Einleitung

rellen Parameter variiert und ihre Wirkung(en) auf die endogene(n) Variable(n) quantifiziert werden. Somit lassen sich zwei dominierende Ziele der strukturellen Sensitivitätsanalyse ableiten: Einerseits ein methodisches Ziel, das nach effektiveren Methoden zum besseren Modellverständnis sucht und als Beurteilungsgrundlage für die Leistungsfähigkeit des Modells hinzugezogen werden kann. Andererseits ein substanzwissenschaftliches Ziel, das die Wirkungszusammenhänge innerhalb des betrachteten Systems offenlegt und somit eine Konfrontation zwischen ökonomischer Theorie und ökonomischem Verhalten erlaubt. Letztendlich soll die Transparenz des zu untersuchenden Systems erhöht werden. Der Unterschied zwischen der Multiplikatoranalyse und der strukturellen Sensitivitätsanalyse wird durch die Abgrenzung von "vektorieller" und "matrizieller" Sensitivitätsanalyse deutlich. Die vektorielle Sensitivitätsanalyse kann mit Hilfe der Multiplikatoranalyse erfolgen; d.h. es wird nur jeweils der exogene Vektor variert. Die strukturelle Sensitivitätsanalyse, mit der sich die Arbeit insbesondere befaßt, kann man als matriziell bezeichnen, weil sie die Strukturmatrix betrifft. Strukturelle Sensitivitätsanalysen liegen bisher nur vereinzelt für gesamtwirtschaftliche Modelle vor. Vergleichbare Studien für branchenspezifische ökonometrische Modelle wurden bisher nicht durchgeführt. Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist eine weiterentwickelte Version des ökonometrischen Prognosemodells der FATM für die konjunkturelle Entwicklung der westdeutschen Textilwirtschaft. Die Datenbasis erfaßt der Zeitraum von 1970 bis 1987. Unter Verwendung der strukturellen Sensitivitätsanalyse sollen die ökonometrischen und ökonomischen Wirkungsbeziehungen der Variablen des textilwirtschaftlichen Modells untersucht werden. Die Basis der empirischen Untersuchung bildet eine qualitative Analyse der Kausalstruktur des betrachteten Systems. Mit Hilfe einer modifizierten Relationenmatrix sollen die kausalen Verbindungen zwischen den textilwirtschaftlichen Größen identifiziert und somit erste Einblicke in die Reaktionsweisen des Modells gewonnen werden.

Der quantitativen Analyse der strukturellen Sensitivität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells werden neue Berechnungsmethoden zugrundegelegt. Unter Verwendung speziell entwickelter Algorithmen lassen sich die Auswirkungen von Parameteränderungen mit akzepta-

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung

25

blem Rechenaufwand ableiten. Die Beurteilung der empirisch gewonnenen Ergebnisse erfolgt mit Hilfe differenzierter Sensitivitätsmaße. Neben einer empirisch-ökonometrischen Analyse der Verflechtungsstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells, wird der Einfluß unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen auf die strukturelle Sensitivität der betrachteten Größen quantifiziert. Hierbei bilden die enormen Ölpreissteigerungen in den Jahren 1973/74 und 1979/80, die zu erheblichen Konjunktureinbrüchen im Inund Ausland führten, den Ausgangspunkt einer vergleichenden Untersuchung der Zeiträume von 1971 bis 1977 und von 1977 bis 1983. Hierdurch sollen mögliche Verhaltensänderungen der Wirtschaftssubjekte aufgedeckt sowie die Prognose- und Stabilitätseigenschaften des Modells überprüft werden. Die Untersuchung gliedert sich in sieben Teile: In Kapitel II der Arbeit wird zunächst der Aufbau und die Entwicklung der westdeutschen Textilwirtschaft für den Zeitraum von 1970 bis 1987 beschrieben. Aus der empirischen Analyse der Besonderheiten der Textilkonjunktur wird unter Berücksichtigung der Vielfstufigkeit sowie der außenwirtschaftlichen Bedeutung des betrachteten Wirtschaftszweiges eine weiterentwickelte Version des textilwirtschaftlichen Prognosemodells der FATM vorgestellt. Hierbei erfolgt sowohl eine Abgrenzung gegenüber Vorläufermodellen als auch eine Formulierung der ökonomischen Hypothesen. In Kapitel III der Arbeit werden die Ziele der vorliegenden Untersuchung herausgearbeitet. Die strukturelle Sensitivitätsanalyse wird als Diagnoseinstrumet der Wirkungszusammenhänge innerhalb eines betrachteten Systems theoretisch erläutert und gegenüber traditionellen Methoden der Modellanalyse abgegrenzt. Die theoretische Basis bildet ein analytischer Ansatz, der die Auswirkungen von Parameteränderungen auf das dynamische Verhalten der Modellgrößen sowohl auf der Eingleichungsebene als auch im Modellzusammenhang theoretisch darstellt. Darauf aufbauend wird in Kapitel W das methodische Instrumentarium für die Berechnung und Messung der strukturellen Sensivität dynamischer, ökonometrischer Prognosemodelle problemorientiert aufgezeigt. Ziel ist es, die Sensitivitätsbetrachtungen direkt dem zu untersuchenden System anzupassen und die einzelnen Verfahrensmöglichkeiten aufeinander abzustimmen. Hierbei werden neue Metho-

26

I. Einleitung

den zur Berechnung der strukturellen Sensitivität dynamischer, ökonometrischer Prognosemodelle aufgezeigt und Standardisierungsmöglichkeiten der Ergebnisse mit Hilfe von Sensitivitätsmaßen dargestellt. 14 Grundvoraussetzung für die Durchführung einer strukturellen Sensivitätsanalyse ist die möglichst exakte Abbildung des betrachteten Systems mit Hilfe eines ökonometrischen Modells. Auf der Basis der entwickelten Modellannahmen wird in Kapitel V ein ökonometrisches Gleichungssystem für die westdeutsche Textilwirtschaft formuliert. Die Schätzung der einzelnen Gleichungen erfolgt anhand ökonometrischer Plausibilitätsüberlegungen sowie ökonometrisch-statistischer Kriterien. Die Überprüfung der Prognosequalität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells bildet den Gegenstand des Kapitel VI der Arbeit. Während in Kapitel VII - unter Verwendung eines graphentheoretischen Verfahrens - eine Analyse der Wirkungsbeziehungen zwischen den Elementen des textilwirtschaftlichen Systems in qualitativer Hinsicht erfolgt, wird im letzten Teil der Arbeit die Intensität dieser Verbindungen quantifiziert. Da eine Strukturanalyse des textilwirtschaftlichen Modells eine kaum noch zu überblickende Menge von Ergebnissen erzeugt, werden die kausalen Determinationen zunächst nur für einen sehr kleinen Ausschnitt des Modells exemplarisch aufgezeigt. Eine Bewertung des gesamten Modellverhaltens erfolgt unter Berücksichtigung der Simon-Hypothese. 15 Den Abschluß der vorliegenden Untersuchung bildet neben einem intertemporalen Vergleich der textilwirtschaftlichen Reaktionsweisen bezüglich unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen eine zusätzliche Beurteilung des Prognosegüte des betrachteten Modells. 2. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick Der Strukturaufbau des Produktions- und Absatzprozesses sowie die konjunkturellen Merkmale der Textilwirtschaft zeigen die Bedeutung der Nachfrage für diesen Wirtschaftszweig. Bei der Spezifikation und Schätzung einer weiterentwickelten Version des textilwirtschaftli14

Eine weiterentwickelte Version des von Elker und Gruber an der Universität Hagen entwickelten allgemeinen Sensitivitätsprogramms wird der Untersuchung zugrundegelegt.

15

Vgl. Simon (1981).

2. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

27

ehen Prognosemodells der FATM wird diesem Aspekt Rechnung getragen, indem eine nachfrageorientierte Modellstruktur zugrundegelegt wird. Im J.'ergleich zu Vorgängermodellen werden die Modellvariablen der einzelnen Produktions- und Absatzstufen der Textilpipeline hinsichtlich ihrer (Dis )aggregation angeglichen. Außerdem ist der Außenhandelssektor wesentlich breiter erfaßt und in die allgemeine Struktur der aktuellen Modellkonzeption integriert. Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit des untersuchten Modells erfolgt zunächst anhand der Schätz- und Prognosegüte, die - im Vergleich zu anderen ökonomischen Modellen - als insgesamt zufriedenstellend zu bezeichnen ist. Im Vordergrund der empirisch-ökonometrischen Analyse steht die Untersuchung der Reaktionsweisen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Hierbei werden sowohl qualitative als auch quantitative Aspekte berücksichtigt. Die qualitative Analyse des betrachteten Systems erfolgt mit Hilfe einer modifizierten Inzidenzmatrix. Sie verdeutlicht den triangulären Modellaufbau. Außerdem weist sie die Dauer aus, die die Parameterstörungen benötigen, um das gesamte System zu durchdringen. In der Regel werden bereits innerhalb der ersten Quartale des Simulationszeitraums die Modellreaktionen fast vollständig wirksam. Dieses Ergebnis zeigen eine Vielzahl ähnlicher Untersuchungen gesamtwirtschaftlicher Modelle. Die qualitative Betrachtung wird durch eine quantitative Analyse, die die Stärke der Modellbeziehungen offenlegt, ergänzt. Das methodische Instrumentarium bildet die strukturelle Sensitivitätsanalyse. Die statische Sensivitätsbetrachtung zeigt die textilwirtschaftlichen Modellreaktionen zum Anstoßzeitpunkt, die die Basis für die dynamischen Effekte von Parametervariationen bilden. Die Ergebnisse der qualitativen Analyse werden dahingehend relativiert, als daß die Anstoßreaktionen auf Änderungen der strukturellen Koeffizienten i.d.R. vergleichsweise gering sind. Die dynamische Sensitivitätsanalyse zeigt, daß - gemessen an der Sensitivität der endogenen Variablen - die Bedeutung der strukturellen Koeffizienten im Zeitablauf stabil ist. Parameter, die zum Anstoßzeitpunkt einen relativ starken Einfluß auf die endogene Größen ausüben, sind auch nach 24 Quartalen noch sehr einflußreich. Den stärksten Einfluß haben die strukturellen Koeffizienten der verzögerten endogenen Variable(n) bzw. des autoregressiven Terms. Diese

28

I. Einleitung

Parameter erfassen sowohl die Dynamik als auch die Verhaltensgewohnheiten der Wirtschaftssubjekte. Ihre zentrale Bedeutung innerhalb des Systems wird durch die Ergebnisse der theoretischen Analyse bestätigt. Neben den dynamischen Koeffizienten der verzögerten endogenen Variable(n) zeigen Variationen des absoluten Gliedes der Systemgleichungen, die einer Änderung der abhängigen Größe entsprechen, große Sensitivitätseffekte. Bedeutend sind ebenfalls die Parameter, die mit erklärenden Variablen des Nachfragesektors der Textilwirtschaft verbunden sind. Wie zu erwarten war, ist insbesondere der Gesamtumsatz der Textilindustrie - als modellendogene Größe - sehr einflußreich. Eine isolierte Betrachtung der exogenen Größen zeigt, daß auch die Auftragseingänge der Textil- und Bekleidungsindustrie sowie der subjektiven Bestimmungsfaktoren der Endnachfrage - der produktspezifischen Geschäftsklimaindizes sehr bedeutend sind. Die relativ große Relevanz der Nachfragefaktoren kann nicht unabhängig von der zugrundegelegten Modellstruktur betrachtet werden. Hierbei wird die unterstellte Endnachfrageabhängigkeit des textilwirtschaftlichen Prognosemodells deutlich. Insgesamt läßt sich ein theoretisch plausibles Modellverhalten feststellen, obwohl ein Vergleich mit Sensitivitätsergebnissen vergleichbarer Modelle nicht möglich ist, da auf Branchenebene bisher keine entsprechenden Untersuchungen vorliegen. Eine Gesamtbetrachtung der quantitativen Verflechtungsstärke der textilwirtschaftlichen Prognosemodells zeigt, daß die kausalen Beziehungen zwischen den ökonomischen Größen meist nur schwach ausgeprägt sind. Dies gilt insbesondere kurzfristig. Der Einfluß von Strukturänderungen ist in erster Linie lokaler Natur. D.h. die größten Sensitivitätseffekte lassen sich für die endogenen Variablen feststellen, die den variierten Koeffizienten als Gleichungselement - "own-coefficientpertubation"16 - enthalten. Weiterhin zeigt sich die Bedeutung des autoregressiven Terms - "own -dynamic-coefficient" .17 Die dynamische Analyse verdeutlicht, daß sich frühestens nach vier bis acht Quartalen Sensitivitätseffekte von relevanter Größenordnung feststellen lassen.

16

Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 229.

17

Ebenda S. 208.

2. Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

29

Diese modell- und sektorspezifischen Ergebnisse stehen in Einklang mit Sensitivitätsbetrachtungen gesamtwirtschaftlicher Modelle. Auch dort ergeben sich vergleichbare Einschätzungen der Verflechtungsintensität ähnlich strukturierter Größen. Eine plausible und theoretisch begründbare Erklärung für den vorwiegend lokalen Einfluß endogener und exogener Größen läßt sich anhand der System-Hypothese von Simon ableiten. 18 Simon zeigt für eine Reihe physikalischer, biologischer und sozialer Systeme eine kurzfristig relativ geringe Verflechtung der untersuchten Systemgrößen. Somit kann - zumindest kurzfristig - von einer Verhaltensträgheit der ökonomischen Elemente des betrachteten Systems ausgegangen werden. Weiterhin läßt sich feststellen, daß das Vorliegen von Multikollinearität der erklärenden Variablen die Qualität der aus der Variation einzelner Parameter abgeleiteten Aussagen über die Wirkungsverflechtung der textilwirtschaftlichen Größen nicht beeinträchtigt. Einzelne Sensitivitätseffekte werden zwar durch simultane Koeffizientenänderungen abgeschwächt oder aufgewertet, insgesamt bleiben jedoch sowohl aus statischer als auch aus dynamischer Sicht identische Verflechtungsstrukturen sichtbar. Die Berücksichtigung unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen zeigt, daß sich das textilwirtschaftliche Prognosemodell gegenüber konjunkturellen Störungen - wie die beiden Ölkrisen in den siebziger Jahren - als relativ stabil erweist. Die strukturelle Sensitivität der endogenen Variablen wird von der konjunkturellen Entwicklung kaum beeinflußt. Eine vergleichende Analyse der Zeiträume von 1971 bis 1977 sowie von 1977 bis 1983 zeigt jedoch, daß von dem verfügbaren Einkommen als - makroökonomischen Größe - im späteren Zeitraum stärkere Impulse ausgehen. Außerdem hat die Bedeutung der Auslandsnachfrage im Zeitverlauf zugenommen. Bezüglich der Prognosegüte des textilwirtschaftlichen Prognosemodells wird deutlich, daß kaum eine der durch Parameterstörungen ausgelösten Sensitivitätseffekte einen spürbaren Einfluß auf die Treffsicherheit der Prognosen hat. Insgesamt sind die Prognosen des textilwirtschaftlichen Modells relativ unempfindlich gegenüber Strukturänderungen. 18 Simon (1953).

11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand Im folgenden Kapitel werden die spezifischen Produktions- und Absatzstufen der Textilwirtschaft charakterisiert. Die wirtschaftliche Bedeutung der einzelnen Textilmärkte wird herausgearbeitet. Eine Analyse der Besonderheiten der Textilkonjunktur unter Berücksichtigung der Vielstufigkeit des betrachteten Wirtschaftszweiges ermöglicht die Formulierung von ökonomischen Hypothesen. Ziel ist es, ein ökonometrisches Modell aufzustellen, das die konjukturelle Entwicklung der westdeutschen Textilwirtschaft erklärt und prognostiziert. Unterschiedliche Gliederungsprinzipien und Abgrenzungskriterien kennzeichnen die Entwicklung des textilwirtschaftlichen Prognosemodells der Forschungsstelle für allgemeine und textile Marktwirtschaft an der Universität Münster (FATM) in den letzten 20 Jahren. Die z. Zt. aktuellste Version wird der vorliegenden Untersuchung zugrundegelegt.

1. Die Textilwirtschaft 1.1. Der textilwirtschaftliche Produktions- und Verteilungsprozess

Die Textilwirtschaft umfaßt die Produktion und den Absatz des Wirtschaftszweiges der Textil- und Bekleidungsindustrie. Die erste Bearbeitung des textilen Rohstoffs bis hin zum Absatz der fertigen Textilerzeugnisse an den Endverbraucher oder an die weiterverarbeitende Industrie kennzeichnen diesen Wirtschaftssektor. 1 Die vielfältige Struktur der Textilwirtschaft verdeutlicht die sogenannte Textilpipeline:

1 Das Textil- und Bekleidungshandwerk bleibt unberücksichtigt. Vgl. Helmstädter (1976) S. 34, Kleine / Thiele (1982) S. 5.

32 H. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand spinnstoffaufbereitung ~

Spinnstoffverarbeitung ~

Garnverarbeitung ~

Textilindustrie

Textilveredlung ~

Konfektion ~

Textilhandel

J

Produktion

Bekleidungsindustrie

Absatz

Die Textilpipeline spiegelt die Be- und Verarbeitung eines textilen Rohprodukts bis zur Endverwendung über mehrere Produktionsstufen wider. Der Warenfluß verläuft, von wenigen Ausnahmen abgesehen, in eine Richtung. Jede Stufe der Textilpipeline beliefert i.d.R. nur nachgela~erte Stufen und erhält i.d.R. nur Waren von vorgelagerten Märkten. Die i.d.R. einseitige Wirkungsrichtung der textilwirtschaftlichen Lieferbeziehungen führt zu dem aus dem Verkehrswesen übernommenen Begriff der "Pipeline".3 Die textilen Rohstoffe bilden die Natur- und Chemiefasern. In der Spinnstoffaufbereitung werden die Naturfasern mit Ausnahme der Baumwolle auf den Spinnstoffprozeß vorbereitet. 4 Diese Produktionsstufe ist Vorlieferant für die Spinnstoffverarbeitung. Auch in der Spinnstoffverarbeitung werden zum überwiegenden Teil Vorprodukte hergestellt. Die aufbereiteten textilen Rohstoffe sowie Baumwolle und Chemiefasern werden zu Garnen versponnen als Vorleistung für die Gamverarbeitung. Innerhalb der Gamverarbeitungsstufe werden Game zu textilen Flächengebilden weiterverarbeitet. Die wichtigsten Bereiche der Garnverarbeitung sind die Webereien, die Maschenindustrie, die Teppichindustrie, die Bandweberei und Flechterei, die Verbandmittelherstellung, die Fertigung von Gardinenstoffen die Zwirnerei und Texturiererei,

2 Vgl. Lösch (1969) S. 133. 3

Vgl. Meyer (1971) S. 75.

4

Vgl. Lindhorst (1976) S. 4.

1. Die Textilwirtschaft

33

die handelsfertige Aufmachung von Garnen sowie die Juteindustrie. 5 Auf dieser Stufe werden sowohl Zwischen- als auch Endprodukte hergestellt bzw. konfektioniert. Die Textilveredlung, als letzte Produktionsstufe der Textilindustrie, umfaßt u.a. das Bleichen, Färben und Bedrucken der textilen Produkte. Die Konfektionsstufe ist sowohl der Textilindustrie als auch zur Bekleidungsindustrie zuzuordnen. 6 Die Textilindustrie fertigt Endprodukte, die direkt über den Handel zum Endverbraucher gehen. Zu nennen sind beispielsweise Fertigwaren wie Teppiche, Gardinenstoffe, Bettwäsche sowie Wirk- und Strickwaren. Die Bekleidungsindustrie verarbeitet und konfektioniert Game sowie textile Flächengebilde, die von der Textilindustrie geliefert werden, zu Endprodukten. 7 Wichtige Produkte der Bekleidungsindustrie sind Waren im Bereich der Oberkleidung, Wäsche sowie Haus-, Bett- und Tischwäsche. Der Absatz von Zwischen- und Enderzeugnissen erfolgt im In- und Ausland. Endnachfrager sind die privaten Haushalte, die industriellen sowie die nicht-privaten Abnehmer. 8 Die Distribution der im textilwirtschaftlichen Produktionsprozess gefertigten Produkte erfolgt sowohl über den inländischen Groß- und Einzelhandel als auch über den Export. Die vielfältige Verflechtung der einzelnen Stufen der Textilwirtschaft gibt die Abb. 1.1 wieder. Die einzelnen Stufen sind durch Zwischenmärkte voneinander getrennt. Sie bilden selbstständige Dispositionsebenen, die von den Unternehmen unterschiedliche Beschaffungsund Absatzdispositionen verlangen. 9

5 Vgl.

Breitenacher (1989) S. 16.

6 Vgl.

Helmstädter / Krupp / Meyer (1976) S. 34 f.

7 Die Konfektion der Bekleidungsindustrie wird in Abb. 1.1 als Weiterverarbeitung bezeichnet. 8 Vgl.

Oberhauser (1959) S. 35.

9 Vgl. Breitenacher (1989) S. 37. 3 Terlau

34 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Abb. 1.1: Der textilwirtschaftliche Produktions- und Verteilungsprozeß

Quelle: Gesamttextil (1980), S. 54 1.2. Bedeutung und Entwicklung der westdeutschen Textilmärkte 1.2.1. Die Angebotsseite

Das Textilangebot wird bestimmt durch die wirtschaftliche Tätigkeit des textilwirtschaftlichen Produktionssektors. Die Entwicklung von Produktion, Beschäftigung und Produktivität des Textil- und Bekleidungsgewerbes charakterisieren die Angebotsseite der Textilmärkte.Hf' Die volkswirtschaftliche Bedeutung des textilwirtschaftlichen Produktionssektors, gemessen an ihrem Beitrag zum Bruttoinlandspro-

10 Vgl. Helmstädter (1981) S. 9.

1. Die Textilwirtschaft

35

dukt, hat bis Ende der achtziger Jahre abgenommen. 11 Lag der Beitrag zum Bruttoinlandsprodukt für die Textilindustrie 1970 bei 1,2 % und für die Bekleidungsindustrie bei knapp 1 %, so stagnierte er in den letzten Jahren bei ungefähr 1,5 % für die gesamte Textil- und Bekleidungsproduktion. 12 Mit Berücksichtigung eines breit gefächerten volkswirtschaftlichen Branchenspektrums und der in einigen Regionen überdurchschnittlichen Beiträgen zum Bruttoinlandsprodukt kommt dem Textil- und Bekleidungssektor eine nach wie vor nicht unerhebliche volkswirtschaftliche Bedeutung zu. 13 Tab. 1.1: Bruttowertschöpfung und Beitrag des Textil- und Bekleidungsgewerbes zum Bruttoinlandsprodukt, zu Preisen von 1980 Bruttowertschöpfung Beitrag zum BruttoinJahr in Mio. DM landsprodukt (in %) TextilTextilBekleidungsBekleidungsgewerbe gewerbe gewerbe gewerbe 1,2 1970 13.540 9.910 0,9 0,9 0,6 1980 12.660 8.970 1981 11.880 8.320 0,8 0,6 1982 11.320 7.840 0,8 0,5 11.330 7.680 0,8 0,5 1983 0,5 1984 11.580 7.840 0,8 8.000 0,5 1985 11.830 0,8 7.610 0,7 0,5 1986 11.470 11.350 7.540 0,7 0,5 1987 Quelle: StBA, FS 18, R. 1.2, Vorbericht 1989, in Anlehnung an: Breitenacher (1989) S. 32. 11

Das Bruttoinlandsprodukt mißt das Produktionsergebnis aller im Inland eingesetzten Produktionsfaktoren. Die Summe der Bruttowertschöpfung aller Wirtschaftsbereiche unter Abzug unterstellter Entgelte für Bankdienstleistungen sowie zuzüglich der nicht abziehbaren Umsatzsteuer und der Einfuhrabgaben ergibt das Bruttoinlandsprodukt. Die entstehungsorientierte Berechnung der Bruttowertschöpfung erfolgt aus dem Gesamtwert der Produktion abzüglich der Vorleistungen und der indirekten Steuern sowie zuzüglich der Subventionen, vgl. StBA, FS 18, R. 1.2, Se/lien / Sellien (1979) S. 825 ff., S. 2174 f.

12

Vgl. Tab. 1.1.

13

Vgl. Breitenacher (1989) S. 33.

36 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Als Teil des Verarbeitenden Gewerbes, das als wichtigster Bereich des sekundären Sektors der Volkswirtschaft gilt, gehört die Textilund Bekleidungsindustrie umsatzmäßig zu den zehn bedeutendsten Wirtschaftsbranchen. Betrachtet man die Verbrauchsgüter produzierenden Sektoren, so steht die Textilindustrie 1987 an Platz zwei und die Bekleidungsindustrie an fünfter Stelle. 14 Während im gesamten Verbrauchsgüter produzierenden Gewerbe zwischen 1970 und 1987 die Produktion gestiegen ist, weist die Entwicklung des Textil- und Bekleidungssektors einen seit 1972 fortlaufenden Produktionsrückgang auf. Die wirtschaftliche Tätigkeit beider Produktionsbereiche wurde von den konjunkturellen Einbrüchen 1973/74 und 1981/82 in stärkerem Maße betroffen als die übrigen Sektoren der Verbrauchsgüter produzierenden Industrie. 15 Der Schrumpfungsprozess der Produktion zeigt sich insbesondere im Bekleidungsgewerbe. Der in sämtlichen Produktionszweigen der Textilund Bekleidungsindustrie 16 zu beobachtende Produktionsrückgang führte zu einem deutlichen Abbau der Beschäftigung. Innerhalb des Beobachtungszeitraums verringerte sich die Zahl der Beschäftigten um fast 50 % auf gut 402.000. Dennoch stellt der Textil- und Bekleidungssektor rund 5,6 % der industriellen Arbeitsplätze in der Bundesrepublik Deutschland. Mehr als die Hälfte dieser Beschäftigten sind der Textilindustrie zuzurechnen. 17 Aus der Relation von Produktion und Beschäftigung läßt sich die Arbeitsproduktivität ermitteln. In den achtziger Jahren sind die Produktivitätssteigerungen im Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie im gesamten Verarbeitenden Gewerbe deutlich zurückgegangen. Trotzdem hat das Textilgewerbe im Vergleich zum Verarbeitenden Gewerbe überdurchschnittlich hohe Produktivitätsgewinne zu verzeichnen. 18

14

Vgl. StBA, FS 4, R. 4.1.1, 1987.

15

Vgl. Abb. 1.2.

16

Vgl. hierzu Abb. 4.27-39. Eine disaggregierte Analyse liefert Kasselmann (1989) S. 7-12.

17

Die Textilindustrie stellt 3,1 % der industriellen Arbeitsplätze.

18 Siehe Tab. 1.2. Steigende Inlandslöhne und wachsender Importdruck zwang

den Textilsektor zur Kapitalintensivierung der Produktion und erreichte eine Steigerung der Produktionsergebnisse je Beschäftigten. Vgl. Helmstädter (1981) S.10.

1. Die Textilwirtschaft

37

Abb. 1.2: Index der industriellen Nettoproduktion 1970 • 100

120,-----,--110 100 90 80 70 60

--,-

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1Text~e-:"r~-:- --+-._______ BekleidUng,geWerbe--8-- verbr.prOd.Ge~erbe_JL _______________ .____________________ _ Quelle: StBA, FS 4, R. 2.1

Tab. 1.2: Produktivität im Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie im Verarbeitenden Gewerbe lahresdurchschnittliche Wachstumsraten in % Produktionssektor

1970-75

1975-80

1980-87

Textilgewerbe

5,4

4,1

3,3

Bekleidungsgewerbe

4,4

0,4

1,1

Verarb. Gew.

2,7

3,9

2,2

Quelle: Eigene Berechnungen Eine Ursache für die dargestellte Entwicklung des textilwirtschaftliehen Produktionssektors ist der langfristige Strukturwandel bzgl. der internationalen Arbeitsteilung. Steigender Wettbewerbsdruek aus den Billiglohnländern Asiens, den Staatshandelsländern sowie aus den anderen EG-Ländern erzeugte enormen Anpassungsdruek seitens der

38 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

westdeutschen Textil- und Bekleidungsindustrie 19• Erschwerend wirkte sich außerdem der Übergang zu flexiblen Wechselkursen aus. Wettbewerbsvorteile des relativ wechse1kursempfindlichen bundesdeutschen Textil- und Bekleidungssektors wurden rasch abgebaut. 20 Die Entwicklung der privaten Textilnachfrage bildete eine weitere Ursache für die Probleme der westdeutschen Textilwirtschaft. Der private Textilverbrauch wuchs im Vergleich zum gesamten privaten Verbrauch nur unterdurchschnittlich. 21 1.2.2. Die Nachfrageseite Eine vollständige Analyse der Textilwirtschaft umfaßt auch die letzte Stufe der Textilpipeline: die Verteilungsstufe. Im Mittelpunkt steht die Textilnachfrage. 22 Die Nachfrage nach Textilien und Bekleidung wird bestimmt durch den privaten Verbrauch. Mehr als 80 % des Inlandsabsatzes von textilen Fertigerzeugnissen sind den privaten Haushalten zuzuordnen. 23 Entscheidend für die zeitliche Entwicklung des privaten Textilkonsums ist die Einkommens- und Bevölkerungsentwicklung. 24 Ein stagnierendes Bevölkerungswachstum sowie eine Zunahme der Einkommen bilden die Nachfragebedingungen der westdeutschen Textilmärkte. Eine Aufteilung nach Verwendungsbereichen der gesamten Verbrauchsausgaben der privaten Haushalte zeigt, daß der Anteil des Textilverbrauchs innerhalb des Beobachtungszeitraums kontinuierlich gesunken ist. Wurden 1970 noch 10,7 % des gesamten privaten Konsums für Bekleidung sowie Heim- und Haustextilien ausgegeben, so verringerte sich dieser Anteil 1987 auf 8,3 %. Davon entfielen ungefähr vier Fünftel auf Bekleidungsgüter und ein Fünftel auf Heim- und Haustextilien. 25

19

Vgl. Breitenacher (1989) S. 32.

20

Vgl. Breitenacher (1978) S. 6.

21

Vgl. ebenda, Breitenacher (1989) S. 29.

22 Falls nicht anders erwähnt, umfaßt der Begriffsteil "Textil" die Bereiche Texti-

lien und Bekleidung.

23

Siehe hierzu auch Lösch (1969) S. 97 f.

24

Vgl. Helmstädter (1987) S. 13, Breitenacher (1989) S. 62.

25 Siehe Tab. 1.3.

1. Die Textilwirtschaft

39

Tab. 1.3: Analyse des privaten Textilverbrauchs in Mrd. DM Jahr

Bekleidung

Heim- und Haustextilien

Privater Textilverbrauch insgesamt

Private Verbrauchsausgaben im Inland

Anteil des Textilverbrauchs am gesamten Verbrauch in %

1970

31,4

7,9

39,3

368,9

10,7

1975

47,6

10,5

58,1

585,5

9,9

1980

65,5

13,4

78,9

840,8

9,4

1981

67,7

12,8

80,5

887,9

9,1

1982

67,6

11,8

79,4

918,1

8,6

1983

69,6

12,2

81,8

964,2

8,5

1984

71,5

11,8

83,3

1003,6

8,3

1985

74,2

11,5

85,7

1042,6

8,2

1986

78,0

11,8

89,8

1081,9

8,3

1987

80,0

12,5

92,5

1120,1

8,3

Quelle: Viereck (1988) S. 50. Eine relativ niedrige Einkommenselastizität der Textilnachfrage beeinträchtigt die Entwicklung der privaten Ausgaben für Textilien und Bekleidung. 26 Aus dem Verhältnis der jahresdurchschnittlichen Wachstumsraten der Ausgaben für Textilien und Bekleidung und des verfügbaren Einkommens ergibt sich für den Zeitraum von 1970 bis 1987 ein durchschnittlicher Elastizitätskoeffizient von knapp 0,8. 27 D.h., daß eine Zunahme des Einkommens um 1 % nur eipen durchschnittlichen Anstieg der privaten Textilausgaben um fast 0,8 % verursachte. Die Einkommenselastizität läßt sich anhand der Höhe des Einkommens differenzieren. Bei steigendem Wohlstand wurde zusätzliches Einkommen nur zu einem relativ geringeren Anteil für Textilund Bekleidungsausgaben verwendet. 28 26 Die Einkommenselastizität ist ein Indikator für den Sättigungsgrad der privaten Haushalte bezüglich der Nachfrage nach den betrachteten Gütern. Vgl. Langmantel (1979) S. 13. 27

Siehe Tab. 1.4.

28 Vgl. Helmstädter (1987) S. 16.

40 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Tab. 1.4: Einkommenselastizität der privaten Textilnachfrage Priv. Textilverbrauch

Zeitraum

I

Verfügbares Einkommen

Elastizität

lahresdurchschnittliche Wachstumsraten in %

1970-75

8,14

10,22

0,80

1975-80

6,32

6,94

0,91

1980-87

2,31

4,01

0,58

1970-87

I

5,21

I

6,69

I

0,78

I

Quelle: Siehe Tab. 1.3, StBA, FS 18, R. 13 sowie eigene Berechnungen Der überwiegende Teil des privaten Konsums von Textilgütern wird über den Textilhandel getätigt.29 Der Textilgroßhandel übt nur in wenigen Bereichen eine nennenswerte Verteilerfunktion aus und setzt seinerseits zum größten Teil an den Einzelhandel ab. 3o Der Absatz von textilen Zwischenprodukten erfolgt hauptsächlich an industrielle Abnehmer. 31 Wichtige Nachfrager sind die jeweils nachgelagerten Produktionsbereiche der Textilwirtschaft sowie die Gummiverarbeitende Industrie, die Automobilindustrie, die Holzverarbeitung (Herstellung von Polstermöbeln) sowie die Kunststoffverarbeitende Industrie. Die industriellen Abnehmer nehmen fast die Hälfte der gesamten Erzeugnisse der Textilwirtschaft ab.J 2 Die Zwischennachfrage ist, wie die Endnachfrage, größtenteils konsumorientiert. Die textilen Zwischenprodukte werden primär als Roh- oder Hilfsmaterialien in den oben aufgeführten Industriesektoren verwendet und tragen somit indirekt zum privaten Verbrauch bei. 33 Der Auslandsabsatz von Textilien und Bekleidung hat sich von 1970 29 Siehe Tab. 1.4. 30 VgI.

Breitenacher (1971) S. 29.

31

Textile Zwischenprodukte sind Fasern, Game, Gewebe und Maschenstoffe.

32

Die gesamten Erzeugnisse der Textilwirtschaft umfassen sowohl die Vorprodukte als auch die Fertigerzeugnisse. VgI. hierzu Breitenacher (1978) S. 9.

33

Vgl. Breitenacher (1971) S. 29, Breitenacher (1981) S. 27.

1. Die Textilwirtschaft

41

bis 1987 mehr als verdoppelt und beträgt mit 13,8 Mrd. DM 23,4 % des Gesamtumsatzes an textilen Halb- und Fertigerzeugnissen. 34 Tab. 1.5: Umsatz der gesamten Textilwirtschaft in Mio. DM Stufen der Textilwirtschaft Textilgewerbe

1970

1987

24350

35772

Inland

21030

26308

Ausland

3320

9464

14000

22853

Inland

13294

18541

Ausland

706

4312

6300

20500

38800

90700

Bekleidungsgewerbe

Textilgroßhandel l Textileinzelhandel 1

1 nach institutioneller Abgrenzung gemäß der Umsatzsteuerstatistik des StBAs Quelle: Gesamttextil, verseh. Jg.

1.2.3. Der Außenhandel Während die Produktion und damit auch die Beschäftigung seit 1972 im westdeutschen Textil- und Bekleidungsgewerbe stark zurückgegangen sind, konnte der textile Außenhandel im gleichen Zeitraum kontinuierlich ausgeweitet werden. Die Bundesrepublik Deutschland nahm 1987 mit einem Importvolumen von 23,1 Mrd. DM für Textilien und 16,4 Mrd. DM für Bekleidung eine Spitzenposition im internationalen Handel ein. 35 Gleichzeitig konnten sich die deutschen Textil- und Bekleidungsunternehmen auf den Exportmärkten behaupten. Die Ausfuhren von Textilien betrugen 1987 18,4 Mrd. DM, während im Bekleidungssektor Waren im Wert von 7,6 Mrd. DM exportiert wurden. 36 34

Siehe Tab. 1.5.

35

Vgl. Breitenacher (1988) S. 112.

36

Vgl. Breitenacher (1989) S. 111.

42 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Trotz der Exporterfolge der Textilwirtschaft ist die Bundesrepublik Deutschland ein Netto-Importland von Textilien und Bekleidung. Innerhalb des Beobachtungszeitraums stieg der Einfuhrüberschuß textilwirtschaftlicher Produkte von 1,2 Mrd. DM (1970) auf 12,8 Mrd. DM (1987).37 Die Bekleidungsindustrie weist gegenüber dem Textilsektor einen höheren Einfuhrüberschuß auf, was als ein Indiz für eine stärkere internationale Wettbewerbsfähigkeit der Textilindustrie gewertet werden kann. 38 Abb.1.S: Außenhendels.alden - Textilien und Bekleidung In Mrd. DM 11170 1972 11174 1878 1878 1880 1882 1884 1888 -10

-8

-8

~ Texturen

-4

-2

o

~ Bekleidung

QueUe: SIBA, FS 7, R. 1 .owle eigene Berechnungen

Die Ein- und Ausfuhrquoten des Textil- und Bekleidungssektors sind innerhalb des Untersuchungszeitraumes kontinuierlich gestiegen. 1987 wurden 57,1 % der inländischen Nachfrage nach Textilien und 51,8 % nach Bekleidnung durch Importe gedeckt. 39 Die Zunahme der Importkonkurrenz ist ein Grund für die eingangs beschriebenen Probleme der westdeutschen Textilwirtschaft. 37 Siehe Abb. 1.3. 38

Ursache ist die hohe Kapitalintensität des Textilgewerbes, die es diesem Produktionssektor ermöglicht mit den Niedriglohnländem zu konkurrieren. Vgl. Breitenacher (1989) S. 114.

39

Siehe Abb. 1.4 und 1.5.

43

1. Die Textilwirtschaft

Abb.1.4: Ex- und Importquoten der Textlllndu.trie In Prozent

60,------------------------------,

&O+-------------------------~~~~~

O~~~~~~~~~~~~~~~

1870 1872 1874 1876 1876 1980 1882 1884 1888

IIZ:::::J Importquote

!;S§I Exportquote

Quelle: Eigene Berechnungen

Abb. 1.5: Ex- und Importquoten der Bekleldung.lndu8trle In Prozent 60

150

40

so

20

10

o

1870

I

1172

1874

1878

1'78 1180

IIZ:::::J Imporlquote

1182

1184 1888

!;S§I Exporlquote

Quelle: Eigene Berechnungen

44 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Auch die Ausfuhrquoten sind während des untersuchten Zeitraums deutlich gestiegen. Während sie für Textilien 1970 noch bei 17,7 % und für Bekleidung bei 7,1 % lagen, betrugen sie 1987 bereits 51,4 % bzw. 33,3 %.40 Größtes Handelshemmnis ist die Lohnentwicklung in der relativ arbeitsintensiven Textilwirtschaft, insbes. im Bekleidungssektor. 41 Deutsche Löhne erreichen im internationalen Vergleich einen Spitzenplatz. So zeigt Breitenacher, daß die Lohnkosten in der westdeutschen Textilwirtschaft 1987 um fast 40 % höher waren als in den USA und sogar das sechsfache der Löhne in Hongkong betragen. 42 Auch im Vergleich zu anderen europäischen Ländern haben deutsche Textilunternehmen wesentlich höhere Lohnkosten zu tragen. 43 1.3. Spezifische Merkmale der Textilkonjunktur Die Konjunktur als gesamtwirtschaftliches Phänomen wird definiert als "zyklische Änderungen der wirtschaftlichen Aktivität einer Volkswirtschaft.,,44 Zur Messung der konjunkturellen Schwankungen können Zeitreihen bestimmter makroökonomischer Aggregatgrößen, wie die Entwicklung des Bruttosozialprodukts, des Volkseinkommens, des Konsums und der Investitionen herangezogen werden. Gründe derartiger Schwankungen liegen im wesentlichen im Bereich der Nachfrage. 45 Die Ausdehnung des gesamtwirtschaftlich geprägten Begriffs der Konjunktur auf die zyklischen Schwankungen der Entwicklung einzelner Teilmärkte einer Volkswirtschaft führt zur Definition der Branchenkonjunktur. Der Konjunkturverlauf eines Wirtschaftszweiges wird

40 Die Ausfuhrqote ist nicht vergleichbar mit der Quote für den Auslandsabsatz (s. Pkt. 11.1.2.2). Bei der Berechnung der Ausfuhrqote werden die internen Umsätze miteinbezogen, während sie für die Ermittlung der letztgenannten Quote unberücksichtigt bleiben. 41

Vgl. Kleine / Thiele (1982) S. 47.

42

Vgl. Breitenacher (1989) S. 70.

43

Vgl. ebenda.

44

Schumann (1976) S. 1.

45

Vgl. Haberler (1967) S. 367 f., Woll (1984) S. 521.

1. Die Textilwirtschaft

45

sowohl durch gesamtko~unkturelle als auch durch branchenindividuelle Faktoren bestimmt. Gemessen an der Abweichung der saisonbereinigten Nettoproduktionswerte vom Trend zeigt sich eine gegenüber dem allgemeinen Wirtschaftsablauf erhöhte konjunkturelle Instabilität des Textil- und Bekleidungssektors. 47 Sie äußert sich in der verstärkten Intensität und Häufigkeit der konjunkturellen Schwankungen der textilwirtschaftlichen Entwicklung. Der konjunkturelle Verlauf der Textilwirtschaft wird entscheidend durch die Nachfrageseite bestimmt. 48 Impulse gehen sowohl von der inländischen als auch von der ausländischen Nachfrage aus. Die Textilnachfrage weist sich im Vergleich zur gesamtwirtschaftlichen Nachfrage als besonders konjunkturempfindlich aus. Neben saisonbedingten Schwankungen und modischen Einflüssen zeigen sich typische konjunkturelle Entwicklungen. 49 Die relativ niedrige Einkommenelastizität der privaten Textilnachfrage spielt dabei eine besondere Rolle. Die hohe Sättigung mit Textilien und Bekleidung ermöglicht es dem Verbraucher, sich konjunkturbewußt zu verhalten. Bei nachlassender Konjunktur verhält sich der Textilkonsument prozyklisch. Die Textilnachfrage schwächt sich dann vergleichsweise stark ab und führt somit zu konjunkturellen Verstärkungseffekten. Im gesamtwirtschaftlichen Aufschwung verhält sich der Textilkonsument antizyklisch. Die konjunkturelle Entwicklung der Textilwirtschaft wird gedämpft. 5o Die Impulse aus der Endstufe der Textilpipeline werden durch die Vielstufigkeit des textilwirtschaftlichen Produktionsprozesse verstärkt. Die einzelnen Stufen sind durch Märkte und selbstständige Dispositionsebenen voneinander getrennt. Der beträchtliche zeitliche Vorlauf der 46

Vgl. Lösch (1969) S. 17. Der eigentliche Grund für konjunkturelle Bewegungen liegt darin, daß sich die Wirtschaft nur verzögert an exogene Datenänderungen anpassen kann. Vgl. Helmstädter (1988) S. 9.

47

Siehe Abb. 1.6. Als repräsentativen Maßstab für den allgemeinen Wirtschaftsablauf wird die Entwicklung des Nettoproduktionsindex für das gesamte Produzierende Gewerbe gewählt. Er gibt die durchschnittlichen konjunkturellen Schwankungen aller Industriebereiche wieder. Vgl. hierzu Lösch (1969) S. 21, Breitenacher (1978) S. 6 ff.

48

Vgl. Kleine / Thiele (1982) S. 4.

49

Vgl. Helmstädter (1979) S. 9. ff.

50 Vgl. Helmstädter (1983b), Breitenacher (1989) S.13.

46 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Abb. 1.6: Konjunkturelle Schwankungen der Produktion im Textil- und Bekleidungsgewerbe sowie im Produzierenden Gewerbe' 15,-----------------------------~

10

-5 -10

1970

1972

197,(

1976

I-

i

••

1978

1980

Pfod. Gewerbe

8ekleidungsgewerbe

1982

1984

1966

~

--- Textilgewerbe

Quelle: Eigene Berechnungen • Abweichung des Index der Nettoproduktion vom Trend in %

wirtschaftlichen Tätigkeiten in den vorgelagerten Stufen der Textilpipeline erfordern frühe unternehmerische Entscheidungen bei wachsender Unsicherheit über die zukünftige Entwicklung. Der modische Wandel und die Witterung bilden die spezifischen Unsicherheitsfaktoren des Textilmarktes. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, daß die Unternehmer zu einer übersteigerten Auftragsvergabe im Aufschwung und zu übertriebener Zurückhaltung im Abschwung neigen. 51 Somit führt die unternehmerische Dispositionsweise dazu, daß die konjunkturellen Anstöße in den vorgelagerten Stufen stärker wirksam werden als in den Endstufen der Textilwirtschaft. Die Schwankungen der 51 Vgl.

Breitenacher (1978) S. 12, Breitenacher (1989) S. 37.

1. Die Textilwirtschaft

47

Textilnachfrage, die durch konjunkturelle Unstetigkeiten ausgelöst werden, verursachen somit sektorspezifische Verstärkungseffekte auf den vorgelagerten Märkten der Textilpipeline. 52 2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen PrognosemodeUs

2.1. Ökonomische Fragestellung Die Analyse und Prognose wirtschaftlicher Entwicklungen sind zur Findung rationaler Entscheidungen sowohl unternehmens- als auch gesamtwirtschaftspolitisch unverzichtbar. Sie bilden die Grundlage einer ordentlichen Wirtschaftsplanung. Ebenso wie die gegenwärtige und zukünftige Entwicklung gesamtwirtschaftlicher Größen sind auch Lage und Zukunftsaussichten einzelner Wirtschaftszweige von besonderem Interesse. 53 Der Verlauf gesamtwirtschaftlicher Größen impliziert keine Parallelentwicklung in den Teilbereichen - weder konjunkturell noch langfristig. Eine empirisch-analytische Betrachtungsweise ist insbesondere für die Textilwirtschaft notwendig. Dieser strukturell sehr heterogene Wirtschaftszweig weist eine tiefgegliederte Produktions- und Verteilungsstruktur auf und ist durch eine konjunkturelle Instabilität gekennzeichnet. Eine Analyse der spezifischen Eigenschaften der Textilkonjunktur zeigt, daß die konjunkturelle Entwicklung der Textilwirtschaft entscheidend durch die Nachfrage determiniert wird. 54 Nachfrageimpulse werden aufgrund der Konjunkturreagibilität des Textilkonsums und der Vielstufigkeit der Textilwirtschaft ausgehend vom Einzelhandel von Stufe zu Stufe weitergegeben. Die Interdependenz der Textilmärkte und die Dispositionsweisen der Unternehmer bedingen entsprechende Verstärkungseffekte konjunktureller Impulse.

Erklärung und Prognose der konjunkturellen Entwicklung der Textilwirtschaft ist die Aufgabe eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Ziel ist es, ausgehend von der Nachfrage nach textilen Produkten, Umsätze, Produktion und Außenhandel auf den einzelnen Produk52 Vgl. Helmstädter (1983b), Lösch (1969) S. 131.

53 Vgl. Helmstädter / Krupp / Meyer (1976) S. 25. 54

Siehe Abschnitt 1.1.3.

48

II. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

tionsstufen zu erfassen. Dies ist nur möglich im Rahmen eines konsistenten Systems ökonomischer Gleichungen. Die Entwicklungen der einzelnen Größen werden nicht isoliert betrachtet, sondern mit Hilfe ökonomischer Hypothesen kausal miteinander verknüpft. 55 Die Modellbetrachtung ermöglicht, eine Vielzahl ökonomischer Hypothesen zu testen und in sich stimmige Alternativrechnungen durchzuführen. 56 Ein Prognosemodell ist jedoch kein unfehlbares Instrument der Konjunkturanalyse und -prognose. Das betrachtete reale System ist zu komplex, als das es durch ein Modell vollständig erfaßt werden könnte. Ein Prognosemodell kann lediglich ein Hilfsmittel sein, dessen Rechenergebnisse einer weiteren fachlichen Validierung bedürfen. 57 2.2. Entwicklung textilwirtschaftlicher Prognosemodelle

In der Literatur gibt es nur wenige ökonometrische Modelle der Textilwirtschaft. Sie zielen zum größten Teil auf bestimmte textilwirtschaftlich relevante Teilaspekte ab. Die folgende Aufstellung gibt die bekanntesten textilwirtschaftlichen Mehrgleichungsmodelle wieder: - die Simulationsmodelle der US-amerikanischen Textilindustrie von Naylor, Wallace und Sasser58 - ein kurzfristiges Arbeitsmarktmodell der US-amerikanischen Wollund Baumwollweberei von Mille~9 - ein Produktionsmodell der westdeutschen Baumwollindustrie von Meyel:lJ - die Prognosemodelle der Forschungsstelle für allgemeine und textile 55 Vgl. Kleine / Thiele (1982) S. 4. 56 Die Berechnung einer Vielzahl alternativer Prognosen mit Hilfe geänderter

Modellannahmen ist eine notwendige Bedingung zur Durchführung von strukturellen Sensitivitätsanalysen.

57 Unterschiedliche Standpunkte kennzeichnen die Bewertung der Leistungsfähig-

keit ökonometrischer Prognosemodelle. Während Helmstädter (1973, S. 146) das Prognosemodell "als Ergänzung zu den mehr "intuitiven" Prognosen" sieht, schlägt Heilemann (1989, S. 271) die "Ergänzung der Prognosemodelle durch modellexterne Informationen vor."

58 Vgl. Naylor / Wallace / Sasser (1967) (1968). 59 Vgl. Miller (1971). 60

Vgl. Meyer (1971).

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

49

Marktwirtschaft an der Universität Münster (FATM) für die westdeutsche Textilwirtschaft. 61 Das Simulationsmodell der US-amerikanischen Textilindustrie besteht aus neun Gleichungen, die zusammen eine rekursive Struktur aufweisen. Angebot und Nachfrage nach Bekleidung und textilen Produkten werden im Modellzusammenhang erklärt. Die Simulation des Konjunkturverlaufs erfo!§t über den Zeitraum von 1951 bis 196362 bzw. von 1953 bis 1963. Die empirische Basis bilden die monatlichen Werte der neun endogenen und sieben exogenen Variablen. Das Modell ermöglicht, die Wirkung wirtschaftspolitischer Maßnahmen abzuschätzen. Das Arbeitsmarktmodell der US-amerikanischen Woll- und Baumwollindustrie untersucht in Abhängigkeit von der Konjunkturlage die unternehmerischen Dispositionen über Inputfaktoren, Produktion und Lagerhaltung. Für die einzelnen Phasen des Konjunkturverlaufs werden unterschiedliche Gleichungen aufgestellt. Mit Hilfe des Modells wird versucht, die Frage nach der Vorteilhaftigkeit, Arbeitskräfte zu horten oder Lagerinvestitionen zu tätigen, zu beantworten. Die Schätzung der sieben endogenen Variablen erfolgt auf der Basis von Vierteljahreswerten über den Zeitraum von 1960 bis 1967. Das Produktionsmodell der westdeutschen Baumwollindustrie erklärt ausgehend vom Endverbrauch - die zwischen den einzelnen Produktionsstufen der Baumwollindustrie fließenden Lieferströme. Das System ist rekursiv aufgebaut und besteht aus dreißig endogenen und zwölf exogenen Variablen. Zur Modellschätzung werden Jahresdaten für den Zeitraum von 1960 bis 1969 verwendet. Das Modell dient gleichzeitig der Langfristprognose. Seit mehr als 20 Jahren arbeitet die FATM mit einem ökonometrischen Prognosemodell für die westdeutsche Textilwirtschaft. Ziel ist es, die gegenwärtige und zukünftige konjunkturelle Entwicklung der Textilwirtschaft zu erklären und jährliche Prognosen für einen Zeitraum von 4-6 Quartalen zu erstellen. Die Ergebnisse werden innerhalb

61 Vgl.

Krupp / Meyer (1973), Helmstädter / Krupp / Meyer (1976), Kleine / Thiele

(1982).

62 Vgl. Naylor / Wallace / Sasser (1967).

63 Vgl. Naylor / Wallace / Sasser (1968). 4 Terlau

50

H. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

eines Arbeitskreises Fachleuten aus Industrie und Verbänden präsentiert. Ein erstes Modell wurde in den Jahren von 1970 bis 1973 entwickelt. 64 Es basiert auf 44 Gleichungen, die im Modellzusammenhang Prognosen für Umsatz, Produktion, Rohstoffverbrauch sowie Rohstoffzugang der wichtigsten Branchen der westdeutschen Textilwirtschaft liefern. Die einzige exogene Variable, der Private Konsum, gibt die gesamtwirtschaftliche Nachfrage wieder. Die nachfrageorientierte Sichtweise des Modells führt dazu, daß - ausgehend von gesamtwirtschaftlichen Nachfrageimpulsen - die Nachfrage nach den Produkten der einzelnen Produktionsstufen der Textilwirtschaft jeweils aus der Nachfrage der konsumnäheren Stufe der Textilpipeline erklärt wird. Innerhalb des Modells verbinden die Nachfrageimpulse die einzelnen Verteilungs- und Produktionsstufen entlang der Textilpipeline. 65 Die zweite Version des textilwirtschaftlichen Prognosemodells unterscheidet sich nur geringfügig von der ersten Fassung.66 Es werden zwar die Nominalwerte auf Realwerte umgestellt und der Stützzeitraum erneuert, aber der private Konsum ist weiterhin einzige Erklärungsgröße des textilen Endabsatzes. Der Außenhandel sowie andere Industriezweige bleiben unberücksichtigt. Obwohl inhaltlich überholt, hielt sich die traditionelle Gliederung nach rohstoff- und produktionstechnisch definierten Abgrenzungsmethoden in der amtlichen Statistik bis zum Jahre 1975 und prägte dadurch alle älteren Modelle. Die rohstoffbezogene Unterteilung etwa der Spinnstoffverarbeitung in Baumwoll- und Wollspinnerei entsprach nicht mehr den wirtschaftlichen Gegebenheiten. Die zunehmende Verwendung von synthetischen Garnen machte es unmöglich, die Mischgarne eindeutig den Fachzweigen und Sparten zuzuordnen. Gleichzeitig hat durch die Entwicklung der Textilwirtschaft der Endversorgungszweck als Gliederungsprinzip an Bedeutung gewonnen. Die marktorientierte Umstellung der Textilfachstatistik sowie der Produktions- und Einzelhandelsstatistik ermöglichte eine schon früher

64 Vgl.

Krupp / Meyer (1973).

65 Vgl. eben da S. 153 f. 66

Vgl. Helmstädter / Krupp / Meyer (1976).

2. Fonnulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

51

geforderte67 Neuformulierung des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. 68 Die Modellstruktur wurde den Marktgegebenheiten angepaßt. Es sollte eine repräsentative Anzahl von Warengruppen erfaßt werden, die ein ausgewogenes Spektrum der textilen Produkte auf den verschiedenen Stufen der Textilpipeline darstellen sollten. Zudem sollte der Außenhandel im Modell berücksichtigt werden. Das disaggregierte Prognosemodell für die westdeutsche Textilwirtschaft von Kleine und Thiele weist gegenüber älteren Modellen viele Veränderungen auf. Die Aufnahme zusätzlicher Variablen erhöhte den Modellumfang auf 55 endogene und 25 exogene Größen. Zahlreiche Umrechnungen waren notwendig, um die Werte vor 1975 der geänderten Datenlage anzupassen. Rohstoffverbrauch und Rohstoffumfang auf den einzelnen textilwirtschaftlichen Produktionsstufen wurden innerhalb des Modells nicht mehr berücksichtigt. Der Wegfall dieser Variablen wurde sowohl durch die geänderte Marktstruktur, die nach anderen Schwerpunkten verlangte, als auch die Einstellung der Statistik der Rohstofflagerhaltung und der Roststoffbeschaffung bedingt.69 Zudem wurde auf die Berücksichtigung der Umsatz- und Versandvariablen weitgehend verzichtet, da die Aufnahme der Umsätze aller im Modell berücksichtigten Warengruppen zu einer immensen Vergrößerung des Modellumfangs geführt hätte. Außerdem ist ihr Informationsbeitrag aufgrund der in vielen Bereichen des Textil- und Bekleidungssektors vorherrschenden Auftragsfertigung relativ gering. 70 Die Einbeziehung des Außenhandels stellte eine wesentliche Erneuerung des textilwirtschaftlichen Prognosemodells dar. Es wurden jedoch nur hoch aggregierte Größen, wie die gesamte Einfuhr und Ausfuhr von Textilien und Bekleidung, geschätzt.

67 Vgl. ebenda S. 37.

Kleine / Thiele (1982). Die statistische Reorganisation beispielsweise der Gamstatistik brachte eine nach dem Verwendungszweck ausgerichtete Einteilung mit sich: Garn für Teppiche, für Maschenware usw.

68 Vgl.

69 Vgl. ebenda S. 12. 70 Die Bestellproduktion führt bis auf geringe zeitliche Verzögerungen zu einer

Parallelentwicklung von Produktion und Versand. Vgl. ebenda S. 12 f.

52

H. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

2.3. Erweiterung und Konzeption des disaggregierten Prognosemodells für die westdeutsche Textilwirtschaft

Im folgenden wird das bisherige ökonometrische Prognosemodell für die westdeutsche Textilwirtschaft weiterentwickelt. Dabei wird versucht, kritische Punkte älterer Versionen zu beheben sowie eine genauere und aktuellere Anpassung an das reale System vorzunehmen. Diese aktuelle Variante wird der nachfolgenden Sensitivitätsanalyse zugrundegelegt. 2.3.1. Abgrenzung zu Vorläufermodellen Ein leistungsfähiges Prognosemodell erfordert, daß für jede einzelne Untersuchungseinheit möglichst viele verschiedene Merkmale statistisch erfaßt werden. Nur so lassen sich unter Anwendung der ökonomischen Theorie detaillierte Strukturhypothesen aufstellen und ökonometrisch schätzen. Der Grad der Disaggregation der textilwirtschaftlichen Produktions- und Verteilungsstufen wird jedoch durch die verfügbaren Daten beschränkt. Es muß ein Kompromiß geschlossen werden. Einerseits sollen möglichst viele und detaillierte Produktgruppen erfaßt und im Modellzusammenhang erklärt werden. Dies erfordert jedoch andererseits, daß die Modellgrößen bezüglich Umsatz, Produktion, Auftragseingang, Außenhandel, etc. umfassend verfügbar sind und gemäß des Informations- und Lieferflusses der Textilpipeline aufeinander abgestimmt werden können. Doch auch bei Verfügbarkeit der erforderlichen Daten kann angenommen werden, daß die konjunkturelle Interdependenz zwischen stark disaggregierten Produktgruppen spezifische Konjunkturen weitgehend überdeckt. Die Erklärung spezieller Warengrupppen erfordert außerdem die Aufnahme weiterer Erklärungsfaktoren, so daß bei einer Prognose der Verlauf einer Vielzahl von prädeterminierten Variablen vorauszuschätzen wäre. Die Unsicherheit über die zukünftige Entwicklung erhöht das Risiko von Fehlprognosen exogener Größen. Eine Verschlechterung der Prognoseergebnisse wäre die Folge. Die hier verwendete Version des textilwirtschaftlichen Prognosemodells für die Bundesrepubik Deutschland versucht, die einzelnen Stufen der Textilpipeline hinsichtlich ihrer Aggregationsdichte anzugleichen. Den einzelnen Branchen und Produktgruppen einer vorgelagerten Stufe stehen entsprechende Größen auf der nachgelagerten Stufe gegenüber. Zu diesem Zweck soll auch der Außenhandel im Ver-

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

53

gleich zu älteren Modellen stärker disaggregiert werden. Die Erweiterung des Prognosemodells für die westdeutsche Textilwirtschaft erfordert die Aufnahme zusätzlicher Zeitreihen. Gleichzeitig fällt die Erklärung bestimmter textilwirtschaftlicher Größen weg. Dabei handelt es sich um stark disaggregierte Produktgruppen wie beispielsweise Möbel-, Gardinen- und Dekorationsstoffe sowie Teppiche und Teppichböden. Diese liegen zwar in der Produktionsstatistik disaggregiert vor, sind jedoch in der Umsatz-, Einzelhandels- und Außenhandelsstatistik nicht einzeln verfügbar. Sie werden im Modellzusammenhang zu Heimtextilien zusammengefaßt und erklärt. Somit wird neben zahlreichen Umrechnungen auch die Neuformulierung der Gleichungen erforderlich. Das Modell bildet den Warenfluß der Textilpipeline in entgegengesetzter Richtung ab. 71 Einflußgröße der textilwirtschaftlichen Aktivität der vorgelagerten Stufe ist die Nachfrage der nachfolgenden Stufen. Zusätzlich sind die nach Erzeugnissen differenzierten Außenhandelsbewegungen und die industrielle Nachfrage bei der Formulierung der Gleichungen zu berücksichtigen. Abbildung 1.7 verdeutlicht den Aufbau des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Die Verbindung der einzelnen Stufen entsteht durch den Impuls- und Informationsfluß. Der Aufbau des Modells wird determiniert durch empirisch feststellbare Informationsverbindungen zwischen der Nachfrage- und Angebotsseite. Die Umstellung der Statistiken des Statistischen Bundesamtes zum Berichtsjahr 1975 auf das Verwendungskonzept ermöglicht eine eindeutig nachfrageorientierte Gliederung des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Neben der Berücksichtigung branchenspezifischer Gesamtgrößen, wie die Textil- und Bekleidungsindustrie und die Garn- und Spinnstoffverarbeitung, erfaßt das Modell einzelne Produktgruppen der Textilwirtschaft. Diese marktorientierte Sichtweise ermöglicht es, auf jeder Stufe der Textilpipeline disaggregierte Schätz- und Prognosewerte für eine Anzahl von Warengruppen im Modellzusammenhang zu ermitteln. Der Prognosezeitraum umfaßt 4-6 Quartale. 71 Es existieren zwei mögliche Richtungen der Kausalität zwischen den einzelnen Stufen des Produktions- und Verteilungsprozesses. Die Verbindung der Stufen in der Richtung von der Produktion zum Absatz wird als Warenfluß (Lieferstrom) und die umgekehrte Richtung als Informationsfluß bezeichnet. Vgl. ebenda S. 7.

54 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Abb. 1.7: Aufbau des textilwirtschaftlichen Prognosemodells

Verfügbares Einkommen, andere exogene Einflußfaktoren

Gesamtwirtschaftlicher Textilverbrauch

~,

Einzelhandel IETWRIIEHTOASIIEOBERIIEDOBRIIEHAKARIIEMETRIIEHAUSRIIEHEIMRIIEWAERI

~ r--

Import

r-

Export

r--

Industrielle Nachfrage

"

Bekleidungsindustrie 1ONBEK 11 KHAKAR 11 KDOBR 11 KMWAER 11 KHABER 1

"'~

~

Garnverarbeitung IONTEX 11 OGESP 11 OGGWAER 11 OGGOBR 11 OGGSTO 11 OWEB 11 OHE IM 1

~

Spinnstoffverarbeitung IOGARNI

~

in Anlehnung an: Kleine / Thiele (18982) S. 8, Terlau (1989a) S. 6

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

55

Nicht alle Produktions- und Verteilungsstufen der Textilwirtschaft gehen in das Prognosemodell ein. Da die Anteile der beiden Teilbereiche SpinnstoJfverarbeitung und Textilveredlung am Gesamtumsatz relativ ~ering sind, bleiben diese beiden Stufen im Modell unberücksichtigt. 2 Der Textilgroßhandel soll ebenfalls nicht erfaßt werden. Er übt in den Sparten der Textilwirtschaft nur eine unbedeutende Verteilungsfunktion aus. 73 Ausgangspunkt konjunktureller Impuls- und Informationsströme für die nachgelagerten Produktionsstufen der Textilwirtschaft ist der Einzelhandel. Im Modell werden folgende Produktgruppen berücksichtigt: -

Textilwaren, insgesamt (ETWR) Textilwaren ohne ausgeprägten Schwerpunkt (EHTOAS) Oberbekleidung (EOBER) Damenoberbekleidung (EDOBR) Herrenoberbekleidung (EHAKAR) Haustextilien (EHAUSR) Heimtextilien (EHEIMR) Wäsche, Wirk- und Strickwaren (EWAER)

Die Konfektionsstufe, die der Verteilungsstufe im Lieferprozeß vorgelagert ist, gliedert sich in folgende Teilbereiche: -

Konfektion Konfektion Konfektion Konfektion

von von von von

Damenoberbekleidung (KDOBR) Herrenoberbekleidung (KHAKAR) Haustextilien (KHABER) Wäsche (KMWAE)

Gemessen am Umsatz ist die Gamverarbeitung mit einem Anteil von ca. 70 % die ''bedeutendste Stufe im texilwirtschaftlichen Produktionsprozeß."74 Im einzelnen werden unterschieden:

72

73

Die Versandwerte der Spinnstoffaufbereitung lagen im betrachteten Zeitraum, den Jahren zwischen 1970 und 1987, durchschnittlich bei knapp 1 %. Die Versandwerte der Textilveredlung betrugen durchschnittlich 9 % des gesamten Umsatzes der Textilindustrie. Im Vergleich dazu betrug der Anteil des Umsatzes der Gamverarbeitungsstufe durchschnittlich 70% und der der Spinnstoffverarbeitung ca. 15 % am Gesamtumsatz der Textilindustrie. Vgl. Gesamttextil, Helmstädter / Krupp / Meyer (1976) S. 37 f., Kleine / Thiele (1982) S. 5. Vgl. Breitenacher (1971) S. 29, Helmstädter / Kmpp / Meyer (1976) S. 37.

74 Steinau (1981) S. 21.

56 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

-

Produktion Produktion Produktion Produktion GOBR) - Produktion - Produktion

von Gewebe, ohne Heimtextilien (OWEB) von Heimtextilien (OHEIM) von gewirkten und gestricktem Stoff (OGGSTO) von gewirkter und gestrickter Oberbekleidung (OGvon gewirkter und gestrickter Wäsche (OGGWAE) der Gespinstverarbeitung, insgesamt (OGESP)

Die Warengruppen der Garnverarbeitungsstufe sind im Vergleich zu älteren Modellen stärker aggregiert. 75 Dies ist erforderlich, um die einzelnen Produktgruppen innerhalb des Modells besser zuordnen zu können. Da die Produktionsstatistik detailliertere Daten erfaBt als die Einzel- und AuBenhandelsstatistik, soll auf eine tiefere Einteilung der Spinnstoffverarbeitungsstufe verzichtet wird. Es wird nur eine Variable - die gesamte Garnproduktion (OGARN) - im Modell erklärt und prognostiziert. Sie umfaBt die im Vorläufermodell einzeln geschätzten GröBen von Garn für Gewebe, Garn für Maschenware sowie Garn für Teppiche und FuBbodenbeläge. 76 AuBerdem werdern im aktuellen Modell zwei Gesamtvariablen für die Produktion geschätzt: die gesamte Nettoproduktion von Textilien (ONTEX) sowie die gesamte Nettoausbringung von Bekleidung (ONBEK). Daten bezüglich der Umsätze der Textil- und Bekleidungsindustrie sind in der Statistik des Statistischen Bundesamtes nur hoch aggregiert verfügbar. Sie lassen sich nach in- und ausländischen Aktivitäten differenzieren: -

Umsatz der Textilindustrie, insgesamt (UTEX) Auslandsumsatz der gesamten Textilindustrie (UTEXA) Inlandsumsatz der gesamten Textilindustrie (UTEXI) Umsatz der Bekleidungsindustrie, insgesamt (UBEK) Auslandsumsatz der gesamten Bekleidungsindustrie (UBEKA) Inlandsumsatz der gesamten Bekleidungsindustrie (UBEKI) Die Berücksichtigung des Außenhandels war in den bisherigen Mo-

75

Vgl. Kleine / Thiele (1982) S. 10.

76

Vgl. ebenda.

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

57

dellen nur unzureichend, obwohl der Außendhandel mit Textilien und Bekleidung eine immer größere Rolle spielt. 77 In dem Prognosemodell von Helmstädter, Krupp und Meyer wird auf die Berücksichtigung des Außenhandels völlig verzichtet. Das Modell von Kleine und Thiele basiert nur auf hoch aggregierten Größen, wie die Ein- und Ausfuhr von Textilien insgesamt. In dem erweiterten Modell wird nun versucht, die Gesamtgrößen zu dekomponieren, so daß die Zeitreihen an die Struktur des textilwirtschaftlichen Systems angepaßt werden. Die Bildung solcher Zeitreihen erfordert für den Zeitraum 1970-75 zahlreiche Umrechnungen, da die Statistik erst seit 1975 hinreichend disaggregiert vorliegt. Für eine Disaggregation des Außenhandels werden folgende Variablen neu gebildet: -

Garn (EXGARNR, IMGARNR) Gewebe (EXWEBR, IMWEBR) gewirkter und gestrickter Stoff (EXGGSTOR, IMGGSTOR) Wäsche (EXWAER, IMWAER) gewirkte und gestrickte Wäsche (EXGGWAER, IMGGWAER) gewirkte und gestrickte Oberbekleidung (EXXGR, IMGGR) Damenoberbekleidung (EXDOBR, IMDOBR) Herrenoberbekleidung (EXHAKAR, IMHAKAR)

Als Gesamtgrößen werden weiterhin die gesamten Ex- und Importe von Textilien (EXTEXR, IMTEXR) und Bekleidung (EXBEKR, IMBEKR) im Modell explizit berücksichtigt. Gleichzeitig wird der Außenhandel in das Modell so einbezogen, daß der Aufbau des Prognosemodells durchgehend nachfrageorientiert ist. Die Exporte werden von den Importen getrennt. Die Exporte, die die ausländische Nachfrage nach inländischen Produkten widerspiegeln, sind wie die Einzelhandelsumsätze der Nachfrageseite zugeordnet. Die Importe werden hingegen immer mit der Produktion der gleichen Produkte auf derselben Stufe geschätzt. Konkret bedeutet dies, daß z.B. auf der Stufe der Spinnstoffaufbereitung die Einfuhr von Garn gleichzeitig mit der Garnproduktion untersucht wird. Dieses Vorgehen ermöglicht es, näher auf die Kon77

Siehe Abschnitt 11.1.2.3.

58 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

kurrenz zwischen der einheimischen Produktion und den Importen einzugehen. Eine Erhöhung der Anzahl der zu schätzenden Variablen des Außenhandels bringt jedoch nicht nur Vorteile sondern auch eine ganze Reihe von Problemen mit sich. Besonders die Schätzung und Prognose der Außenhandelsumsätze führt teilweise zu schlechteren Ergebnissen als die Berechnung der Inlandsumsätze. Es fehlt beispielsweise an exogenen Größen, die die Nachfrage aus dem Ausland bestimmen. Trotz dieser Schwierigkeiten erfordern die aktuellen ökonomischen Gegebenheiten eine stärkere Berücksichtigung des Außenhandels als in den herkömmlichen Modellen. 2.3.2. Modellannahmen 2.3.2.1. Der Textilkonsum Die Nachfrage nach textilen Gütern der privaten Haushalte wird i.d.R. in Konsumfunktionen abgebildet. Die Spezifizierung einer Textilkonsumfunktion erfordert die Kenntnis möglicher Einflußfaktoren. 78 Die Determinanten des privaten Textilverbrauchs werden in Abbildung 1.8 dargestellt. Eine Quantifizierung all dieser Bestimmungsfaktoren ist aus empirisch-ökonomischen Gründen nicht möglich. Ökonomische Annahmen sind notwendig, um theoretisch fundierte und ökonomisch sinnvolle Funktionen aufstellen zu können. Die makroökonomische Konsumtheorie bildet die theoretische Grundlage der Hypothesenbildung textiler Konsumfunktionen. Nach der absoluten Einkommenshypothese von Keynes wird das makroökonomische Konsumverhalten im wesentlichen durch das Gesamteinkommen einer Volkswirtschaft bestimmt. 79 Es wird folgender Zusammenhang unterstellt: (1.1)

mit Ct

= Konsumausgaben, Yt = Einkommen und t = Zeitindex.

78 Vgl. Keynes (1936). 79 Eine detaillierte Aufstellung möglicher Einflußfaktoren des Textilkonsums gibt

Pattis (1969) S. 53 ff.

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

59

Unter der Annahme eines linearen Zusammenhangs von Einkommen und Konsum läßt sich eine funktionale Form der Konsumfunktion (1.1) bestimmen: Ct = 110 + a1Yt für 110 > 0 und 0 < al < 1

(1.2)

Abb. 1.8 Die Determinanten des Textilkonsums Ausgabefähigkeit

Ausgabebereitschaft

Objektive Faktoren: - Verfügbares Einkommen - relative Preise - Bevölkerungswachstum - Haushaltsgröße - Zinsen

Subjektive Faktoren: - Konsumklima - Geschäftsklima - Arbeitsmarktsituation - Mode - Lebensgewohnheiten

L.

Textilkonsum

.J

Der Verlauf der gesamtwirtschaftlichen Konsumfunktion basiert nach Keynes auf einem "fundamental psychological law".80 Ein Einkommenszuwachs der privaten Haushalte führt zu höheren absoluten Konsumausgaben, jedoch nimmt der Anteil des privaten Verbrauchs am gesamten Einkommen ab. Die absolute Einkommenshypothese gilt nicht nur für die gesamtwirtschaftlichen Verbrauchsausgaben. Sie läßt sich ebenso für Sekto80 Keynes (1936) S. 92.

60 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

ren (i) der Volkswirtschaft definieren: 81 (1.3)

Die Keynes'sche Hypothese soll bezüglich des Einkommens modifiziert werden. Es wird das verfügbare Einkommen berücksichtigt, das den privaten Haushalten zur Verwendung für Konsumausgaben letztendlich zur Verfügung steht. 82 Es stellt sich die Frage, in welcher Form das verfügbare Einkommen in die Erklärung und Prognose des privaten Textilkonsums eingehen soll. Es besteht die Möglichkeit, das gegenwärtige Einkommen oder eine dauerhafte Einkommensverteilung der Schätzung zugrundezulegen. 83 Die Waren der Textil- und Bekleidungsindustrie sind den dauerhaften Konsumgütern zuzuordnen, d.h. der Konsument kann diese Güter mehr als eine Periode nutzen. Dies veranlaßt zu der Annahme, daß der Konsument seine Ausstattung an Textilien und Bekleidung nicht am gegenwärtigen Einkommen sondern am permanenten Einkommen orientiert. 84 Weiterhin wird angenommen, daß der erwartete Nutzen dauerhafter Güter die Konsumentscheidung(en) der Konsumenten in stärkerem Maße beeinflußt als die aktuellen Ausgaben zum Zeitpunkt. 85 Es wird unterstellt, daß der Nutzen langlebiger Güter sich proportional zum Nettobestand entwickelt. 86 Somit läßt sich eine Bestandsgleichung aufstellen, die den Nettobestand eines langlebigen

81

Vgl. Naggl (1978) S. 176 ff., Peren (1986) S. 40 ff.

82

Vgl. Peren (1986) S. 40.

83

Die Berücksichtigung der dauerhaften Einkommensentwicklung geht auf die permanente Einkommenshypothese von Friedman (1957) zurück. Er geht von der Überlegung aus, daß die Haushalte ihren Konsum nicht nach dem laufenden sondern nach dem durchschnittlich über einen längeren Zeitraum zu erwartenden Einkommen ("permanent income") ausrichten.

84 Zur Ableitung von Konsumfunktionen für dauerhafte Güter vgl. Kuh / Schma-

lensee (1973) S. 36 ff., Kleine / Thiele (1982) S. 21 ff. Einen allgemeinen Ansatz, der sowohl zur Analyse von Verbrauchsgütern als auch von langlebigen Gebrauchsgütern verwendet werden kann, formulieren Houthakker / Taylor (1966).

85 Vgl. Friedman (1957), Chow (1957), Nerlove (1958). 86

Kuh / Schmalensee (1973) S. 36.

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

61

Gutes als lineare Funktion des dauerhaft angesehenen Einkommens erklärt: Bit = a

+ ßyf

(1.4)

Bit umfaßt den Nettobestand an Textilien und Bekleidung, während

yf das permanente Einkommen wiedergibt.

Wird ein Gut über mehrere Perioden genutzt, so ist es sinnvoll, die Gesamtausgaben für das entsprechende Gut auf die Dauer seiner Nutzung zu verteilen (= abzuschreiben).87 Der Nettobestand eines langlebigen Gutes verringert sich somit in jeder Periode um eine konstante Abschreibungsrate IJ.. Unter Berücksichtigung dieses Sachverhalts läßt sich folgende Konsumfunktion ableiten: (1.5)

Demnach setzen sich die Konsumausgaben der Periode t aus der Nettobestandsänderung (Bit - Bi t-1) und der für den Einsatz der ausgeschiedenen Güter erforderlichen Ausgaben (IJ.B i,t-1) zusammen. 88 Die Transformation der verzögerten Variable Bi -1 in eine unverzögerte Größe erfolgt mit Hilfe des Lagoperators L. 89 (1.6)

Durch Einsetzen von Gleichung (1.4) in Gleichung (1.6) erhält man:

eit

=

(l-(l-IJo)L) (a + ßyf)

(1.7)

Unter der Annahme, daß sich das permanente Einkommen aus der Summe der geometrisch gewichteten Vergangenheitseinkommen ergibt, gilt die folgende Definitionsgleichung: 87 Vgl. Kuh / Schmalensee (1973) S. 36. 88 Bi, t-1 gibt den Nettobestand eines langlebigen Gutes zu Anfang der Periode t wieder. Bit weist den Nettobestand dieses Produktes zum Ende der betrachteten Periode aus. 89 Die Berechnung des Lagoperators L erfolgt aus der Transformation der um kPerioden verzögerten Variable in eine unverzögerte Größe: xt_k = L~t' Vgl.

Kuh / Schmalensee (1973) S. 22.

62 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

'" Ir YL i=O =

(1.8)

(l-yi Yt-i

Wird in Gleichung (1.8) die Summationsformel für eine unendlich geometrische Reihe eingesetzt und gleichzeitig der Lagoperator berücksichtigt, so gilt: .P Y Yt - l-(l-y)L Yt

(1.9)

Gleichung (1.7) läßt sich durch Einsetzen der Formel des permanenten Einkommens (GI. 1.9) umformen: Cit = (l-(l-IJo)L)(a+ß

Y Yt) l-(l-y)L

= a - a + lJoa + (l-(1-IJo)L) = lJoa + (1-1-1Jo) L

ßy Yt l-(l-y)L

(1.10)

ßy Yt l-(l-y)L

Durch Multiplikation mit (l-(l-y)L) und anschließender Auflösung nach Cit erhält man: Cit = lJoaß = lJoaß = lJoaß

+ (l-y)LCt)LCt + (l-(l-IJo)L)ßYYt + (1-y)C t_1 + ßYYt - ßYYt.l + ILBYYt-l + ßY(YCYt-l) + ILBYYt.l + (l-y)Ci,t_l

(1.11)

Gleichung (1.11) ermittelt die Konsumausgaben Cit' in Abhängigkeit vom Einkommen der Vorperiode (Yt-l)' der Einkommensänderung (YCYt-l) und dem um eine Periode verzögerten Verbrauch (Ci,t-l)' Neben einer Dynamisierung der Einkomensvariablen werden die Konsumausgaben für Textilien und Bekleidung als zeitlich verzögerte Variable in der Textilkonsumfunktion berücksichtigt. Die Einbeziehung der Verbrauchsausgaben vergangener Perioden impliziert die Annahme der Gewohnheitsbestimmtheit des Textilkonsums. 9O Zu berücksichtigen bleibt, daß der Kauf von Textilien und Beklei90

Den Einfluß der Konsumgewohnheiten auf das Konsumverhalten berücksichtigt die "Habit-Persistence"-Hypothese von Brown (1952). Diese modifizierte Version der relativen Einkommenshypothese von Duesenbeny (1949) geht von einer gewissen Konstanz menschlichen Verhaltens aus.

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen PrognosemodeJIs

63

dung primär in saisonalen Rhythmen erfolgt, so daß das Gewohnheitsverhalten nicht unbedingt von den Ausgaben des Vorquartals abhängen muß. 91 Wahrscheinlicher wäre beispielsweise eine Abhängigkeit zum gleichen Vorjahresquartal (Ct-4)' Neben der Berücksichtigung des verfügbaren Einkommens kommt als objektive Determinante des Textilkonsums die Entwicklung der Preisrelationen zwischen dem nachgefragten Produkt und den Preisen anderer Güter in Betracht. 92 Die Einbeziehung einer entsprechenden Preisvariable Pit erfordert eine Modifikation der Gleichungen (1.4) bis (1.11). Ausgangspunkt bildet die modifizierte Nettobestandsgleichung (1.12)

mit Bit = Nettobestand des Gutes i in der Periode t, sowie die Konsumbeziehung (1.5) bzw. (1.6). Durch Einsetzen und Umformen der Gleichungen erhält man eine Textilkonsumfunktion unter Berücksichtigung der relativen Preise: C it = allY

mit äYt

+ ßy.:1Yt + !J.ßYYt-1 + Ii.:1Pit + (liy - Ii + 1l1i).:1Pi,t_1 + IlIiYPi,t_Z + (l-y)Ci,t_1

= YCYt-1'

äPit

(1.13)

= Pit - Pi,t-1 und äPi,t-1 = Pi,t-1 - Pi,t-Z'

Neben den objektiven Einflußfaktoren wird das Konsumverhalten von subjektiven Determinanten bestimmt. 93 Die objektiven Faktoren wie beispielsweise das verfügbare Einkommen, die privaten Verbrauchsausgaben und die relativen Preise sind direkt meßbar und reflektieren die Kauffähigkeit der Konsumenten. 94 Psychologische 91 VgJ. Kleine / Thiele (1982) S. 23. 92

Ein gebräuchlicher Preisindikator für Nicht-Textilgüter ist der Preisindex der Lebenshaltung. VgJ. ebenda S. 23.

93

Siehe Abb. 1.8.

94 Der Einfluß des Vermögens auf das Kaufverhalten wird durch die Lebenszy-

klushypothese von Modigliani, Brumberg und Ando theoretisch fundiert. VgJ. Modigliani (1949), Modigliani / Brumberg (1954), Ando / Modigliani (1963a) (1963b). Dieser Ansatz, der ebenso wie die permanente Einkommenshypothese

64 11. Das textilwirtschaftliche Prognosemodell als Untersuchungsgegenstand

Bestimmungsgrößen des Textilkonsums geben die Kaufbereitschaft bzw. Kaufstimmung der Konsumenten wieder. Sie können einen signifikanten Einfluß auf die tatsächlichen Konsumausgaben haben und somit entscheidend die Prognose fähigkeit des textilwirtschaftlichen Modells verbessern. Subjektive Faktoren sind nicht direkt meßbar. Zu ihrer Quantifizierung bzw. Metrisierung sind geeignete Indikatoren erforderlich. Die Durchführung und Bewertung von Umfragen zu ökonomischen Sachverhalten bilden eine Möglichkeit, qualitative Daten zu metrisieren. So quantifiziert der Konsumklimaindex die Beurteilung der gegenwärtigen und zukünftigen wirtschaftlichen Lage sowie die Einschätzung der eigenen finanziellen Situation der Konsumenten. Dieser Indikator mißt die allgemeine Kaufbereitschaft der Konsumenten. Der Geschäftsklimaindex des Textileinzelhandels drückt speziell die Ausgabenstimmung der Textilkonsumenten aus. Er liefert somit möglicherweise einen besseren Erklärungsansatz als der allgemein gehaltene Konsumklimaindex. 95 Die Ermittlung des Geschäftsklimaindex erfolgt durch die Zusammenfassung der Umfrageergebnisse zur Beurteilung der gegenwärtigen Geschäftslage und der voraussichtlichen Geschäftslage in den nächsten sechs Monaten des Textileinzelhandels. 96 Es ist mit einem konjunkturellen Vorlauf des Konsum- oder Geschäftsklimas zu rechnen, da der Meinungsbildungwrozeß i.d.R. der Ordertätigkeit respektive den Umsätzen vorausläuft. Ein weiterer möglicher Erklärungsfaktor für die Ausgabebereitschaft der Textilkonsumenten ist die Lage am Arbeitsmarkt. Geeignete Indikatoren sind die Veränderung der Arbeitslosenzahlen oder die Zahl der offenen Stellen. Die subjektiven Faktoren werden dem alternativen Schätzansätzen der gesamtwirtschaftlichen Textilverbrauchsfunktion (1.11) und (1.13), additiv hinzugefügt.

auf die Theorie der intertemporalen Nutzenmaximierung (vgl. Fisher (1930)) basiert, wird nicht berücksichtigt. Vgl. hierzu Kuh / Schmalensee (1973) S. 40 f. Zur Rolle der Zinsen vgl. Weber (1970), Claassen (1980) S. 26 ff. 95

Vgl. hierzu Bierven / Niessen (1971), Niessen (1974) S. 123 ff.

96

Vgl. Ifo-Konjunkturtest des Einzelhandels vom Ifo-Institut für Wirtschaftsforschung.

97 Vgl. Nerb (1975) S. 172 ff.

2. Formulierung eines textilwirtschaftlichen Prognosemodells

65

Neben den gesamtwirtschaftlichen Konsumausgaben erklären die Textikonsumfunktionen auch das Umsatzvolumen des Einzelhandels. 98 Dies Schätzung erfolgt in zwei Schritten. Zunächst wird der gesamtwirtschaftliche Verbrauch nach konsumtheoretischen Überlegungen in Abhängigkeit von objektiven und subjektiven Faktoren bestimmt. Anschließend werden die nach Produktgruppen disaggregierten Einzelhandelsumsätze durch die Berücksichtigung der gesamtwirtschaftlichen Textilausgaben sowie subjektiver Determinanten geschätzt. 99 Die subjektiven Einflußfaktoren des Textileinzelhandels werden anhand der nach Erzeugnisgruppen differenzierten Geschäftsklimaindizes des Textileinzelhandels (GKL) berücksichtigt. Für den Einzelhandelsumsatz mit Erzeugnissen der Textil- und Bekleidungsindustrie, EHUij,t, läßt sich folgende Textilkonsumfunktion aufstellen: EHUij,t

=

110 + a1 eit + a2G~j,t.k

(1.14)

mitCit als zuvor geschätzter Textilverbrauch. Der mögliche Einfluß bereits realisierter Nachfrage der privaten Haushalte, EHUij,t.m 100, auf den gegenwärtigen Textilabsatz führt zu einer Modifikation von Gleichung (1.14): EHU·1),t

= -U l'I~

+ a·1 e·1t + a2GT 1) gewinnt der endogene Lagvariablenanteil an Bedeutung. Die dynamische Analyse wird für den Koeffizienten ß 2 exemplarisch dargestellt: 75

(2.4.12) Da im letzten Term der Gleichung ß 1n-n =1 ist, lautet die verkürzte Formel: 2 X, +n ßr 1 Yto+l] ßZXto+l + ßr2 Yto+2] ßZXto+2 + ... + ß __ Yto +n Yto +n Yto + 1 Yto +2 Yto +II

0-

(2.4.13) 74

Die Anstoßelastizitäten anderer Funktionsverläufe quantifizieren Kuh / Neese / Hallinger 1985) S. 207.

75

Hier wird implizit von einer einmaligen Änderung der Parameter ausgegangen. Diese Einschränkung hat keine Auswirkungen auf die Interpretation der Analyseergebnisse. Aufgrund der Superpositionseigenschaft linearer dynamischer Systeme lassen sich Reaktionen auf permanente Änderungen der Koeffizienten als Summe von n + 1 aufeinanderfolgender Impulsreaktionen berechnen. Vgl. Kuh / Neese / Hallinger (1985) S. 38.

3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse

95

Nach n Perioden kumuliert sich die Sensitivitätselastizität aus den n-verzögerten Lagvariablenanteilen, ß~-jXto+/Yto+n' multipliziert mit den jeweiligen verzögerten Parameteranteilen ß2xtO +/YtO+j' Die endogenen Lagvariablenanteile geben in der dynamischen Betrachtung die (n-j)-Perioden zurückliegenden verzögerten endogenen Variablenanteile, die die Werte der endogenen Variable in der Periode to+n mitbestimmen, wieder. Entsprechendes gilt für die verzögerten Parameteranteile. Eine andere Schreibweise der Gleichung (2.4.13) verdeutlicht die Bedeutung des dynamischen Koeffizienten ß 1 für die Reaktionen endogener Größen im Zeitverlauf aufgrund von "Störungen" der strukturellen Koeffizienten: (2.4.1

Wird eine langsame Dynamik unterstellt, so ver~ößert sich die dynamische Elastizität schnell über ihre Anstoßwerte76 • Eine schnelle Dynamik äußert sich in einer geringeren Vergrößerung der Austoßwerte. Die dynamischen Eigenschaften werden besonders deutlich, wenn für xt besondere Annahmen getroffen werden: (1) xt ist über den Simulations- bzw. Prognosezeitraum, t O+1 ~ t ~ t O+n' relativ konstant. Die dynamische Elastizität läßt sich dann wie folgt approximieren: (2.4.15)

(2) Xt wächst über den Simulations- bzw. Prognosezeitraum mit einer relativ konstanten Rate r. In diesem Fall wird die Bedeutung von ß 1 um den Faktor (l/1-r) vermindert:

1l(Y'o+"J9 ..

".1 [

E .=0

[ßt!- ]i] ßzr. ~ r

(2.4.16)

Y'o+n

Die Betrachtung des langfristigen Gleichgewichts, der "steady-state elasticity", für die unter (1) und (2) aufgeführten Fälle ergibt: 76 Eine langsame Dynamik bedeutet, daß BI positiv ist und einen Wert von nahe

eins annimmt.

96

111. Theoretische Grundlagen der strukturellen Sensitivitätsanalyse

- bei konstantem Niveau von

Xt:

(2.4.17)

wobei Tl, x, Y die langfristigen Gleichgewichtsgrößen sind. Dabei wird angenommen, daß I ß I < 1 ist; - bei konstantem Wachstum von -(y

"

R)

t .11"'2

•

Xt:

=

1ß~s ---

[ 1+r -1 _R +r-.I-'1

Ys

(2.4.18)

wobei n die langfristige Gleichgewichtselastizität darstellt. xs ' ys sind willkürlich gewählte Größen, unter der Annahme, daß s > > to, und I ß / (1 + r) I < 1 ist. Bei konstantem Nivieau von xt summieren sich die langfristigen Gleichgewichtselastizitäten zu 1 / (1 - ß 1). Im Falle des konstanten Wachstums von xt addieren sie sich zu (1 + r) / (1 + r - ß 1). 3.2.3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse in Mehrgleichungsmodellen Im folgenden Abschnitt werden die für die Eingleichungsebene geltenden Ausführungen auf ein Mehrgleichungssystem übertragen. Dabei werden sowohl lineare als auch nichtlineare Gleichungen berücksichtigt. Ausgangspunkt ist das in Gleichung (2.3.1) bzw. (2.3.2) beschriebene allgemeine dynamische Zustandsmodell. Zur konkreten Lösung des Systems werden, bei Vergabe einer deterministischen Simulation, für jede Periode t, Lösungen, Yt' des Gleichungssystems berechnet. Dabei wird die Störvariable u t gleich Null gesetzt. Die Anfangsbedinfungen für die endogene Variable zum Zeitpunkt t = 0 sind gegeben. 7 Bleibt die Variation der Größen auf infinitesimal kleine Änderungen beschränkt, so läßt sich mit Hilfe des totalen Differentials die Abweichung llYt annähernd wie folgt bestimmen: 77 Ein stochastisches Modell wird u.a. in den Untersuchungen von

Mcwhorter /

Spivey / Wrobleski (1976) und 1Uretschek (1979) S. 170 f. zugrundegelegt.

97

3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse

(2.4.18)

Vorausgesetzt wird die Umkehrbarkeit der GxG-Matrix (öf/öYt) für alle Perioden t:

B'(Y"Y'_I,x,,/J)

_

= -

öl) ,

(ö/)-t ( ax, öY,

ö/)-I (ößöl).

= _( '(y"Y'_I,x,,/J) öY,

C

(2.4.19)

Aus der Gleichung (2.4.18) i.Y.m. (2.4.19) läßt sich die reduzierte

Fonn der ÄnderungsgröBen des Modells ableiten. 78

Eine infinitesimal kleine Änderung eines einzelnen Koeffizienten Bj der Gleichung g zum Zeitpunkt t O+1 zeigt die folgenden Auswirkungen: 79 dy8t = A dy8t- 1 , dßj dßj

+ (C,)., J

(2.4.20)

wobei (Ct ).! die j-te Spalte von Ct ist und angenommen wird, daß die Anfangsbedingungen für die endogenen Variablen zum Zeitpunkt t o und die Zeitreihen der exogenen Variablen xt unabhängig von den Parametern sind.

78

Eine entsprechende Darstellung für lineare Modelle liefert Gleichung (2.3.5).

79

Vgl. Gleichung (2.4.18).

7 Terlau

98

III. Theoretische Grundlagen der strukturellen Sensitivitätsanalyse

Eine Transformation in Elastizitäten ergibt: ,,(ygt' ßj )

_ dygt ßj -dß -

-

Ygt

j

n,~)

= ('

g.

(2.4.21)

dyt-l (ßj ) + dßj Ygt

cgJ.t

(ßj

Ygt

)

'

wobei (Ar)g. die g-te Zeile der Matrix Ar und Cgj,t das (g,j)-te Element von Ct ist. Wie im Eingieichungsmode1l8O kann der Ausdruck (dYt_1/dßj) (ßl Ygt) in verzögerte Elastizitäten ausgedrückt werden:

wobei agi,t das (g,i)-te Element von At, t

~

10+1' ist.

(2.4.22)

Die restriktive Annahme eines linearen, zeitinvarianten, deterministischen Mehrgleichungsmodell führt zur folgenden, aus der allgemeinen Systemgleichung (2.3.2) abgeleiteten, Form: f = Yt - AYt_l - BXt = 0

Im folgenden wird nach Koeffizienten en~?gener (agn) und exogener (b k) Variablen unterschieden. Für die Anderungen der strukturellen 1(oeffizienten in der betrachteten Gleichung Ygt lassen sich die Elastizitäten wie folgt ausdrücken:

~(agtYj,t-I) b,l Xkt ,,(Ygt,bgl) -_ L..J - - - "(Yi,t-I,bg.) + - - , t ~ tO+ I· j·l

Ygt

Ygt

(2.4.23) 80 Vgl. z.B. Gleichung (2.4.5) .

3. Strukturelle Sensitivitätsanalyse

99

Dabei ist b gk das (g,k)-te Element von Bt und

11

=

i

I-I

(ag; YI,t-I) l1 S und Dr=O für r < 0 oder r > R. CPo = I und CPn =

n

L

1-1

Fs CPn-s =

n-1

L

k-O

CPk Fn _k

(3.1.8)

Somit lassen sich Koeffizientenmatritzen der Gleichung (3.6) bilden:

~

K

=

~

L

k-O

CPk Fn _k ,

n

=

K+1, K+2, ... , K+S

K

=

L

k-O

CPk Dn_k'

n = 0, k+1, ... , K+R

(3.1.9)

(3.1.10)

(3.1.11)

Die Durchführung einer empirischen Sensitivitätsanalyse erfolgt mit Hilfe der geschätzten Matrizen Ps, Öp 4>k' t s' :Sr. Die finale Form der Gleichung (3.1.7), mit den vorgegebenen Anfangswerten Yt-K-1 •.• Yt-K-S' des (gxl )-Vektors Yt der Lösungswerte. 13 Die Definitionen der reduzierten und finalen Form wurde von

(1959) und Theil / Boot (1962) eingeführt.

Goldberger

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

108

Punktprognosen der gemeinsam abhängigen Variablen läßt sich folgendermaßen berechnen: (3.1.12)

Die dynamische Betrachtung berücksichtigt die zukünftige Periode t + K durch: (3.1.13)

Die Elemente der Matrix Ö~ werden als direkte Multiplikatoren oder als Anstoßmultiplikatoren und O~, r = 1, 2 ... K, als verzögerte oder dynamische Multiplikatoren bezeichnet. 14 Werden die strukturellen Koeffizienten der i-ten Gleichung, d.h. der i-ten Zeile der Matrix ts, s = 0, 1, ... , S, und ßT' r = 0, 1, ... , R, um acs,i. und aß r,i. variiert, so läßt sich die Veränderung von Yt quantifizieren durch: 15 K

K-k

a»t=L L k=O 1=0 mit ak =

1: 1=0

T9K _k _1

[f

s=o

.1

e~,i. »t-K+I-s

(3.1.14)

+

f

s=I+1

.1

e~,i. Yt-k+I-s

+

f

r=O

.1

h;,i.

Xt-K+1-r]

(3.1.15)

wobei T = -

1

-----,

1+.1

e

0' •

,.1

eo• .

(3.1.16)

,.1

14 Vgl. Elker (1986a) S. 10. 15

Soll nur ein Parameter geändert werden, so sind die Änderungen der anderen Koeffizienten der i-ten Zeile gleich Null zu setzen.

1. Methodische Vorgehensweise

n

60

=

'lr m

1 und 6n

=

m

T

L s=o

=

L

m=1

'Ir m

t:.. e~,i. ~m-s

6n -m'

109

(3.1.17)

n=l, 2, ...

(3.1.18)

eo· ' m = 1, 2, ... ,.1

und C~,.i der i-te Spaltenvektor der Matrix ta-I, .dC~,i. die Änderung der i-ten Zeile der Matrix

ts,

.dS;,i. die Änderung der i-ten Zeile der Matrix

R

a

ist.

In der Gleichung (3.1.15) wird der zweite Summand gleich Null gesetzt, wenn die interne Summationsgrenze die obere überschreitet. Eine entsprechende Formel ist für den Änderungsvektor der Lösungs- bzw. Prognosewerte der zukünftigen Periode t+k, .dYt+k' ableitbar: (3.1.19)

ist.

(3.1.20)

Die Vorteile des hier aufgezeigten Verfahrens sind aus den Formeln (3.1.14) und (3.1.19) ersichtlich. Die Matrizen 0 k = 1, 2, ... , K, (00 = I), und die "ungestörten" Vektoren der endogenen Variablen Yt+k' k = 0, 1, ... , K, müssen lediglich einmal berechnet werden. Für jede Änderung der strukturellen Koeffizienten werden die Skalare ak' k = 0, 1, ... , K, berechnet, so daß .dYt und .dYt+k auf einfache Weise ermittelt werden können. 16 Die "gestörte" Lösung wird somit direkt aus der "ungestörten" Lösung berechnet.

16 Zu den Beweisen der dargestellten Vorgehensweise vgl. Elker (1986a) S. 7 ff.,

Elker (1986b) 14 ff.

110

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

Problemorientierte Entscheidungen müssen zu Beginn einer empirischen Sensitivitätsanalyse getroffen werden. So ist es z. B. notwendig Größe und Dauer der Parameteränderungen festzulegen. Außerdem sind die zu verwendenden Sensitivitätsmaße sowie der Zeitraum der Untersuchung zu bestimmen. Für die Auswertung der Ergebnisse kann es hilfreich sein, Mindestwerte für die Änderungen der endogenen Variablen vorzugeben, so daß nicht benötigte Informationen a priori von der Untersuchung ausgeschlossen werden. Ziel ist es, die Sensitivitätsbetrachtungen direkt dem zu untersuchenden System anzupassen und die einzelnen Verfahrensmöglichkeiten aufeinander abzustimmen. 2.1. Zeitraum der Untersuchung

Die Wahl des zugrundezulegenden Untersuchungszeitraums ist abhängig von der Fragestellung des betrachteten Modells. Steht eine kurzfristige Betrachtung im Vordergrund, so sollte im Untersuchungszeitraum von mindestens vier bis acht Quartalen einer dynamischen Analyse zugrundegelegt werden. Vier Quartale umfassen den typischen Zeitraum von Kurzfristprognosen, während Zwei-Jahres-Prognosen die äußere Grenze markieren. Der langfristige Zeitpunkt läßt sich nur schwer festlegen. Ein Entscheidungskriterium kann die Betrachtung der charakteristischen Wurzeln sein. 17 Ist ihr Wert größer als eins, so sollten langfristige Zeitpunkte miteinbezogen werden, die das instabile Modellverhalten aufzeigen können. Weitergehende Untersuchungen sind notwendig, um diesbezüglich Entscheidungsregeln abzuleiten. Generell läßt sich sagen, daß die Wahl einer zu langen Periode (z.B. mehr als 25 Perioden) insbesondere für kurz- und mittelfristige Systeme, als nicht sinnvoll erscheint. Solche Modelle sind i.d.R. nicht für langfristige Betrachtungen konzipiert, so daß Untersuchungen über einen bestimmten Zei1Punkt hinaus keine ökonomisch sinnvolle Aussagekraft mehr besitzen. 1 Ein weiteres Auswahlkriterium ist die Länge der Verzögerungen (Lags) des Systems. Sie sind maßgebend für den Zeitraum, den die 17 Vgl.

Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 24.

18 Vgl. ebenda S. 154.

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

111

Parameterstörungen benötigen, das System zu durchdringen und entsprechende dynamische Reaktionen auszulösen. 19 Das zu untersuchende textilwirtschaftliche Modell dient der Prognose von fünf bis maximal neun Quartalen. Die ersten neun Quartale sind deshalb von besonderem Interesse, während die 25. Periode dazu dient, die langfristigen Effekte abzuschätzen. 2.2. Deterministische versus stochastische Analyse

Bisher bildete die deterministische Veränderung der Koeffizienten den Ausgangspunkt einer dynamischen Sensitivitätsanalyse. Sollen jedoch stochastische Störungen der Parameter berücksichtigt werden, so werden die Koeffizienten nach einem zu Beginn des Untersuchungszeitraumes bekannten Verteilungsgesetz zufällig geändert. 20 Hier wie im folgenden wird eine deterministische Anderung der Parameter im Zeitverlauf angenommen. Die statistisch ermittelten Werte der Koeffizienten werden als gute oder ''best point" Schätzwerte betrachtet, so daß davon ausgegangen werden kann, daß sie mit den wahren Parametern übereinstimmen und (fast) exakt die ökonomische Hypothesen abbilden. 21 Wird diese Annahme vorausgesetzt, so können ein oder mehrere Parameter zu einem bestimmten Zeitpunkt um einen festgelegten Wert geändert werden. 22 19 Vgl. ebenda S. 24. 20 Einen stochastischen Ansatz zeigt Thmovsky (1977). Zur Beurteilung spezifi-

zierter Modelle mit Hilfe stochastischer Simulatioen vgl. McWhorther I Spivey I Wrobleski (1976), Fair (1980).

21 Bei der deterministischen Simulation wird der Erwartungswert der Störvaria-

bIen gleich Null gesetzt, so daß der Einfluß der Störvariablen nicht explizit berücksichtigt werden muß. Hierbei wird die Annahme der sicheren Kenntnis der Parameterwerte sowie die Prämisse der vollständigen und exakten Meßbarkeit der Modellgrößen zugrundegelegt. Diese Bedingungen können besonders im sozioökonomischen Bereich nur hinreichend erfüllt werden. Es kann davon ausgegangen werden, daß die verfügbare, empirisch gemessene Datenbasis von den tatsächlichen Werten des Systems differiert und somit auch die von dem Modell ermittelten Größen von den tatsächlichen Werten abweichen. Vgl. Thretschek (1979) S. 163 f. Da jedoch gerade der systematische Teil des Modells von besonderer Bedeutung ist und die stochastische Analyse weitere problematische Annahmen erfordert, wird sie in dieser Studie nicht berücksichtigt. Vgl. dazu auch Goldberger (1959) S. 14.

22 Vgl. Kuh

I Neese (1982a) S. 122, Kuh I Neese I Hollinger (1985), S. 24.

112

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

2.3. Umfang der Parameteränderung

Bei der Wahl der Größe der Parameteränderung sind sowohl numerische, statistische, analytische als auch ökonomische Gesichtspunkte zu berücksichtigen. Numerische Erwägungen führen zu hinreichend großen Koeffizientenvariationen. Es müssen Änderungen der endogenen Variablen erzeugt werden, die sich eindeutig von rechenbedingten Rundungsfehlern unterscheiden lassen. Analytisch müssen sie jedoch klein genug sein, um im Falle eines mittels einer Taylorentwicklung linearisierten Modells zu exakten Ergebnissen zu führen. 23 Diese Bedingung ist auch notwendig, um die Approximation der tatsächlichen Elastizität durch die Bogenelastizität zu rechtfertigen. Statistische Überlegungen führen zur Berücksichtigung der Covarianz-Matrix der geschätzten Parameter. 24 Die Koeffizienten innerhalb einer Gleichung als auch zwischen den Modellgleichungen sind voneinander abhängig: ein vergrößerter Schätzwert eines Koeffizienten kann mit einem verkleinerten Schätzwert eines anderen Koeffizienten einhergehen. Die entsprechenden Reaktionen der endogenen Variablen können sich ausgleichen. 25 Große Variationen der Parameter können die Koeffizientenstruktur und damit auch die Dynamik des Modells verändern und sind somit inhaltlich nicht zu rechtfertigen. 26

23

Um zu überprüfen, wie gut das linearisierte ModelI das nichtlineare ModelI wiedergibt, werden die entsprechenden Simulationsreihen miteinander verglichen. Die Differenz der Lösungen liefert ein Maß für den Grad der Nichtlinearität des betrachteten Systems. Je stärker die lineare Ausprägung des ModelIs ist, desto besser gibt das linearisierte System das Orginalmodell wieder. Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 27, 5I. Mit Hilfe großer Koeffizientenvariationen oder eines alternativen Vorzeichenwechsels der jeweiligen Änderungen läßt sich der Grad der Nichtlinearität und Symmetrie des ModelIs ermitteln. Zellner / Peck (1973) haben entsprechende Maße entwickelt.

24

Zur Durchführung vgl. Kuh / Neese (1982a), S. 154 ff.

25 Vgl. Gruber / Rosemeyer (1982b), S. 17. 26 Kuh und Neese haben für das linearisierte Modell Koeffizientenstärungen zwischen 0,001 % und 10% alternativ durchgeführt. Sensitivitätsergebnisse, die sich sowohl von Rundungsfehlern unterscheiden als auch die Eigenschaft der Nichtlinearität nur minimal tangieren, werden von Parameteränderungen zwischen 0,1 % - 1% geliefert. Dieses Resultat ist jedoch modellabhängig und solIte bei jeder Untersuchung erneut überprüft werden. Bei linearen ModelIen tritt die-

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

113

Bisher wurde implizit von Änderungen einzelner Koeffizienten ausgegangen. Simultane Störungen sind abhängig von der Modellstruktur und der ökonomischen Fragestellung. Berücksichtigt das Modell z.B. distributed lags, so können alle Lags zusammen einen starken Einfluß haben, der (die) individuelle(n) Koeffizient(en) jedoch nicht. Die Kovarianzen liefern hier wichtige Anhaltspunkte. 27 Ein wichtiges Entscheidungskriterium ist die Fragestellung der Untersuchung. Eine inhaltlich ökonomisch ausgerichtete Sensitivitätsanalyse geht von betragsmäßig oder relativ gleichen Koeffizientenänderungen aus. Steht die statistische Analyse im Mittelpunkt des Interesses, so wird z.B. die Varianz oder Erklärungsgüte der einzelnen Variablen berücksichtigt und der Koeffizient beispielsweise um eine Standartabweichung variiert. 28 2.4. Dauer der Parameteränderung

Neben anderen Bestimmungsfaktoren ist zu Beginn einer Sensitivitätsanalyse die Dauer der Parameteränderung festzulegen. Eine einmalige, dauerhafte oder willkürliche Variation der Koeffizienten im Untersuchungszeitraum bilden die wesentlichen Unterscheidungsmerkmale. Eine einmalige Parameteränderung zum Zeitpunkt t o+ 1 läßt sich mit Hilfe der Impulsfunktion darstellen. Zum Zeitpunkt t o+ 1 erfolgt ein Einheitsimpuls, ansonsten sind die Werte dieser Funktion gleich Null. 29 Ökonomisch ist eine einmalige Inputänderung als einmaliger stochastischer Schock zu werten, dessen Auswirkungen im Zeitverlauf verfolgt werden. 3o Aufgrund der Kürze der Dauer, übt diese Art der Änderung den geringsten Einfluß auf die Modelldynamik aus. Die Größe des Ein-

ses Problem nicht auf. Vgl. Kuh / Neese (1982a) S. 144 ff. 27

Vgl. Klein (1986) S. 1817. Zur Anwendung simultaner Änderungen mehrerer Koeffizienten vgl. Schintke (1976), S. 53-129.

28

Vgl. Heilemann (1989), S. 261. Beispiele für eine statistische Analyse liefern Gruber / Rosemeyer (1982b), S. 13 ff., Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 37 ff.

29 Vgl. 1Uretschek (1979), S. 175. 30

Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985), S. 25.

8 Terlau

114

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

flusses ist jedoch u.a. abhängig von den dynamischen Eigenschaften des betrachteten Systems. Eine nicht explosive Dynamik verursacht eine mehr oder weniger schnelle Abnahme der Reaktionen auf eine Impulsänderung. Ein explosives System zeitigt hingegen wachsende bzw. nicht abenehmende Reaktionen. Unter Verwendung einer einmaligen Parameteränderung läßt sich die Dynamik des Modells auf einfache Weise darstellen. 31 Eine dauerhafte Anderung eines oder mehrerer Koeffizienten bedeutet eine Parametervariation über den gesamten Untersuchungszeitraum. Die Sprungfunktion liefert eine adäquate Form der Darstellung. Ändert sich beispielsweise zum Zeitpunkt t O+1 der strukturelle Koeffizient um eine Einheit und bleibt das Niveau dieser Änderung für t ;;., 1 erhalten, so hat die Sprungfunktion für den Zeitpunkt t ~ 0 den Wert Null, und für t ;;., 1 konstant den Wert 1.32 Aufgrund der Superpositionseigenschaft linearer dynamischer Systeme, lassen sich die Reaktionen einer permanenten Parameterstörung als Summe von n + 1 aufeinanderfolgenden Impulsreaktionen darstellen. Die erste Variation erfolgt zum Zeitpunkt to+ 1 und die letzte · k t tO+ n ' 33 zum Z eltpun Die Sprungänderung kann als die Einführung einer neuen Verhaltensweise interpretiert werden, deren verzweigte Effekte sich aufgrund der Modelldynamik durch das System ausbreiten. 34 I.d.R. wird eine dauerhafte Parameteränderung angewendet. 35 Auf Niveaugrößen basierende Sensitivitätsbetrachtungen führen hierbei zu einer einfacheren Wahrnehmung der quantitativen Reaktionen. Eine permanente Störung verursacht stärkere Sensitivitätseffekte als 31 Vgl. ebenda S. 153. 32 Vgl. Thretschek (1979) S. 176. 33 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 38, Thretschek (1979), S. 176. Die Super-

positionseigenschaft linearer und dynamischer, zeitinvarianter Modelle beinhaltet, daß die Überlagerung von Reaktionen, aufgrund komplexer Inputänderungen, sich aus der Addition der Einzelreaktionen berechnen läßt. Vgl. Samuelson (1948) S. 352.

34 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985), S. 25. 35 Vgl. hierzu beispielsweise die Untersuchungen von Heilemann (1989), S. 264,

He/berger (1976), S. 134 f., Kuh / Neese (1982a), S. 123, Kuh / Neese (1982b), S. 126.

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

115

eine Impulsvariation, so daß sich, bei entsprechend vorgegebenem Untersuchungsziel, die Reaktionsweisen des Modells leichter erkennen lassen. 36 Aufgrund der Superpositionseigenschaft linearer, dynamischer Systeme lassen sich die Reaktionen auf willkürliche Parameteränderungen können aus den Effekten einmaliger oder dauerhafter Koeffizientenstörungen abgeleitet werden. Somit enthalten die Impuls- oder Sprungreaktionen alle Informationen jeder anderen (willkürlichen) Reaktion. 37 2.5. Sensitivitätsmaße

Die Beurteilung der Ergebnisse der strukturellen Sensitivitätsanalyse erfolgt mit Hilfe von Sensitivitätsmaßen. Sensitivitätsmaße stellen Kennziffern dar, die in normierter Form das Verhältnis von Ursache und Wirkung quantifizieren. 38 Die Vergleichbarkeit der Sensitivitäten der Lösungs- bzw. Prognosewerte der endogenen Variablen kann verbessert und die Interpretation entsprechend vereinfacht werden. Geei~ete Sensitivitätsmaße werden im folgenden zusammengestellt. 9 Die Auswahl der Maße ist abhängig von den Zielen und der Problemstellung der betrachteten Untersuchung. Zunächst werden die Auswirkungen einzelner Koeffizientenänderungen (äij ) auf individuelle Modellösungen (Ygt) betrachtet. Die einfache Differenz Dgt wird durch die Gleichungen (3.1.14) und (3.1.19) gebildet: (3.2.1)

wobei ist.

J g,l

die Basislösung und

J ~t

die Störlösung der Variablen

Ygt

36 VgJ. Kuh / Neese (1982a), S. 166. 37 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985), S. 6l. 38 VgJ. Helberger (1976) S. 122. 39

Vgl. Dinkelbach (1969) S. 28, Gntber / Rosemeyer (1982b) S. 9 f., Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 24, Schintke (1976) S. 18 f., Terlau (1989b).

116

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

Die partikuläre Differenz PDgt,ij läßt sich durch die Relation von Output- und Inputänderung ermitteln. 4O PDgt,l'i = A ßgt , A (tij

mit A

{t .. I]

=

{t .. I.)

{t~1.)'

(3.2.2)

wobei ä~j der variierte ("gestörte") Koeffizientenwert ist. Die Berechnung der prozentualen Abweichung P gt erfolgt mit Hilfe der folgenden Formel: (3.2.3)

Das gebräuchliche Maß ist die sog. Strecken-, Bogen- oder Prozentelastizität. 41 Die Skalierung jeder Variablenabweichung erfolgt anhand der entsprechenden Niveaugröße. Endliche Größenänderungen von Ll ä ij und Ll Ygt w~rden vorausgesetzt. Das Verhältnis einer relativen (= prozentualen) Anderung der abhängigen Variable zur relativen (= pro~entualen) Änderung eines strukturellen Koeffizienten, EIgt,ij' wird bestImmt durch: (3.2.4)

Die Berechnung der Elastizitäten vereinfacht die Interpretation der ökonomischen Ergebnisse. Als dimensionslose Größen bilden Elastizitäten einen vielfältigen und leicht handhabbaren Vergleichsmaßstab bezüglich der Sensitivität der Modellösungen. 42 Stehen statistische Kriterien im Mittelpunkt des Interesses, so ist die Standardabweichung bzw. die Erklärungsgüte des Modells zu berück-

40 Siehe hierzu Abb. 2.1. 41 Vgl. Helmstädter (1983) S. 105, Schumann (1980), S. 37. In einigen Untersu-

chungen werden auch die zentrierten Bogenelastizitäten der Referenzgrößen gewählt. Vgl. Heilemann (1989) S. 263, Kuh / Neese (1982a), S. 137.

42 Vgl. Helberger (1976), S. 126.

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

117

sichtigen. 43 Ein entsprechendes Sensitivitätsmaß, Betagt,ij' ist die Relation zwischen der Variablenänderung und der entsprechenden Standardabweichung, S:44 J1 ßgt Betagt,ij = -=S(-;-:J1-ß 7gt-C)

(3.2.5)

Bei einer qualitativen Untersuchung ist die Wahl des Maßstabs unerheblich, da hohe Elastizitäswerte mit großen Beta-Reaktionen in starkem Maße korreliert sind. In der vorliegenden Untersuchung werden Elastizitäten vorgezogen, da sie stochastische Implikationen vermeiden und somit konsistent mit der nichtstochastischen Fragestellung des Analyseobjektes sind. 45 Die bisher aufgeführten Sensitivitätsmaße bilden Referenzgrößen für die Auswirkungen einzelner Parameterstörungen. Die Euklidische Vektornorm, 11 11, ist ein hilfreiches Mittel, um die Reaktionen endogener Variablen bezüglich simultaner Änderungen zu quantifizieren: 46 (3.2.6)

Elgt,ijuv

mit ä, dem Vektor der zu variierenden strukturellen Koeffizienten und aä dem zugehörigen Änderungsvektor.

43

Die Koeffizientenänderung erfolgt beispielsweise um eine Standardabweichung, vgl. Gruber / Rosemeyer (1982b) S. 13 ff.

44 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985), S. 37. Das Konzept des Beta-Maßes zeigt eine starke Verbindung zu der Berechnung des Beta-Koeffizienten in der Regressionsanalyse, der mittels einer Transformation in Standardabweichungseinheiten gemessen wird und einen Mittelwert von Null aufweist. Vgl. Kmenta (1986) S. 422 f.

45

Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 153. Siehe hierzu auch Abschnitt 3.2.2.

46

Die Norm ist ein Maß für die Größe eines Vektors, vgl. u.a. Stöppler (1976) S. 70, Schintke (1976) S. 65, 155 ff. Die Euklidische Vektomorm läßt sich beispielsweise wie folgt berechnen ./ 2 11

a

11

=

V

L (aij)

.

118

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

Die Euklidische Norm bietet ebenfalls eine Skalierungsmöglichkeit, wenn die Reaktionen aller abhängigen Variablen als Gesamtheit in einer einzigen Zahl ausgedrückt werden sollen. 47 Die Sensitivitätsmaße lassen sich dann wie folgt unterscheiden: Die Euklidische Norm des Vektors der relativen Differenzen, dessen j-tes, absolutes Element in der Gleichung (3.2.3) formuliert ist, läßt sich wie folgt definieren Np =

II~t~ * 100

(3.2.7)

Die Euklidische Norm des Vektors der Elastizitäten, dessen j-tes, absolutes Element in der Gleichung (3.2.4) definiert ist:, zeigt die Gleichung (3.2.8): N

EL

=

IIA}lt~

(3.2.8)

111211 Tt~ * IIA all

Die Maximumnorm des Vektors der Elastizitäten zeigt die größte Reaktion von Ygt bezüglich der Änderung einer oder mehrerer Koeffizienten: 48 N

max

=

Max ( I A}lit I 1

l}lit I '

~i~

g)

~ IIAt2l1

(3.2.9)

Die vorgestellten Sensitivitätsmaße haben den Nachteil, daß nahe bei Null gelegene Werte der abhängigen Variablen, beispielsweise Wachstums- und Zinsraten, hohe Sensitivitäten anzeigen können, obwohl diese in Wirklichkeit gar nicht vorliegen. 49 Die sog. verallgemeinertes Sensitivitätsmo.ß, Nt, weist diesen Mangel i.d.R. nicht auf:

47

Vgl. Gruber / Rosemeyer (1982b) S. 10, Elker (1986a) S. 16 f. Frank (1976) S. 218.

48 Vgl. Schintke (1976) S. 159, Elker (1986a) S. 17. 49

Vgl. Kuh / Neese / Ho/linger (1985) Fußnote S. 154, Elker (1986a) S. 17.

2. Anwendungsorientierte Entscheidungskriterien

N _ I tJ.ßg I t -

liT,T

*~ 11tJ. all

119

(3.2.10)

Allerdings werden kleinere Größen geringer gewichtet, so daß in einigen Fällen starke Einflüsse von strukturellen Koeffizienten auf die Modellösungen nicht aufgedeckt werden können. Einen Ausweg bietet die Verwendung beider Sensitivitätsmaße Nt und N rnax • Mit Hilfe des verallgemeinerten Sensitivitätsmaßes erhält man einen Überblick über die Sensitivität aller endogenen Variablen innerhalb einer Periode t bezüglich Änderungen der strukturellen Koeffizienten a um Aa. Die Maximumnorm des Elastizitätenvektors kennzeichnet hohe Sensitivitäten bzw. mögliche Schwachstellen des Systems. 50 2.6. Auswertung der Sensitivitätsergebnisse

Für die Auswertung und Interpretation der Sensitivitätsergebnisse kann es hilfreich sein, Mindestwerte für die Änderungen der endogenen Variablen vorzugeben, so daß überflüssige, d.h. nicht benötigte Informationen erst gar nicht berücksichtigt werden müssen. Die Fülle der Sensitivitätsergebnisse, die sogar für Modelle mittlerer Größenordnung beträchtlich hoch sein können, kann durch die Vorgabe einer unteren Schranke auf das wesentliche reduziert werden. Es sollen nur die Resultate ausgewertet werden, die von Interesse sind. So interessiert z.B. die Lokalisation besonders "großer" Sensitivitätskennzahlen, damit sehr einflußreiche Modellparameter identifiziert werden können. Die Auswahl der Sensitivitätsergebnisse muß jedoch sorgfältig getroffen werden, um das Risiko, wichtige Reaktionen zu übersehen, möglichst gering zu halten. 51 Kuh, Neese und Hoflinger zeigen, daß bei einer einprozentigen Änderung der strukturellen Koeffizienten, viele der berechneten Elastizitäten Werte von Null oder kleiner als 10-4 aufweisen. Da die ökonomische Datenbasis selten für mehr als vier Stellen hinter dem Koma exakt ist, können die Elastizitäten die kleiner als 10-4 sind, de facto

50 Vgl. Elker (1986a) S. 17. 51 Vgl.

Gruber / Rosemeyer (1982b) S. 7, Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 26 f.,

Schintke (1976) S. 17 ff.

120

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

gleich Null gesetzt werden. 52 Somit können die Ergebnisse mindestens um die Hälfte reduziert werden. Gruber und Rosemeyer berücksichtigen in ihrer Analyse nur solche Reaktionen, die bei einer einprozentigen Änderung der strukturellen Koeffizienten einen relativen Zuwachs von größer als 2 bzw. Elastizitäten von größer als 0,02 aufweisen. Für die Variation der Parameter um eine Standardabweichung bilden relative Änderungen größer 10 das Auswahlkriterium. 53 Kuh, Neese und Hollinger schlagen als Mindestwerte Elastizitäten von größer als 0,05 oder 0,10 vor, wobei die kleinere Schranke vorgezogen wird, da sie das Risiko minimiert, wesentliche Größen zu übersehen. 54

Die Eignung des Auswertungsfilters kann mit Hilfe einer Simulation überprüft werden. Parameter, die unterhalb der Schranke liegen, gleich Null setzt. Ein Vergleich mit der Simulationsreihe des Originalmodells zeigt, ob alle strategischen Größen erfaßt sind und sich die Wahl der Mindestwerte für die Sensitivitätskennzahlen als richtig erweist. 55 3. Software Die Quantifizierung der strukturellen Sensitivität dynamischer ökonometrischer Prognosemodelle erfordert eine problemorientierte Software. Elker und Gruber an der Universität Hagen haben ein allgemeines Sensitivitätsprogramm entwickelt, das das methodische Vorgehen von Elker zugrundelegt. 56 Ensprechend der ökonomischen Fragestellung der Untersuchung wurde das Programm von der Verfasserin weiterentwickelt. Mit Hilfe des modifizierten Programms sollen insbesondere die Reaktionen der Prognosewerte der endogenen Varia52 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985), S. 26 f. Willdnson (1965) zeigen, daß sehr

kleine Elastizitäten aus numerischen Gründen gleich Null gesetzt werden können.

53 Vgl. Gruber / Rosemeyer (1982b), S. 14. 54 Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 26 f., 153. 55 Dieser Test erweist sich besonders bei nichtlinearen Modellen als sinnvoll, da

das, der Sensitivitätsuntersuchung zugrundegelegte, linearisierte Modell in seinen Reaktionen stark von dem Originalmodell differieren kann. Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 27.

56 Vgl. Elker / Gruber (1986) und dazu Abschnitt 3.1.2.

3. Software

121

bIen bezüglich struktureller Koeffizientenänderungen analysiert werden. Außerdem werden die in Kapitel 3.2 aufgeführten Entscheidungskriterien zur Durchführung einer konkreten strukturellen Sensitivitätsanalyse berücksichtigt. 57 Das modifizierte Programm umfaßt zwei Aufgabenbereiche: (1) Das Startprogramm (initial program), "SENSINIT", berechnet die Inverse von Co, die Multiplikatoren Q, die Punktprognosen von y, Forecy, und die Matrix Auxvec (0 * Inverse von CO).58 Dieser Programmteil bildet die Basis für die weiteren Berechnungen und muß nur einmal durchlaufen werden. (2) Der Hauptteil (main program), "SENSMAIN" ermittelt die Auswirkungen von Änderungen struktureller Koeffizienten auf die Prognosewerte der endogenen Variablen, ausgedrückt in entsprechenden Sensitivitätsmaßen. Dieser Programmabschnitt kann für jede mögliche Koeffizientenvariation aktiviert werden.

Als Input werden folgende Daten benötigt: - die gx1-Vektoren der verzögerten endogenen Variablen, y, für die Perioden 0 bis S bzw. t bis t-S, - die px1-Vektoren der verzögerten exogenen Variablen, x, für die Perioden 0 bis R bzw. t bis t-R, - die gxg-Matrizen der strukturellen Koeffizienten der endogenen Variablen, C, für die Perioden 0 bis S bzw. t bis t-S, mit den Diagonalelementen Cjj = -1 (i = L.g), - die gxp-Matrizen der strukturellen Koeffizienten der exogenen Variablen, B, für die Perioden 0 bis R, bzw. t bis t-R, - die px1-Prognosevektoren der exogenen Variablen, Forecx, für die Perioden 0 bis K bzw. t bis t-K. Die Berechnungen erfolgen nach dem Verfahren von Elker. Der Output liefert zunächst Prognosewerte der endogenen Variable. In die Berechnung gehen nur die durch das Modell ermittelten Werte der endogenen oder verzögerten endogenen Variablen ein, wobei die

57

Vgl. 'lerlau (1989b). Das Programm ist im Anhang aufgeführt.

58

Dieser Programmabschnitt ist identisch mit dem Startprogramm von Elker / Gruber (1986).

122

IV. Quantifizierung der strukturellen Sensitivität

Anfangsbedingungen gegeben sein müssen. 59 Die Multiplikatoren sowie ihre Änderungen, bezüglich Koeffizientenvariationen, werden ebenfalls berechnet. Diese sollen hier nicht weiter betrachtet werden. 60 Die Änderung der strukturellen Koeffizienten erfolgt deterministisch und erstreckt sich über den gesamten Untersuchungszeitraum (permanente Parameterstörung). Die Größe der Koeffizientenänderung ist frei wählbar. Neben den Prognosewerten der endogenen Variablen werden auch ihre Reaktionen bezüglich Parameteränderungen quantitativerfaßt. Das Programm von Elker und Gruber weist die einfachen Differenzen (3.2.1) aus. 61 Die modifizierte Version der Verfasserin berücksichtigt weitere Sensitivitätsmaße.62 Variationen der Punktprognosen der endogenen Variablen bezüglich einzelner Parameteränderungen werden mit Hilfe der einfachen Differenzen, der prozentualen Abweichungen (3.2.3) und der Bogenelastizitäten (3.2.4) skaliert. Weiterhin werden Sensitivitätsmaße für simultane Änderungen (3.2.6) berücksichtigt. Elastizitäten, in Euklidischer Norm zusammengefaßt (= verallgemeinerte Elastizität), quantifizieren die Sensitivität aller Punktprognosen (3.2.10). Das modifizierte Programm bietet außerdem die Möglichkeit, die gewünschten Koeffizientenänderungen prozentual einzugeben. Aufgrund der Größe der Vektoren und Matrizen mußte das Programm vom CMS- ins MVS-Betriebsystem transformiert werden.

59 Die Ergebnisse der dynamischen ex-post-Analyse oder der tatsächlichen (Zu-

kunfts-)Prognose bilden die Basis der Sensitivitätsanalyse.

60 Zur Sensitivitätsanalyse der Multiplikatoren vgl. Elker (1986c), (1986d). 61 Vgl. Elker / Gmber (1986). 62 Vgl. Terlau (1989b).

V. Spezifikation und Schätzung des texilwirtschaftlichen Prognosemodells Grundvoraussetzung für die Konstruktion eines leistungsfähigen Modells ist die möglichst genaue Abbildung des betrachteten Systems. Auf der Basis der in Abschnitt II.2.3.2 entwickelten Modellannahmen ist ein ökonometrisches Gleichungssystem zu formulieren. Zu diesem Zweck müssen die zu erklärenden Variablen im einzelnen definiert, mögliche Einflußfaktoren zusammengestellt, die Basisperiode und der Untersuchungszeitraum bestimmt, die Zeitreihen gebildet sowie die Funktionsform gewählt werden. Anschließend können ökonometrische Gleichungen aufgestellt und die zugrundegelegten Hypothesen empirisch getestet werden. Die Auswahl, der in die Gleichungen aufzunehmenden Variablen, erfolgt nach ökonomischen Plausibilitätsüberlegungen sowie nach statistischen Kriterien. Die Zusammenfassung der einzelnen Gleichungen zu einem vollständigen Modell beendet den Spezifikations- und Schätzprozess. 1. Die empirische Basis 1.1. Auswahl der Daten

Die Untersuchungen von Kleine und Thiele bilden die Basis für die Auswahl der endogenen und exogenen Variablen des ökonometrischen Prognosemodells für die westdeutsche Textilwirtschaft. 1 Im Unterschied zu dem Schätzansatz von Kleine und Thiele wird in der aktuellen Fassung eine neue Aggregationsdichte der Variablen zugrundegelegt. Ziel ist es, die textilwirtschaftlichen Stufen des Modells hinsichtlich ihrer (Dis )aggregation einander anzugleichen, so daß den Produktgruppen eines textilwirtschaftlichen Produktions- oder Verteilungssektors entsprechende Größen einer anderen Stufe der Textilpipeline gegenüberstehen. Weiterhin wird der Außenhandelssektor, im Vergleich zu der Modellversion von Kleine und Thiele, 1 Vgl. Fatm (Hrsg. 1980), Kleine / Thie/e (1982) S. 80 ff.

124

Y. Spezifikation und Schätzung

wesentlich breiter erfaßt und der allgemeinen Strukur der aktuellen Modellkonzeption angepaßt. Als Basisperiode für das ökonometrische Prognosemodell wird ein Quartalsrhythmus gewählt. Dieses gewährleistet einerseits die Benutzung des Modells im Rahmen kurzfristiger Konjunkturprognosen, andererseits steht für diesen Basiszeitraum eine ausreichende Anzahl statistischer Quellen zur Verfügung. Der Untersuchungszeitraum umfaßt die Jahre von 1970 bis 1987. Somit kann angenommen werden, daß die Schätzung des Modells nicht nur auf den spezifischen Merkmalen eines bestimmten Konjunkturzyklusses beruht. Die im Modell berücksichtigten Variablen stellen ausschließlich reale Größen dar. Die Zeitreihen werden, soweit sie wertmäßig vorliegen, auf der Basis von 1980 = 100 preisbereinigt.2 Die saisonbedingten Daten sind im wesentlichen den Statistiken des Statistischen Bundesamtes, des Ifo-Institutes für Wirtschaftsforschung sowie des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) zu entnehmen. Die Berücksichtigung des Saisoneinflusses erfolgt mit Hilfe von Dummy-Variablen. 3 Ein Teil der Daten kann der Dokumentation von Kleine und Thiele entnommen werden. 4 Diese Zeitreihen sind jedoch maximal bis zum Jahr 1978 aufgeführt. Neben der Verlängerung und Neubildung von Zeitreihen müssen die Daten den Änderungen der Statistiken innerhalb des Beobachtungszeitraums angepaßt werden. Hierzu sind zahlreiche Umrechnungen erforderlich, um über den gesamten Zeitraum konsistente Zeitreihen zu erhalten.

2 Die zu bereinigende Reihe wird durch den zugehörigen Index der Preisentwicklung dividiert und mit dem Faktor 100 multipliziert. 3 Siehe Abschnitt Y.1.5. 4

Vgl. Kleine / Thiele (1977), (1978).

Koeffizient!)

C.1

C.Z

C.3

C.4

C.S

C.6

C.7

C.8

Variable

VKLEIR

EXBEKR

EXTEXR

EXDOBR

EXHAKAR

EXWAER

EXGGR

EXGGWAER

Symbolik

--

Wäsche aus Gewebe

-

~~-

Wäsche aus Gewirke u. Gestricke

Oberbekleidung aus Gewirke u. Gestricke

Herren u. Knabenoberbekleidung aus Gewebe

-

-

in Mio. DM zu Preisen von 1980

Damen-, Mädchen- u. Kleinkindsoberbekleidung aus Gewebe

-

----

- -

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mrd. DM zu Preisen von 1980

Dimension

- Thxtilien

Ausfuhr - Bekleidung

Privater Verbrauch - Bekleidung

Variablenbezeichnung

Thb. 4.1: Die Variablen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17,--~8 -

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17,R.8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17,R.8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

DIW:Sonderber. Jahreswerte: StBA, PS 18, R. 1.3

Quelle

X

X

X

X

X

X

X

X

Eig. Ber.

I

i

I

I

t-'

N

Ul

......

'"

~.

tl:'

Cl>

g.

8:

Cl>

.g

o·

CI

'---

Garne

-

C.ll

C.12

C.13

C.14

C.lS

C.16

C.17

EXGARNR

ETWR

EHTOAS

EOBER

EDOBR

EHAKAR

EWAER

EHAUSR

EHEIMR

-

Herrenoberbekleidung aus Gewebe

Wäsche, Wirk- u. Strickwaren

Haustextilien (Bettwaren, Bett- u. Hauswäsche)

Heimtextilien (Thppiche, Möbelstoffe, Gardinen)

-

-

-

-

C.18

C.19

Damenoberbekleidung aus Gewebe

Oberbekleidung aus Gewebe

-

Thxtilwaren (ohne aus geprägten Schwerpunkt)-

-

Einzelhandelumsatz - Thxtilwaren (ohne Schuhe u. Lederwaren)

Stoff aus Gewebe

-

C.1O

EXWEBR

Stoff aus Gewirke u. Gestricke

C.9

-

Koeffizient!)

Variable

Variablenbezeichnung

EXGGSTOR

Symbolik

Volumenindex 1980

Volumenindex 1980

Volumenindex 1980

Volumenindex 1980

= 100

= 100

= 100

= 100

= 100

Ins!. f. Handelsf.: Absatz- u. Beschaffungsentw. im EH

Ins!. f. Handelsf.: Absatz- u. Beschaffungsentw. im EH

StBA: PS 6, R. 1 PS 17, R.7

StBA: PS 6, R. 1 PS 17,R.7

StBA: PS 6, R. 1 PS 17, R. 7

StBA: PS 6, R. 1

= 100

Volumenindex 1980 Volumenindex 1980

StBA: PS 6, R. 1

StBA: PS 6, R. 1 Sondermeldung

= 100

= 100

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

StBA: PS 7, R. 1 Sondermeldung, PS 17, R. 8

QueUe

Volumenindex 1980

Volumenindex 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

in Mio. DM zu Preisen von 1980

Dimension

X

X

X

X

X

g. ~

~

po:

CI:l

~ X

~

&; [ o' ::I

:
1 ist der h-Test nicht anwendbar. Für diesen Fall läßt sich ein von Durbin ebenfalls entwickelter Alternativtest anwenden, vgl. Kmenta (1986) S. 333, Pindyck / Rubin/eid (1981) S. 195.

88 Für (n Var

89 Vgl. Pindyck / Rubin/eid (1981) S. 193 ff.

90 Der Fall der exakten Beziehung zwischen den erklärenden Variablen, der als perfekte Korrelation bezeichnet wird, tritt in der Praxis relativ selten auf. Vgl. Gülicher (1986) S. 12-6, Pindyck / Rubin/eid (1981) S. 87. 91 Hohe Standardfehler der Koeffizienten können die Folge sein. Vgl. Güiicher

(1986) S. 12-17.

3. Statistische Prüfmaße

157

tätsstruktur wie für die Schätzperiode vor, so hat eine lineare Abhängigkeit zwischen den erklärenden Variablen nur §iringe Auswirkungen auf die Prognosegüte der endogenen Größe. Die Berechnung der Prognosewerte mit Hilfe einer Linearkombination dieser erklärenden Variablen hebt die Ungenauigkeiten der einzelnen Größen wieder auf. Anders sieht es jedoch bei der Durchführung von Sensitivitätsanalysen aus. Dabei sollen u.a. Auswirkungen von Änderungen einzelner erklärender Variablen oder einzelner Parameter auf die Systemgrößen quantifiziert werden. Das Vorliegen von Interkorrelation der erklärenden Variablen erschwert eine exakte Identifikation der seperaten Einflußmöglichkeiten. Belsley, Kuh und Welsch haben ein Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, sowohl die Anzahl der kollinearen Beziehungen als auch die betroffenen Regressionsparameter zu bestimmen.93

Mit Hilfe des Verfahrens der Singulärwertdekomposition lassen sich die Eigenwerte der Matrix X'X aus der Matrix X berechnen. Die (n x p )-Matrix X der erklärenden Variablen läßt sich folgendermaßen zerlegen: 94

x=

UDV'

(4.3.8)

wobei U = orthogonale (n x n)-Matrix mit den Eigenvektoren von X'X (= Spalten von U) V = orthogonale (p x p)-Matrix mit den Eigenvektoren von X'X (= Zeilen von V) D = (n x p)-Matrix mit p nicht-negativen Diagonalelementen. Die Diagonalelemente von D sind die p singulären Werte von X. Die Eigenwerte von X'X lassen sich durch einfache Quadrierung der singulären Werte aus der Matrix X ermitteln. Die zugehörigen Eigenvektoren sind die Spalten von v. 95 92

Vgl. Schneeweiss (1978) S. 137.

93 Vgl. Belsley / Kuh / Welsch (1980) S. 85 ff. Zu weiteren Kollinearitätstests vgl.

u.a. FRISCH (1934) Farrar / Glauber (1967). Diese Verfahren können jedoch nur das Vorhandensein, nicht aber die Bestimmung kollinearer Beziehungen aufdecken.

94

Vgl. Belsley / Kuh / Welsch (1980) S. 98 f.

95

Während kleine Eigenwerte auf das Vorhandensein von Interkorrelation hin-

158

V. Spezifikation und Schätzung

Eine Beurteilung der Eigenwerte hinsichtlich des Vorhandenseins kollinearer Beziehungen erfolgt mit Hilfe der Bedingungszahl, die auch als Condition Number bezeichnet wird, sowie der Condition Indizes. Die Condition Number berechnet sich aus dem Verhältnis zwischen der Quadratwurzel des maximalen Eigenwertes und der des minimalen Eigenwertes. Es gilt: je höher der ermittelte Wert, desto größer ist der Interkorrelationsgrad. 96 Liegt ein hoher Wert der Condition Number vor, kann unter Verwendung von Condition Indizes die Anzahl der kollinearen Beziehungen bestimmt werden. Dazu wird die Quadratwurzel des maximalen Eigenwertes durch die Quadratwurzel jedes einzelnen Eigenwertes dividiert. Man erhält insgesamt p verschiedene Condition Indizes. Die Anzahl der Condition Indizes, die einen Wert größer 30 aufweisen, spiegelt die Anzahl der kollinearen Beziehungen zwischen mehr als zwei erklärenden Variablen wider. Der letzte Schritt dieses Verfahrens ist die Bestimmung der erklärenden Variablen bzw. der entsprechenden Parameter, die eine kollineare Beziehung aufweisen. Hierzu erfolgt eine anteilsmäßige Zerlegung der Varianzen der Regressionsparameter bezüglich jeden Eigenwertes. Die so berechneten Varianzzerlegungsanteile, VP, werden in einer sogenannten Varianzzerlegungstabelle zusammengefaßt. 97 Aus der Varianzzerlegungstabelle lassen sich sowohl die Anzahl der vorhandenen kollinearen Beziehungen als auch die betroffenen Variablen bzw. Koeffizienten bestimmen. Es gilt: - Die Anzahl der Zeilen der Varianzzerlegungstabelle, die mehrere VP-Werte größer als 0,5 aufweisen, geben die Anzahl der kollinearen Beziehungen wieder. - Ist in einer Zeile mehr als ein VP-Wert größer als 0,5, so weisen die zu diesen VP-Werten gehörenden Variablen kollineare Beziehungen auf. Die betroffenen Parameter können identifiziert werden. weisen, zeigen hohe Werte der zugehörigen Eigenvektoren die betroffenen Variablen an. 96 Ein Wert von über 30 läßt auf hohe Interkorrelation schließen. Vgl. Gülicher (1986) S. 12-16. 97

Zur genauen Berechnung der Varianzzerlegungsanteile vgl. Belsley / Kuh / Welsch (1980) S. 105 ff.

3. Statistische Prüfmaße

159

Trotz der Bedeutung der von Belsley, Kuh und Welsch entwickelten Verfahren, läßt sich nur schwer eine Verletzung der Modellannahme nicht-kollinearer Beziehungen verhindern. Das Problem der Interko"elation beruht in seiner Abhängigkeit von der zugrunde gelegten Datenbasis. Eine erfolgreiche Überwindung kann letztendlich nur mit Hilfe zusätzlicher externer Information erfolgen, die jedoch in der Praxis häufig nicht in geeigneter Form zur Verfügung stehen. 98 Eine weitere implizite Annahme des klassischen Regressionsmodells ist die zeitliche Stabilität der äkonometrischen Modellstruktur. 99 Die Regressionsparameter werden unter Verwendung des verfügbaren Datenmaterials geschätzt und über den gesamten Untersuchungszeitraum konstant gehalten. Hierbei wird eine temporale Invarianz ökonometrischer Strukturen vorausgesetzt. Eine solche Annahme impliziert, daß sich ökonomische Zusammenhänge und damit die Abhängigkeiten zwischen den Systemgrößen innerhalb des Beobachtungszeitraums nicht oder nur geringfügig ändern. In der Realität ist jedoch die Bedingung der zeitlichen Stabilität für einen (unendlich) langen Zeitraum nicht gegeben. Deshalb ist es notwendig, zu prüfen, ob für den zugrundegelegten Untersuchungszeitraum eine systematische Strukturveränderung stattgefunden hat. wo Eine Verletzung dieser Annahme hätte Auswirkungen auf die Prognosegüte und auf die strukturelle Sensitivität des Modells. Die Nutzung eines Modells für Prognosezwecke erfordert eine "tendenziell richtige Erklärung" lO 1 der realen Zusammenhänge bis zum Prognosezeitpunkt. Auch die strukturelle Sensitivitätsanalyse basiert auf einer zuverlässigen Bestimmung für den gesamten Untersuchungszeitraum... Somit muß eine geeignete Teströße gefunden werden, die eine Uberprüfung der Stabilität erlaubt. lO

98

Somit ist es für die Interpretation der Schätzergebnisse zwar wichtig, das Vorliegen von Kollinearität zu prüfen; Kollinearität ist in praxi jedoch kaum behebbar. Vgl. Gülicher (1986) S. 12-23, Kmenta (1986) S. 442.

99 Vgl. Kmenta (1986) S. 575, Menges / Diehl (1965). 100

Vgl. Gülicher (1961) S 91 ff.

101 Hujer / Cremer 102

(1978) S. 268.

Die Überprüfung der zeitlichen Stabilität wird auch als Strukturbruchanalyse bezeichnet, vgl. Hujer / Cremer (1978) S. 268, Gülicher (1986) S. 9-8.

160

V. Spezifikation und Schätzung

Mit Hilfe des Chow-test läßt sich die Annahme (über den gesamten Untersuchungszeitraum) konstanter Paramter der einzelnen Gleichungen überprüfen. 103 Dazu wird der Datensatz in zwei Zeiträume aufgeteilt und sowohl für den gesamten Zeitraum als auch für die beiden Teilperioden Regressionen geschätzt. Die Instabilität der Parameter ist um so größer einzuschätzen, je stärker sich die beiden Teilregressionen von der Gesamtregression unterscheiden. Eine geeignete Prüfgröße ist die Variable F, die der F-Verteilung folgt und die die Abweichungen der Regressionen (Y-YtT ) zu den Abweichungen der realisierten Werte, et, ins Verhältnis setzt. 104 Demnach kann das Prüfmaß F wie folgt definiert werden:

..!.

n

L

(J( -

~T)2

v (=1 F=------

(4.3.9)

mit A~ = geschätzte endogene Variable des Gesamtzeitraums Y = geschätzte endogene Variable der Teilzeiträume v = Anzahl der Freiheitsgrade für den Zähler = Anzahl der Parameter 11 = Anzahl der Freiheitsgrade für den Nenner = n - 2p (n = Stichprobenumfang). Ein Vergleich der berechneten Größe, F, mit dem theoretischen Wert der F-Verteilung, F (v; 11; 1 - tt), zeigt eine mögliche Instabilität der Parameter an. Liegt der empirische Wert über der theoretischen Größe, so kann von einer Verletzung der hier betrachteten Modellannahme ausgegangen werden. Zusätzlich muß berücksichtigt werden, daß das empirische Prüfmaß in starkem Maße vom Stichprobenumfang abhängt: Je größer der Stichprobenumfang, desto höher der empirische F-Wert. Aus diesem Grund schlägt Leamer vor, das Signifikanzniveau mit der Stichprobengröße zu variieren. 105 Demnach

103

Vgl. Chow (1960), Harvey (1976).

104 Vgl. Hujer / Cremer (1978) S. 268 f., Schneeweiss (1978) S. 82 ff. 105

Vgl. Leamer (1978) S. 114 f.

3. Statistische Prüfmaße

161

kann von einer Instabilität der Modellstruktur ausgegangen werden, wenn 106 r F > n-p (nn -1) r

(4.3.10)

mit r = Anzahl der Restriktionen, die der Null-Hypothese (6 = 6T ) auferlegt werden. Bei 68 Stichprobenwerten und durchschnittlich 7 erklärenden Variablen (einschließlich des absoluten Gliedes) betr~ r = 7, da 7 Koeffizienten der Nullhypothese genügen müssen. lO Somit liegt die kritische Obergrenze für den empirischen F-Wert bei ungefähr 4,7. 4. Die Schät:zergebnisse Während in der Spezifikationsphase der ökonometrischen Modellbildung sowohl die Variablen als auch die mathematische Beschaffenheit des Modells festgelegt werden, erfolgt im anschließenden Schätzprozeß die Quantifizierung der Modellparameter bzw. der strukturellen Koeffizienten. Hierbei stellt sich das Problem, daß eine Vielzahl theoretisch-möglicher Einflußfaktoren für die Erklärung der abhängigen Variablen in Betracht kommen. Außerdem sind mögliche Zeitverzögerungen der Erklärungsgrößen zu berücksichtigen. Die dynamischen Wirkungen lassen sich jedoch nicht direkt aus der ökonomischen Theorie ableiten. Sie müssen experimentell bestimmt werden. Somit ergibt sich für ein Modell mittlerer Größenordnung - wie es der vorliegenden Studie zugrundeliegt - eine Vielzahl von Kombinationsmöglichkeiten der in jede Gleichung einzubeziehenden Variablen. Die Diskriminierung möglicher Einflußfaktoren erfolgt anhand ökonomischer Plausibilitätsüberlegungen sowie statistischer Testverfahren. Wichtigstes Auswahlkriterium, der in einem multiplen Regressionsansatz einzubeziehenden Variablen, ist die ökonomische Plausibi-

106

VgJ. Kmenta (1986) S. 422.

107

Zur Berechnung der Anzahl der Restriktionen vgJ. Kmenta (1986) S. 248.

11 Terlau

162

Y. Spezifikation und Schätzung

lität der geschätzten Gleichung. 108 Sie ermöglicht eine Konfrontation der empirisch gewonnenen Ergebnisse mit den anfangs aufgestellten Modellhypothesen. Hierbei können sowohl theoretisch nicht sinnvolle Modellstrukturen aufgedeckt als auch ökonomische Theorien überprüft und gegebenenfalls verändert werden. Ökonomische Plausibilitätsüberlegungen orientieren sich am Vorzeichen sowie an der Größe des geschätzten Parameters einer zugehörigen erklärenden Variable. 109

Unter der Bedingung eines theoretisch befriedigenden Schätzergebnisses bilden die statistischen Testverfahren weitere Prüfinstanzen der ökonometrischen Modellbildung. 110 Eine statistische Diskriminierung alternativer Einflußfaktoren erfolgt mit Hilfe der Stepwise Regression. l11 Dieses Verfahren ermöglicht eine Variablenauswahl anhand der Signifikanz der Parameter. Nicht signifikante Variablenkombinationen werden ausgeschlossen, so daß die Zahl der zur Überprüfung stehenden Gleichungsmöglichkeiten apriori reduziert werden kann. Die Schätzung der einzelnen Reressionsgleichungen erfolgt mit dem Kleinste-Quadrate-Verfahren. 11 Der Stützzeitraum beginnt einheitlich ab 1971. Bei einer maximalen Zeitverzögerung der erklärenden Variablen von vier Quartalen können die Werte des ersten Jahres (1970) nicht zur Schätzung genutzt werden. Sie bilden die Anfangsbedingungen des Modells. Die endgültigen Schätzergebnisse zeigen die Gleichungen (4.4.1) bis (4.4.49). Unterhalb der Parameterwerte werden in Klammern die tWerte angegeben. Die Berechnung der statistischen Prüfmaße erfolgt anhand der in Abschnitt 4.3 zusammengestellten Formeln. Berücksichtigt die jeweilige Regressionsgleichung den Einfluß der verzögerten endogenen Variable, so wird zusätzlich ein h-Test durchgeführt. Für den Stabilitätstest wird der Datensatz in ungefähr zwei gleich große Zeitperioden aufgeteilt. Die erste (Teil-)Periode umfaßt den Zeitraum von 1971 bis 1979, die Zweite von 1980 bis 1987. Die statistischen

108

Vgl. Gollnick (1968) S. 76.

109

Vgl. Hujer / Cremer (1978) S. 194.

110

Siehe Abschnitt Y.3.

111 Vgl. Gülicher (1986) S. 14-7 ff. 112

Die Berechnungen erfolgen mit dem Programmsystem SAS (Statistical Analysis System), Cary, North Carolina, USA.

4. Die Schätzergebnisse

163

Prüfmaße des Multikollinearitätstests sind im Anhang wiedergegeben. Hierbei ist zu beachten, daß der Ausdruck des SAS-Programms den Condition Index irrtümlich als Condition Number kennzeichnet. In den Abbildungen (4.1) bis (4.49) werden, unter Berücksichtigung der einzelnen Regressionsansätze, die tatsächlichen und die geschätzten Entwicklungen der endogenen Variablen graphisch gegenübergestellt. Wie aus den Gleichungen (4.4.1) sowie (4.4.12) bis (4.4.20) hervorgeht, wird der Textilkonsum in zwei Stufen geschätzt. Zunächst werden die Verbrauchsausgaben für Bekleidung (VKLEIR) in Abhängigkeit von dem um die Wohnungsausgaben bereinigten verfügbaren Einkommen sowie dem Geschäftsklimaindex für Textilien und Bekleidung geschätzt. Hierbei wird die von Kuh und SCHMALENSEE aufgestellte Konsumfunktion dauerhafter Güter empirisch bestätigt.113 Anschließend wird die Variable VKLEIR als erklärende Größe in den produktspezifischen TextileinzelhandelsJunktionen berücksichtigt. Eine Ausnahme bilden die Einzelhandelsumsätze mit Heim- und Haustextilien, die in Abhängigkeit von dem um die Wohnungsausgaben bereinigten verfügbaren Einkommen geschätzt werden. Die subjektiven Einflußfaktoren des produktspezifischen Textilkonsums werden durch die entsprechenden Geschäftsklimaindizes quantitativerfaßt. Die Berücksichtigung alternativer subjektiver Größen - wie die Entwicklung des Konsumklimaindex oder der Arbeitslosenzahlen - zeigen keine signifikanten Ergebnisse. 114 In allen Textilkonsumfunktionen ist der Einfluß der jeweils verzögerten abhängigen Variable statistisch signifikant. Dies bestätigt die in Abschnitt 11.2.3.2.1 aufgestellte Hypothese der Gewohnheitsbestimmtheit des Textilkonsums. Die apriori bestehende Vermutung einer Wirkungungsverzögerung des Einflusses des Geschäftsklimaindex in seiner Funktion als Frühindikator der konjunkturellen Entwicklung kann nicht in allen Fällen bestätigt werden. 113 Siehe Gleichung (1.11). 114

Zu den gleichen Ergebnissen kommen Bierven / Niessen (1972), Niessen (1974) S. 123 f.

164

V. Spezifikation und Schätzung

Nicht-signifikant erweist sich - wie in Vorläufermodellen - der Einfluß der relativen Preise. 115 Ein weiterer Modellblock umfaßt die Orderfunktionen. 116 Sie erfüllen zwei wichtige Aufgabenfelder: einerseits verbinden sie innerhalb des Modells die Angebots- und Nachfrageseite; andererseits gewährleisten sie die Nachfrageorientierung der funktionalen Beziehungen. Die in- und ausländischen Umsätze der Textil- und Bekleidungsindustrie werden im wesentlichen durch die in- und ausländischen Auftragseingänge erklärt. Der Gesamtumsatz addiert sich ex definitione aus dem In- und Auslandsumsatz. Die entsprechende Gleichung hat jedoch nur einen quasi-definitorischen Charakter. Da eine einfache Addition von Indizes nicht möglich und das Gewichtungsschema der Indizes nicht bekannt ist, wird der Gesamtumsatz auf statistischstochastischem Wege bestimmt. 117 Die Einflußfaktoren der Produktion in den einzelnen Stufen der Textilpipeline bilden im wesentlichen der Gesamtumsatz sowie die Produktion nachgelagerter Branchen. Es zeigt sich der Vorteil einer stärkeren Disaggregierung des Außenhandels. Bei der Schätzung der Produktionsvariablen kann der Einfluß der produktspezifischen Exportgröße explizit im Erklärungsansatz berücksichtigt werden. Der Einfluß der industriellen Nachfrage erweist sich als statistisch nicht-signifikant und bleibt in dem vorliegenden Modell unberücksichtigt. Die meisten Probleme bereitet die Schätzung des Außenhandels, insbesondere der Importe. Der Grund hierfür ist, daß die wirtschaftlichen Aktivitäten des Auslandes nicht vollständig in einem für das Inland konzipierten Prognosemodell berücksichtigt werden können. Die Einflußgrößen der Exporte bilden primär die Auftragseingänfje aus dem Ausland sowie die produktspezifischen Terms of Trades. 18 Der Einfluß der inländischen Nachfrage erweist sich bei der Bestim-

115

Vgl. Giersch (1978) S. 65 f., Kleine / Thiele (1982) S. 23 f.

116

Siehe Gleichungen (4.4.21) bis (4.4.39).

117

Vgl. hierzu auch Kleine / Thiele (1982) S. 30.

118

Siehe Gleichungen (4.4.2) bis (4.4.11).

4. Die Schätzergebnisse

165

mung der Importfunktionen als signifikant. 119 Weitere Erklärungsgrößen des Außenhandels sind die Trendfaktoren sowie die Saisonvariablen. Der Erklärungsbeitrag der verzögerten endogenen Variablen ist in den meisten Einzelgleichungen des textilwirtschaftlichen Pragnosemodelis signifikant. Hier zeigt sich sowohl die Gewohnheitsbestimmtheit des Textilkonsums als auch die saisonale Abhängigkeit der Textilwirtschaft. Die Berücksichtigung der Saisonvariablen führt in allen Modellgleichungen zu signifikanten Ergebnissen. Die statistischen Prüfmaße zeigen i.d.R. statistisch-gesicherte Ergebnisse. Die geschätzten Parameter sowie der Erklärungswert der einzelnen Modellgleichungen sind statistisch signifikant. Autokorrelation der Residuen kann i.d.R. ausgeschlossen werden. Der Root-Mean-SquareErrar (RMSE) beträgt in Relation zur mittleren Größe der betrachteten endogenen Variable im Durchschnitt 4,6%. Mit Hilfe des Chowtests und unter Verwendung des Leamer-kriteriums kann in fast allen Fällen von einer hinreichenden zeitlichen Stabilität der ausgewählten Schätzansätze ausgegangen werden. Wie die Multikollinearitätstests im Anhang zeigen, kann in einer Vielzahl der Fälle die Modellannahme der Unabhängigkeit der Beziehungen zwischen den erklärenden Variablen nicht bestätigt werden. Eine Eleminierung von Variablen führt jedoch zu einer Verschlechterung anderer Prüfmaße, insbesondere der Signifikanz von Parametern sowie des Erklärungsbeitrags der zugrundegelegten Funktion. Aufgrund nicht verfügbarer Daten ist eine Überwindung der Kollinearität mit Hilfe zusätzlicher externer Informationen nicht durchführbar. 120 Die graphische Analyse der einzelnen Modellgleichungen zeigt eine gute Abbildung der tatsächlichen Entwicklung durch die geschätzten Werte der endogenen Variablen und bestätigt die durch die statistischen Prüfmaßen ausgedrückte Anpassungsgüte.

119

Siehe Gleichungen (4.4.40) bis (4.4.49).

120

Vgl. hierzu auch Schneeweiss (1978) S. 144 ff.

166

V. Spezifikation und Schätzung

r -_ _ _ _

ooo _____________________________

~

- VKLEIR -

Abb. 4.1: Privater Verbrauch Bekleidung in Mrd. DM, zu Preisen von 1980 22 20 18

16 14 12 10

-h-",-rn.-rTTT-,-r-r,rrjirTl"rijrTl,'r,rTi1'1riirTl'l' IrTi1'1' I" i)'1-·" i1'1'1"I1'1'1"i1'1'1"iirTl'l"IirTl'l-;-1rrrI

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

[~ tatsä~~~Ch .. geSChätzt Trend] Q_U_e_lI~o:_~~_S~~derber.,StBA, FS 18, R. 1.3 sowie Eig. Be~: ___ o.oo

l ___

0

4.35235 + (2.26920)

VKLEIR

..

0.01990 (INCcINCt _l ) + 0.00464 INCt _1 (2.27171) (2.71322)

+

0.00746 (2.13400)

G03TEXBE~.2

1.42112 (2.84732)

02 -

R2 : 0.9807 OW (1) : 1.6663 CHOW F(8,52) : 4.2710

(4.4.1)

0.63709 VKLEIRt4 (6.63767)

+

RMSE: OW(4):

-

1.28632 D1 (1.96149)

1.62434 03 (2.96166) 0.3962 2.0529

F(7,60) O(h)

_-.1

435.2000 -0.3569

4. Die Schätzergebnisse

167

Abb. 4.2: Ausfuhr Bekleidung

- EXBEKR -

in Mio. DM, zu Preisen von 1980 2500 1 2000

i

1500

~

1000

J

--

I i

!

50: ~ ~~ ~~~c.~=~~m"~n 1971

1973

1975

I --L_~

1977

1979

tatsächlich

I

•••• " " " " , , 1981

~ ~nmJ

1983

.. geschätzt

n

1985

1987

Trend !

_____ .___________ .___ .__.________ ._.--.J

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R. 8, Eig. Ber. ----_._-------_.-

251.453 (1.11728)

+

3.27667 (6.21328)

AEB~

4.90064 (2.79871)

TOTBE~_l

+

31.6207 (1.47316)

D1 -

+

131.239 D3 (4.15208)

EXBEKR

+

: 0.9846 R2 DW(l) : 1.6837 CROW F(9,50) : 1.8644

0.56571 EXBEKRt -4 (7.90688)

+

(4.4.2)

1.42656 AEB~.l (4.90140)

+

2.65917 POECD4t _1 (1.70347)

64.2690 D2 (2.85715)

RMSE: 51.0986 DW(4): 1.3930

F(8,59) D(h)

470.9590 3.0997

168

V. Spezifikation und Schätzung

- EXTEXR -

Abb. 4.3: Ausfuhr Textilien in Mio. DM, zu Preisen von 1980

4500,------------------------------------------------, 4000 3500·· 3000 2500 2000 1500 1000

n

1971

rTI-~-·

TTTTTniliTT i I I I I I I I I I I I I I I I ,

1973

1975

1977

1979

L-=-~~ts~chli:~-·---~~

j

I I I I I I I I I I I I I I ( I I I I I I I I I I I I I

1981

1983

geschätzt

1985

1987

Trend

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R.8, Eig. Ber.

EXTEXR

-773.628 (1.41673)

+

0.51685 EXTEXRt _1 (6.12099)

+

5.45059 (2.97802)

+

9.66654 POEC04t (1.78559)

+

EXOECDI t _1

-

(4.4.3)

9.99891 AET~_2 (5.42830)

353.741 02 (6.18478)

370.698 03 (5.44556) : 0.9524 R2 OW(I) : 1.9640 CHOW F(7,54) : 1.1938

RMSE: 167.425 OW(4): 1.9718

F(6,61) O(h)

203.6120 0.1620

4. Die Schätzergebnisse

169

Abb. 4.4: Ausfuhr Damen-, Mäd.- u. Kleink. Oberbekl. - EXDOBR aus Gewebe, in Mio. DM, zu Preisen von 1980 1200-.-~-------------------------------------------, I

1000 jJ 800 600 400 '00

o

~

~IvWAfAt .. ",-TTrTTnTTTTiTITTTTiTT I i I I I I I I I I I I I I I I i i i i I I IITTTTTTTTnTnrTTITTrl

1971

1973

[

1975

1977

- tatsächlich

1979

1981

1983

... _. geschätzt

1985

1987

Trend

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R. 8, Eig. Ber.

72.4947 (0.58642)

EXDOBR

+

1.73322 (4.07571)

+

0.62565 EXDOBRt -4 (5.54711) AEB~

+

1.45363 TOTOBWEB t (1.13949)

+ R2 : 0.9763 DW(1) : 1.3634 CHOW F(8,52) : 0.2496

(4.4.4)

0.49854 AEB~_l (2.93196)

+

65.1133 D1 - 17.3306 D2 (3.25405) (1.30268)

100.738 D3 (3.89831) RMSE: 36.8859 DW(4): 1.4623

F(7,60) D.(h)

352.5850 6.0346

170

V. Spezifikation und Schätzung

- EXHAKAR-

Abb. 4.5: Ausfuhr Herren u. Knabenoberbekl.

aus Gewebe, in Mio. DM, zu Preisen von 1980 400.----------------------------------------------.

300

200

100

o~~~·~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

1971

1973

1975

1977

1979

EtatsächliCh

1981

1983

..... geschätzt

1985

1987

Trend

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R. 7, Eig. Ber.

-59.1262 (1.30330)

EXHAKAR

0.49278 EXHAKARt -4 (5.06111)

+

+

0.55475 (5.22112)

+

0.92936 POECD4t (2.16859) 22.7391 (3.86863)

: 0.9570 R2 DW(1) : 1.3509 CHOW F(8,52) : 1.6966

AEB~

D2

+

+

(4.4.5)

0.21133 AEB~.l (3.36434)

+

10.7030 D1 (2.11828)

31.1399 D3 (4.92793)

RMSE: 13.5831 DW(4): 2.0385

F(7,60) D(h)

190.7080 -0.2663

171

4. Die Schätzergebnisse

- EXWAER -

Abb. 4.6: Ausfuhr Wäsche aus Gewebe in Mio. DM, zu Preisen von 1980

70,-----------------------------------------------, 60 50

40 30 20

10 o+rnTITTnTnTTITTnTTITTITnnTnTITTnTnTTnTnTTITTI"nTnTnT~

1971

1973

1975

1=-

1977

tatsächlich

1979

1981

1983

.... geschätzt

1985

1987

Tren~

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R. 7, Eig. Ber.

l___________________________________--------' -20.6834 (1.80799)

EXWAER

+

0.37566 (4.97358)

EXWAER t_1

+

0.10569 (7.93498)

+

0.18052 POECD4t _2 + 7.64812 D1 (4.29256) (1.28123)

AEB~

+

(4.4.6)

0.16495 POECD4t _1 (1.57081)

3.56070 D2 (2.42344) R2 : 0.8062 DW(1) : 1.8736 CHOW F(7,54) : 1,6701

RMSE: DW(4):

3.6071 1.5682

F(6,61) D(h)

42.2814 2.2758

172

V. Spezifikation und Schätzung

Abb. 4.7: Ausfuhr Oberbekleidung aus Gew. u. Gestr. - EXGGR in Mio. DM, zu Preisen von 1980 600~---------------------------------------------,

500 400 300 200 100

o

L

1971

[.-

1973

1975

1977

1979

tats.:~hliCh

1981

1983

- geschätzt

1985

1987

Tren~ I

Quelle: StBA, FS 7, R. 1 Sonderm., FS 17, R. 7, Eig. Ber.

------

----------------------------------------~

EXGGR

-225.612 (4.20386)

+

1.03923 EXGGR t -4 (39.8662)

+

2.26652 POECD4t (4.40264)

+

25.5013 D3 (4.04517)

: 0.9753 R2 DW(I) : 1.4762 CHOW F(5,58) : 0.1605

-

(4.4.7)

6.27122 D2 (1.14654)

RMSE: 16.5431 DW(4): 2.2289

F(4,63) D(h)

621.4530 -0.9664

4. Die Schätzergebnisse

173

- EXGGWAER -

Abb. 4.8: Ausfuhr Wäsche aus Gew. u. Gestr. in Mio. DM, zu Preisen von 1980

150

120

90

L. \

,,-,

\/.

60

i

"~'

1971

',.J'~;J

0 zeigen die Existenz der dynamischen Multiplikatoren der jeweils betrachteten PeriodeP Weiterhin eignet sich die modifizierte Inzidenzmatrix zur qualitativen Analyse der strukturellen Sensitivität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Die Variablen, die von einer Variation struktureller Koeffizienten in einer Gleichung der gemeinsam abhängigen Variablen betroffen sind werden durch die Elemente - "B" "D" und "I" ' der entsprechenden' Spalte gekennzeichnet. 24 Während Änderungen der strukturellen Koeffizienten der Gleichungen des ersten Blocks - Spalte EHEIMR bis VKLEIR - größtenteils indirekte Modellreaktionen verursachen, werden entsprechende Änderungen des zweiten Blocks - EXGARNR bis EWAER - direkt wirksam. Der letzte Teil des hierarchisch geordneten Modells ist bezüglich der geringen Anzahl von kausalen Verbindungen relativ schwach mit dem Rest des Modells verbunden und löst nur wenige Modellreaktionen aus. Zusammenfassend ist festzustellen, daß die qualitative Modellanalyse den Aufbau und die Kausalstruktur eines ökonometrischen Gleichungssystems erkennen läßt. Diese qualitative Betrachtung ist jedoch durch eine quantitative Untersuchung, die die Stärke der Modellbezie22 Vgl. Gilli (1984) S. 6. 23

Vgl. ebenda S. 13.

24

Vgl. Gilli (1982) S. 6.

VII. Qualitative Analyse der Kausalstruktur

235

hungen offenlegt, zu ergänzen. 25 Erst dann läßt sich ein vollständiges Bild der strukturellen Eigenschaften des Modells als auch des zugrundegelegten ökonomischen Systems ableiten.

25 Vgl. ebenda S. 12, Heilemann (1989) S. 261.

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells 1. Vorbemerkungen Nachdem im vorherigen Kapitel eine Analyse der Interaktionsbeziehungen zwischen den einzelnen Elementen des textilwirtschaftlichen Systems in qualitativer Hinsicht erfolgte, soll nunmehr die quantitative Intensität dieser Verbindungen untersucht werden. Die modifizierte Inzidenzmatrix gibt zwar erste Einblicke in Aufbau und Verflechtung des betrachteten Modells, eine Beurteilung der tatsächlichen Verflechtungsstärke ist jedoch nicht möglich. Erst unter der expliziten Berücksichtigung qualitativer als auch quantitativer Faktoren läßt sich ein umfassendes und detailliertes Strukturbild des Modellverhaltens kennzeichnen. Mit dem ökonometrischen Instrument der strukturellen Sensitivilitätsanalyse werden die Auswirkungen alternativer Parameterwerte simuliert, so daß die Sensitivität des Modells gegenüber alternativen Annahmen quantitativerfaßt werden kann. Die empirischen Ergebnisse verschaffen unter ökonomischen Gesichtspunkten eine quantitative ceteris-paribus-Transparenz in textilwirtschaftliche Verhaltensinteraktionen, die sich bei einer rein deskriptiven Analyse nicht erkennen lassen. 1 Die strukturelle Sensitivitätsanalyse soll nicht nur der Untersuchung des Modellverhaltens und einer weiteren Überprüfung der Prognosefähigkeit des textilwirtschaftlichen Gleichungssystems dienen. Sie soll gleichzeitig Aufschluß über die Eigenschaften des abgebildeten Systems geben. Zur praktischen Durchführung einer Sensitivitätsanalyse müssen eine Vielzahl von Kriterien festgelegt werden. 2 Ziel ist es, die Sensitivitätsbetrachtungen direkt dem zu untersuchenden System anzupassen und die einzelnen Verfahrensmöglichkeiten aufeinander abzustimmen.

1 Vgl. Weizsücker (1988) S. 23. 2 Vgl. hierzu und im folgenden Kapitel IV.

238

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Der vorliegenden Studie wird eine deterministische Änderung der strukturellen Parameter zugrundegelegt. Die statistisch ermittelten Werte der Koeffizienten werden als gute oder ''best point" Schätzwerte betrachtet, so daß angenommen werden kann, daß sie (fast) exakt mit den ''wahren'' Parametern übereinstimmen. Unter Berücksichtigung ökonomischer Gesichtspunkte werden die strukturellen Koeffizienten um einen relativ gleichen Betrag variiert. Die Größe der Parameterstörung beträgt 1%. Die Änderung der strukturellen Koeffizienten erstreckt sich über den gesamten Untersuchungszeitraum. 3 Als Basislösung dient der Vektor der dynamischen ex post-Prognose. Die Beurteilung der Ergebnisse der strukturellen Sensitivitätsanalyse erfolgt mit Hilfe der absoluten Differenz (GI. 3.2.1) und der Bogenelastizität (GI. 3.2.4). Sie geben die Auswirkungen einzelner Koeffizientenänderungen auf individuelle Punktprognosen wieder. Die Reaktion aller abhängigen Variablen wird mit Hilfe des verallgemeinerten Sensitivitätsmaßes (= Norm, GI. 3.2.10) skaliert. Die Berechnung erfolgt - nach dem Verfahren von Elker - mit der von der Verfasserin weiterentwickelten Programmversion. Aus räumlichen Gründen beschränkt sich der Ausweis der Ergebnisse auf das 1., 5., 9. und 25. Quartal des Simulationszeitraums. Das 1. Quartal, das die Anstoßwirkung einer Parametervariation zeigt, bildet die Basis der dynamischen Sensitivitätseffekte. Die 5. Periode reflektiert den typischen kurzfristigen Prognosehorizont des Modells und ermöglicht die Berücksichtigung der maximalen Wirkungsverzögerungen von vier Quartalen. Das 9. Quartal markiert die äußere Grenze der kurzfristigen Prognose. Dem langfristigen Aspekt wird durch die Berücksichtigung der dynamischen Reaktionen bis zum 25. Quartal Rechnung getragen. Da eine Strukturanalyse des textilwirtschaftlichen Prognosemodells eine kaum noch zu überblickende Flut von Ergebnissen erzeugt, werden zunächst nur für einen sehr kleinen Ausschnitt des Modells die sich vollziehenden kausalen Determinationen exemplarisch aufgezeigt. Hierbei wird der Einfluß der vorhandenen Multikollinearität der 3 Permanente Parametervariationen verursachen stärkere Sensitivitätseffekte als

Impulsstörungen, so daß entsprechende Untersuchungen - insbesondere auf der Basis von Niveaugrößen - die Reaktionsweisen des Modells besser erkennen lassen.

1. Vorbemerkungen

239

strukturellen Parameter auf die Reaktionsweisen des Modells berücksichtigt. Anschließend erfolgt unter Berücksichtigung der Simon-hypothese eine Analyse des gesamten Modells. 4 Zusätzlich erfolgt eine vergleichende Untersuchung der textilwirtschaftlichen Reaktionsweisen bezüglich unterschiedlicher Phasen gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen. Den Abschluß bildet eine Bewertung der Prognosegüte des textilwirtschaftlichen Modells. 2. Die Reaktionsweisen des Modells 2.1. Exemplarische Wirkungsanalyse von Angebot und Nachfrage

Aus der Fülle der empirischen Ergebnisse der strukturellen Sensitivitätsanalyse des untersuchten Prognosemodells wird im fol~enden eine ausführliche exemplarische Wirkungsanalyse dargestellt. Den Mittelpunkt der Untersuchung bildet die Gleichung der Inlandsumsätze der Bekleidungsindustrie (UBEKI). Mittels struktureller Parametervariationen werden die kausalen Beziehungen zwischen Angebotsund Nachfrageseite des textilwirtschaftlichen Systems quantitativ erfaßt. Hierbei werden sowohl statische als auch dynamische Aspekte berücksichtigt. Ziel ist es, einerseits die Strukturen eines ökonomisch relevanten Sachverhalts zu erfassen und andererseits die Analysemöglichkeiten der strukturellen Sensitivitätsanalyse aufzuzeigen. Zunächst erfolgt eine Beschreibung der Erklärungsgräßen des inländischen Bekleidungsumsatzes.6 Die unabhängigen Variablen sind im wesentlichen die inländischen Auftragseingänge für Bekleidung (AEBI) und die Geschäftsklimaindizes für Textilien und Bekleidung (GOBTEXBEK), die die subjekive Beurteilung des Einzelhandels bezüglich ihrer gegenwärtigen und zukünftig erwarteten Geschäftslage quantitativ erfassen. Die Berücksichtigung des dynamischen Verhaltens der zu erklärenden Größe erfolgt anhand der verzögerten endo-

4 Aufgrund der Linearität der Modellbeziehungen sowohl in den Parametern als auch in den Variablen zeigt sich eine Symmetrie des Reaktionsverhaltens der endogenen Variablen bezüglich Parameter- oder Variablenstörungen. Somit gelten die aus den Koeffizientenvariationen abgeleiteten Aussagen ebenso für die Multiplikatoren. Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 207. 5 Vgl. hierzu und im folgenden Terlau (1981). 6 Siehe Gleichung (4.4.21).

240

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

genen Variable UBEKI t _4 . Saisonale Effekte werden durch die Dummy-Variablen - D1, D2 und D3 - berücksichtigt.7 Anhand der Tabelle 7.1 läßt sich die statistische Qualität der strukturellen Koeffizientenvariationen von UBEKI beurteilen. Es zeigt sich, daß jede der einprozentigen Parameteränderungen in Relation zum entsprechenden Standardfehler als statistisch gering zu bewerten ist und somit keine signifikante Verletzung der Koeffizientenstruktur zur Folge hat. Den höchsten Wert weist die Parameterstörung von UBEKI t _4 auf: sie beträgt ca. 10% des Standardfehlers. Tab. 7.1: Statistische Analyse von Parametervariationen der Gleichung UBEKI Variierter Parameter

Assoziierte Variable

Parameterwert

Parametervariation

Standardfehler des Parameters

BO.25

Intercept

-32,09795

-0,3209759

7,23678

4,44

BO.2

AEBI

0,20886

0,0020886

0,05414

3,86

Variation in % des Standardfehlers

BO.10

G03TEXBEK

0,19324

0,0019324

0,03466

5,58

C4.21

UBEKlt4

0,68449

0,0068449

0,06538

10,47

BO.22

D1

6,27071

0,0627071

1,81628

3,45

BO.23

D2

-2,57492

-0,0257492

1,51657

1,70

BO.24

D3

8,69604

0,0869604

2,03357

4,28

Quelle: Eigene Berechnungen Die qualitative Strukturanalyse des textilwirtschaftlichen Prognosemodells bildet die Basis der strukturellen Sensitivitätsanalyse.8 Sie gibt erste Einblicke in die Wirkungsbeziehungen der ökonomischen Größen. Die Variablen, die durch eine Parametervariation der Gleichung UBEKI betroffen sind, werden durch die Elemente - ungleich Null - der entsprechenden Spalte der modifizierten Inzidenzmatrix gekennzeichnet9

7 Der Einfluß der Dummy-Variablen bleibt bei den folgenden Sensitivitätsbetrachtungen unberücksichtigt. 8 Siehe Kapitel VII. 9 Siehe Abb. 6.1.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

241

Eine Koeffizientenänderung der Gleichung UBEKl beeinflußt innerhalb des Bekleidungssektors die Punktprognosen der Produktion (ONBEK, KDOBR, KHAKAR, KMWAE), der Importe (IMBEKR, IMHAKAR, IMWAER), der gesamten Umsätze (UBEK)lO sowie UBEKl selbst. Der größte Teil der kausalen Beziehungen sind indirekter Art; d.h. Sensitivitätseffekte ergeben sich erst durch die Interaktionen einer Anzahl von Modellgleichungen. UBEK und IMBEKR werden hingegen direkt von UBEKl beeinflußt. Die strukturelle Sensitivitätsanalyse ermöglicht einen Vergleich zwischen der Basislösung der dynamischen ex post-Prognose und einer Serie von Simulationen, die aus einer einprozentigen Variation der Parameter von UBEKl über den gesamten Untersuchungszeitraum resultieren. Die Tabellen 7.2 bis 7.5 erfassen die Reaktionen der Umsatz-, Produktions- und Importvariablen bezüglich struktureller Koeffizientenänderungen von UBEKl. Die wichtigsten Ergebnisse werden im folgenden zusammengefaßt. Die statische Analyse zum Anstoßzeitpunkt zeigt folgende Ergebnisse: Eine Verringerung der inländischen Bekleidungsumsätze, reflektiert durch die Störung des absoluten Glieds (BO.25), verursacht eine gleichgerichtete Veränderung der Produktion und Importe des Bekleidungssektors. Eine Vergrößerung der Parameterwerte der inländischen Auftragseingänge (BO.2) hat positive Effekte auf die betrachteten Größen. Die gleichen Resultate löst eine Variation des strukturellen Koeffizienten des Geschäftsklimaindexes für Textilien und Bekleidung aus. Allerding verursacht eine einprozentige Änderung von BO.lO eine nahezu doppelt so große Reaktion der Punktprognosen als eine gleichgroße Variation von BO.2. Der autoregressive Term (B4.21) hat sowohl zum Anstoßzeitpunkt als auch längerfristig den größten Einfluß auf die ökonomischen Variablen. Die relativ große Sensitivität der endogenen Variablen zu "own-dynamics"11 Parameterstörungen zeigt sich für alle anderen Gleichungen des betrachteten Gleichungssystems und hebt ihre Relevanz im Modellkontext hervor.

10

Die Variablen UBEKI und UBEK sind definitorisch miteinander verknüpft. Siehe GI. (4.4.23).

11 Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 210. 16 Ter1au

242

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Tab. 7.2: Anstoßsensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI Variierter Parameter Endogene BO.25 BO.2 BO.10 C4.21 Variable EL D EL D D EL D EL UBEKI -0,32 -0,27 0,22 0,19 0,45 0,38 0,77 0,65 UBEK -0,28 -0,25 0,19 0,18 0,39 0,36 0,66 0,61 ONBEK -0,15 -0,12 0,10 0,08 0,21 0,17 0,35 0,29 -2,48 -0,13 1,71 0,09 3,46 0,18 5,91 0,31 KDOBR -1,07 -0,11 0,74 0,07 1,49 0,15 2,55 0,25 KHAKAR KMWAE -0,1 -0,03 0,07 0,02 1,44 0,04 0,24 0,07 IMBEKR -2,29 -0,46 1,58 0,32 3,20 0,64 5,46 1,10 IMHAKAR 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 IMWAER 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 NORM 0,07 0,05 0,09 0,16 Quelle: Eigene Berechnungen Tab. 7.3: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 5. Quartal Variierter Parameter BO.2 BO.lO C4.21 Endogene BO.25 Variable EL D EL EL D EL D D -0,54 -0,44 0,41 0,33 0,75 0,60 1,33 1,08 UBEKI -0,47 -0,41 0,35 0,30 0,64 0,56 1,15 1,00 UBEK -0,54 -0,42 0,41 0,32 0,74 0,57 1,29 1,00 ONBEK -7,06 -0,35 5,40 0,27 9,68 0,48 17,12 0,84 KDOBR -5,05 -0,48 3,85 0,36 6,93 0,66 12,02 1,14 KHAKAR -0,52 -0,17 0,39 0,13 0,71 0,23 1,22 0,39 KMWAE -4,03 -0,69 3,01 0,52 5,55 0,95 10,09 1,73 IMBEKR 0,66 0,25 -0,46 -0,18 -0,92 -0,36 -1,51 -0,58 IMHAKAR IMWAER 0,02 0,01 -0,01 -0,01 -0,02 -0,12 -0,04 -0,02 0,17 0,13 0,23 0,41 NORM Quelle: Eigene Berechnungen

2. Die Reaktionsweisen des Modells

243

Tab. 7.4.: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 9. Quartal Variierter Parameter Endogene BO.25 BO.2 BO.10 C4.21 Variable EL D EL D EL D EL D UBEKI -0,69 -0,55 0,52 0,42 0,93 0,74 1,78 1,42 UBEK -0,59 -0,51 0,45 0,39 0,80 0,69 1,52 1,31 ONBEK -0,88 -0,69 0,69 0,54 1,19 0,93 2,17 1,69 -10,50 -0,49 8,20 0,39 14,08 0,66 26,17 1,23 KDOBR KHAKAR -8,80 -0,82 6,87 0,64 11,88 1,11 21,44 2,00 KMWAE -1,06 -0,37 0,82 0,29 1,44 0,50 2,55 0,89 IMBEKR -4,65 -0,69 3,56 0,53 6,21 0,93 12,38 1,85 IMHAKAR 1,76 0,62 -1,31 -0,46 -2,43 0,86 -4,16 -1,47 IMWAER 0,11 0,05 -0,09 -0,04 -0,16 -0,07 -0,27 -0,12 NORM 0,19 0,24 0,32 0,60 Quelle: Eigene Berechnungen Tab. 7.5: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI, 25. Quartal Variierter Parameter Endogene BO.25 BO.2 BO.lO C4.21 Variable D EL D EL D EL D EL UBEKI -0,95 -0,86 0,64 0,58 1,14 1,04 2,35 2,15 UBEK -0,81 -0,78 0,55 0,52 0,98 0,93 2,02 1,93 -1,55 -1,47 1,08 1,03 1,85 1,75 3,68 3,49 ONBEK KDOBR -16,39 -0,8711,46 0,61 19,52 1,04 39,25 2,08 -16,09 -1,9211,28 1,35 19,19 2,30 38,08 4,55 KHAKAR -3,03 -1,55 2,16 1,11 3,69 1,89 7,24 3,71 KMWAE -2,80 -0,31 2,02 0,22 3,44 0,38 8,90 0,97 IMBEKR 4,52 0,84 -3,09 -0,58 -5,43 -1,01 -10,76 -2,01 IMHAKAR IMWAER 0,74 0,32 -0,54 -0,23 -0,92 -0,39 -1,80 -0,76 NORM 0,38 0,26 0,45 0,91 Quelle: Eigene Berechnungen

244

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Die dynamische Analyse der kausalen Wirkungsbeziehungen des betrachteten Teilsystems zeigt eine Vergrößerung der strukturellen Sensitivität des Angebotssektors bezüglich der Nachfrageseite um den Faktor fünf vom Anstoßzeitpunkt bis zum 25. Quartal des Simulationszeitraums. Kurzfristig zeigen die Bekleidungsimporte (IMBEKR) die größte Sensitivität bezüglich Koeffizientenänderungen des inländischen Bekleidungsumsatzes. Langfristig wird dieser Effekt abgeschwächt und die Reaktionen der Produktion von Herrenoberbekleidung (KHAKAR) dominieren die Sensitivitäten der anderen Größen des betrachteten Modellausschnitts. Auffallend ist das dynamische Verhalten der Modellgröße IMBEKR. Während sich bei allen anderen Variablen die Sensitivitätseffekte im Zeitverlauf vergrößern, verringern sich die entsprechenden Werte der Bekleidungsimporte - nach anfänglichen Steigerungen vom 9. bis zum 25. Quartal des Simulationszeitraums um fast die Hälfte. Weiterhin zeigt sich, daß das dynamische Verhalten von IMHAKAR und IMWAER stets entgegengesetzt zu der von UBEKI ausgehenden Impulsrichtung verläuft. Beispielsweise hat eine Verringerung des absoluten Gliedes von UBEKI, die einer Veränderung der inländischen Bekleidungsumsätze entspricht und mit einem Rückgang der Produktion einhergeht, einen expansiven Effekt auf die Importe von Herrenoberbekleidung und Wäsche. Hier werden also die inländischen Produkte fortlaufend durch ausländische Waren substitutiert. Dieser Prozeß setzt für IMHAKAR erst ab dem 3. Quartal des Simulationszeitraums ein und wird ab dem 5. Quartal durch IMWAER weiter verstärkt. Für den gesamten Bekleidungsbereich (UBEKI, IMBEKR) läßt sich keine Substitution zwischen in- und ausländischen Waren feststellen. Dennoch werden expansive Effekte der Importe von Herrenoberbekleidung und Wäsche, die auf Änderungen inländischer Angebots- und Nachfragefaktoren zurückzuführen sind, durch entgegengesetzte Reaktionen der Importe anderer Bekleidungssektoren mehr als ausgeglichen. Die Analyse der empirischen Ergebnisse verdeutlicht, daß die qualitative Analyse der Verflechtungsstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells keine ausreichende Beurteilung der tatsächlichen Wirkungszusammenhänge zuläßt. Erst die Berücksichtigung quantitativer Faktoren ermöglicht eine umfassende Analyse des Modellverhaltens.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

245

Eine graphische Darstellung der Sensitivitätseffekte zeigen die Abbildungen 7.1 bis 7.9. Um die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse besser miteinander vergleichen zu können, sollen die Zeitreihen der Elastizitätsreaktionen bezüglich der strukturellen Koeffizienten von UBEKI skaliert werden. 12 Hierzu wird der größte individuelle Sensitivitätseffekt gleich eins gesetzt. Beispielsweise ist der Skalierungsfaktor der Elastitzitätsreihe von ONBEK bezüglich einer Parametervariation von C4.21 gleich 3,59. 13 Die skalierten Elastizitätsreaktionen einer einzelnen Variable sind nahezu identisch im Zeitverlauf. Im Vergleich zu anderen Variablen zeigen sich mehr oder weniger stark gedämpfte Oszillationen der Zeitreihen. Die den Impuls gebende Größe - der variierte Parameter in Verbindung mit der assozierten erklärenden Variable - muß nicht synchron mit den Bewegungen des schwingenden Systems verlaufen. 14 "If you hit a wooden roeking-horse with a club, the movement of the horse will be very different to that of the club.,,15 Die dynamische Entwicklung der Sensitivitätseffekte wird sowohl durch den Zeitverlauf der assoziierten Variable des variierten Parameters als auch durch die endogenen Mechanismen des Systems selbst bestimmt. 16 Der Ausweis der maximalen Sensitivitätseffekte der betrachteten ökonomischen Größen bezüglich Parametervariationen von UBEKI runden die exemplarische Wirkungsanalyse der Angebots- und Nachfragefaktoren des textilwirtschaftlichen Prognosemodells ab. 17

12 Vgl. hierzu auch Kuh / Neese (1982a) S. 149ff, Kuh / Neese (1982b) S. 128, Schintke (1976) S. 77.

13 Siehe Tabelle 7.6.

14 Vgl. Frisch (1933). 15 Wicksell (1907) zitiert aus Frisch (1933) S. 198.

16 Vgl. Slutsky (1937), Goodwin (1946), Goldberger (1959) S. 134f., Pindyck / Rubin/eid (1981) S. 395f., Gruber / Rosemeyer (1982a) S. 11.

17 Siehe Tabelle 7.6.

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

246

Abb. 7.1: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEKI bezüglich individueller Parametervariationen 1.00.----------------~~------------------------_.~~~

0.75 - - ~-~-- ~----------_=______:__'_-_/lf_--I-'I~~+-+-+-_\cl--_++_~

0.50+-------~~~~~----~--------------------------~

0,25

0,00

.,

1971

·I-r~--T ·-r-I~~r~I,__.__,__._.-,--,-,----r--,-____;_

[

1973

1975

1977

---------------------------- ---, - ~-- 80_25 ~ 80.2 80.10 C4.21 I

Quelle: Eigene Berechnungen

1-----I

10°1-

Abb. 7.2: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEK bezüglich individueller Parametervariationen

0,75

r------------~--,--'-----111-4\.--1*'4---'r-'-+--"c-I---+--+---\1

0,50

~---------+-t"'+~.J-j'------'f----------------------------i I

0,25

-------~--------------

0,00

1971

1973

I ----- 80.25 L_

~ 80.2

Quelle: Eigene Berechungen

1975

-80.10

1977

-- -- - C4.21 I

2. Die Reaktionsweisen des Modells

I

I

Abb. 7.3: Skalierte Elastizitätsreaktionen von ONBEK bezüglich individueller Parametervariationen 1,OO,-----------------------------------------~~~_,

I i

247

0,75

~----------___.,J,C~:=:-------~

1

0,50

0,25

1-----,#'----

~

/'

0,00 1971

c=-

~_8_0_.:_:_7_5 ._C_4_~_2_1. J

19 7 3

80,25__ __':-_8_0_,2_____

___

1977

Quelle: Eigene Berechnungen L -_ _ _ _ _ _ _ _ __

r

"'1

Abb. 7.4: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KDOBR bezüglich individueller Parametervariationen 1,00,1----

,

0,75 .-

0,25

O,OOL-~~~J

1971

__L_L-L~~_J--'_L-L_·L_~~_L_L_L_L_LI._~

c=-

1973

8-0.25

-

Quelle: Eigene Berechnungen

1975

80.2

-

80.10

1977

..... C4.21

J

I

248

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

,-------------------------------,

Abb. 7.5: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KHAKAR bezüglich individueller Parametervariationen 1,00,------------------------------------------7~~_,

0,75

0,50+----------------,~~--------------------------~

0,25~-----_,~--------------------------------------~

0,00

1971

. I

l

1973

r--I -

80.25

-

1975

80.2

-80.10

1977

n.n

C4.21

I

.

Quelle: Eigene Berechnungen

. _ - - _ .. - _.. _ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - _ . _ - - _ .. -----_.------- ...

--------------------~-----

I' -------.. -----.

Abb. 7.6: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KMWAE bezüglich individueller Parametervariationen 1 ,00

:.: ~-----~-----#---~--1 0,25

- ....

0,00

1971

1973

IL__ -- 80.25

-

Quelle: Eigene Berechnungen

1975

~=_B_0_._10_______C_4211 ~

BO.2 ___

1977

I _.. I

i

--Abb.

i

249

2. Die Reaktionsweisen des Modells

-;'.~~:;'~rte Elastizitä't'~~eaktionen

von IMBEKR

bezüglich individueller Parametervariationen

;,!,,\

--r-------------------,

1,00

--.-----.---'""";'~,

O,75r---~ff_~--~~~-~~r--_+7_-------~

O,50~~-~-~\,~-~~~-_W~Th~~--r~q_-~

0,25 0,00

[I

---1

1971

1973

1975

1977

..J

Abb. 7.8: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMHAKAR bezüglich individueller Parametervariationen 1,00

-l

!

Quelle: Eigene Berechnungen --_._------------_._-------

1-- -.----------1

0,75 :-

0,50

0,25 f - - - - - - - - , H - - - - - -

0,00 . . -

1971

1973

1975

l--·:~-B-0.~--==-BO.2_ _-_-_B_0_.1_0_ Quelle: Eigene Berechnungen

1977

-- --

.C4.~1J

250

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Abb. 7.9: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMWAER bezüglich individueller Parametervariationen 1,00

0,75

--.-----------------------~____"'---'Y_---

0,50

0,25

0,00

.---' '---'---'---''''~'':C_.I._~

_.1 __1-

1971

I

I

I

.~

1973

I

[

1

I

I

I

1975

~

80.2

-

80.10

1977

----- C4.2!l

Quelle: Eigene Berechnungen ---

-----

-------------

Tab. 7.6: Maximale Elastizitätsreaktionen bezüglich Parametervariationen von UBEKI Endogene Variable

Variierter Parameter

individueller

UBEKI

UBEK

ONBEK

!(DOBR KHAKAR KMWAE

IMBEKR

IMHAKAR IMWAER

BO.25

-1,01

-(),94

-1,53

-1,08

-2,04

-1,63

-(),84

BO.2

0,78

0,72

1,11

0,79

1,41

1,16

0,69

1,1 -(),79

0,38 -(),28

BO.10

1,21

1,12

1,85

1,29

2,44

2,00

1,14

-1,33

-(),47

C4.21

2,15

1,94

3,59

2,45

4,78

3,89

1,85

-2,62

-(),92

Quelle: Eigene Berechnungen 2.2. Berücksichtigung der Multikollinearität

Im vorherigen Abschnitt wurde die strukturelle Sensitivität der betrachteten textilwirtschaftlichen Größen bezüglich einzelner struktureller Parameter quantifiziert. Die strukturellen Koeffizienten messen den Einfluß einer erklärenden Variable auf die endogene Größe. Das Vorliegen von Interko"elation bzw. Multikollinearität der erklärenden Varialen erschwert jedoch eine exakte Identifikation der seperaten

2. Die Reaktionsweisen des Modells

251

Einflußstärken. 18 Sind die erklärenden Variablen interkorreliert, so wird der Einfluß der erklärenden Variable gleichzeitig durch den Parameter einer anderen Variable mitgemessen, so daß eine Quantifizierung der strukturellen Sensitivität bezüglich einzelner Änderungen der Parameter nur ungenau erfolgen kann.

Im folgenden werden unter Berücksichtigung der Mulitkollinearität die Koeffizienten simultan variiert. Die individuellen Sensitivitätsreaktionen der endogenen Größen werden mit Hilfe der Elastizität bezüglich simultaner Parameteränderungen normiert. 19 Aus räumlichen Gründen beschränkt sich die vorliegende Untersuchun~ auf die Gleichung der inländischen Bekleidungsumsätze (UBEKl). 0 Die gewonnenen Ergebnisse sind jedoch repräsentativ für alle Gleichungen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Die Basis der Untersuchung bildet die Multikollinearitätsanalyse der textilwirtschaftlichen Variablen. 21 Unter Verwendung der von Belsley, Kuh und Welsch entwickelten Kriterien lassen sich sowohl die Anzahl der kollinearen Beziehungen als auch die betroffenen Variablen bzw. Parameter bestimmenP Die Anzahl der kollinearen Beziehungen zwischen mehr als zwei erklärenden Variablen kann mit Hilfe der Condition Indizes ermittelt werden. Nimmt der Condition Index einen Wert von über 30 an, so signalisiert er die Existenz einer kollinearen Beziehung. Die betroffenen Variablen bzw. Parameter zeigen einen Varianzzerlegungsanteil von über 0,5 an. Unter Verwendung dieser Kritierien läßt sich für die Gleichung UBEKI eine kollineare Beziehung feststellen; und zwar zwischen dem absoluten Glied, der verzögerten endogenen Variable UBEKlt _4 und der exogenen Größe AEBI. Eine Sensitivitätsbetrachtung bezüglich einer simultanen Änderung der entsprechenden Parameter - um jeweils ein Prozent - wird in der Tabelle 7.7 dargestellt.

18

Siehe Abschnitt Y.3.2.

19

Siehe Gleichung (3.2.6).

20

Siehe hierzu auch Abschnitt VIII.2.1.

21

Siehe Anhang.

22

Vgl. hierzu Abschnitt Y.3.2.

252

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Es zeigt sich folgendes Ergebnis: Bis auf geringe Abweichungen, die auf Rundungsfehler zurückzuführen sein dürften, setzen sich die Reaktionen simultaner Parameteränderungen aus der Summe der Einzeleffekte zusammenP Dieses Resultat wird anhand der Abbildung 7.10 exemplarisch für die Reaktionen von IMBEKR graphisch verdeutlicht. Die Effekte von Doppel- und Einzeländerungen werden gegenübergestellt, indem der größte Elastizitätswert E~ax durch (ELJELmax) jeweils auf Eins normiert wird. 24 Tab. 7.7: Simultane Koeffizientenvariationen von UBEKI unter Berücksichtigung der Multikollinearität Gleichung

Perioden

Endogene Variierter Assoziierte Variable Parameter Variable UBEKI

BO.25 BO.2

abs.G!. AEBI

C4.21

UBEKI'-4

1

5

9

25

Gleichung

D

EL

D

EL

D

EL

D

EL

UBEKI UBEK ONBEK KDOBR

0,67 0,57

0,57 0,53

1,20 1,03

0,97 0,90

1,60 1,38

1,28 1,19

2,04 1,76

1,86 1,67

0,31 5,14

0,25 1,16 0,90 0,27 15,45 0,76 0,22 10,82 1,02 0,06 1,10 0,35 0,95 9,07 1,55 0,00 ·1,31 -0,50 0,00 -0,04 -0,02

1,98 23,85

1,54 1,12

3,21 34,24

3,04 1,82

19,51 2,31 11,28 ·3,70 -0,24

1,82 0,81 1,68 -1,31 -0,11

33,21 6,36 8,09 -9,32 -1,59

3,97 3,26 0,88 -1,74

KHAKAR KHABER IMBEKR IMHAKAR IMWAER Norm

2,22 0,21 4,74 0,00 0,00

0,14

0,37

0,55

-0,68 0,79

Quelle: Eigene Berechnungen Die Ursache für dieses Verhalten ist die Superpositionseigenschajt linearer dynamischer Systeme. 25 Dennoch setzen sich die Reaktionen auf komplexe Größenänderungen additiv aus der Summe der Einzeleffekte, die aus der Änderung mehrerer erklärenden Variablen bzw. Parameter zu einem bestimmten Zeitpunkt resultieren, als auch aus der Summe der Einzeleffekte, die zu verschiedenen Zeitpunkten entstehen, zusammen. 26 Zusammenfassend läßt sich feststellen, daß das Vorliegen von Inter23

Vgl. hierzu die Tabellen 7.2 bis 7.5. Zu den gleichen Ergebnissen gelangt Schintke (1976) S. 68ft. ohne jedoch eine Erklärung zu liefern.

24

Vgl. hierzu auch Abschnitt VIII.2.1.

25

Vgl. Samuelson (1948) S. 352.

26 Vgl. 1Uretschek (1979) S. 176.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

253

Abb. 7.10:Vergleich der skalierten Elastizitätsreaktionen von UBEKI bzgl. simultaner und individueller Parametervariationen 1.00,----------------,=__~

0.76 ~--------1

0,215

1871

1173

ID

1977

11176

.Imultan. Xnderung

I

2.00 1,150

1,00 0,150 0,00 -0,150

-1,00

1971

11173

I ~ 90.26

1976

D

90.2

rn C4.2~

Quelle: Eigene Berechnungen

korrelation bzw. Multikollinearität die Qualität des aus der Variation einzelner Parameter abgeleiteten Aussagen über die Wirkungsverflechtung der textilwirtschaftlichen Gräßen nicht beeinträchtigt. 27 Einzelne Sensitivitätseffekte werden zwar durch simultane Koeffizientenänderungen abgeschwächt oder aufgewertet, insgesamt sind jedoch sowohl aus statischer als auch aus dynamischer Sicht identische Verflechtungsstrukturen erkennbar. Somit kann im folgenden der Einfluß vorhandener Mulitkollinearität der erklärenden Variablen auf die Reaktionsweisen des Modells vernachlässigt werden.

27

Vgl. hierzu Abschnitt VIII.2.1.

254

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

2.3. Gesamtbetrachtung unter Berücksichtigung der Simon-Hypothese

Während in Abschnitt VIII.2.1 eine exemplarische Wirkungsanalyse von Angebot und Nachfrage der textilwirtschaftlichen Größen erfolgte, werden im folgenden die Reaktionsweisen des gesamten Modells betrachtet. Die Reaktionsmechanismen der endogenen Variablen bezüglich struktureller Koeffizientenänderungen werden im Anhang ausgewiesen.28 Hierzu erfolgte eine sukzessive Variation der einzelnen Parameter um 1%. Die jeweils bedingte Störung erstreckte sich über den gesamten Untersuchungszeitraum. Die diesbezüglichen Auswirkungen auf die abhängigen Größen des Modells werden in Elastizitäten gemessen. 29 Die Gesamtreaktion der endogenen Variablen bezüglich individueller Koeffizientenänderungen wird für die jeweils betrachtete Periode mit Hilfe des verallgemeinerten Sensitivitätsmaßes quantifiziert. 3D Zu der Tabelle E werden die quantitativen Wirkungszusammenhänge der textilwirtschaftlichen Größen zusammengefaßt. 31 Zur Identifikation der einzelnen variierten Koeffizienten werden zunächst die entsprechenden Gleichungselemente ausgewiesen. Die erste Spalte der Tabelle zeigt die endogene Variable, in deren Gleichung der variierte Koeffizient enthalten ist. In der zweiten Spalte wird die Koeffizientenbezeichnung unter Berücksichtigung von Zeitverzögerungen aufgeführt. Die assozierte Variable des veränderten Parameters wird in der 3. Spalte ausgewiesen. Die nächste Spalte enthält die von Parametervariationen betroffenen endogenen Größen. Die entsprechenden Reaktionen werden für ausgewählte Perioden aufgelistet. Im folgenden soll nicht auf jede einzelne Wirkungsverflechtung der textilwirtschaftlichen Variablen eingegangen werden. Ziel ist es, generelle Aussagen zu treffen, die die Struktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells möglichst umfassend beschreiben. Ausgangspunkt ist eine zusammenfassende Übersicht der Elastizitäts28

Siehe Anhang E, Tab. E.

29

Siehe Gleichung (3.2.4).

30

Siehe Gleichung (3.2.10).

31

Aus Raumgründen werden die Dummy-Variablen in der vorliegenden Untersuchung vernachlässigt.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

255

reaktionen bezüglich individueller Parametervariationen. 32 Während zum Anstoßzeitpunkt nur 3% der insgesamt 498 Elastizitätsreaktionen größer als eins sind, steigt dieser Anteil nach 25 Perioden auf 22%. Gleichzeitig steigt die Anzahl der Reaktionen um 40% an. Zum letztgenannten Zeitpunkt weisen nur 1% der endogenen Variablen eine Elastizität von über fünf auf. Ein Vergleich mit dem MQEM-Modell - soweit dies überhaupt möglich ist - läßt eine wesentlich geringere Sensitivität der textilwirtschaftlichen Größen erkennen. 33 Tab. 7.8: Zusammenfassende Übersicht der Elastizitätsreaktionen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells Periode Anzahl der Elastizitätsreaktionen insgesamt größer eins größer fünf 15 (= 3%) 1 498 79(; 11%) 5 701 111(; 16%) 1(; 0,1%) 9 701 7(; 1%) 155(; 22%) 701 25 Quelle: Eigene Berechnungen Weiterhin zeigt sich, daß - aufgrund der angenommenen Wirkungsverzögerungen von maximal vier Quartalen - Parameterstärungen nach spätestens vier Perioden das System vollständig durchdringen. Die Anstoßreaktionen bedürfen einer ausführlichen Betrachtung, da sie die Basis der dynamische Reaktionen bilden. Wie theoretisch gezeigt, summieren sich die Anstoßelastizitäten aller Parameter einer Gleichung zu eins. Diese Aussage gilt nur für die Gleichung, die den variierten Koeffizienten direkt als Element berücksichtigt. 34 Aus der Tabelle E wird dies nicht immer deutlich, da der Einfluß der Dummy-Variablen in der Untersuchung vernachlässigt wird. Be-

32

Vgl. Tab. 7.8.

33

In einer früheren Version des gesamtwirtschaftIich konzipierten MQEM-ModelIs weisen 6% der Elastizitätsreaktionen Werte von über eins und 1% von über fünf aus. Bis zum 25. Quartal des Simulationszeitraums steigt der Anteil der Werte, die größer sind als fünf, auf 16%. Vgl. Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 26.

34 Vgl. hierzu Abschnitt 11.3.2.2 i.V.m. 11.3.2.3.

256

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

trachtet man jedoch beispielsweise die Gleichung von EXTEXR,35 die zum Anstoßzeitpunkt - das erste Quartal 1971 - den Dummy-Variablen den Wert Null zuweist, so summieren sich die aufgeführten Anstoßelatizitäten dieser Gleichung zu eins. Eine dynamische Betrachtung zeigt, daß die Bedeutung der strukturellen Koeffizienten - gemessen an der Sensitivität der endogenen Variablen - im Zeitablauf stabil bleibt. Parameter, die zum Anstoßzeitpunkt einen starken Einfluß auf die endogenen Größen ausüben, sind auch nach 25 Pieroden noch sehr einflußreich. Die größten Reaktionen lösen die dynamischen - "own-dynamics"36 - Parameter der verzögerten endogenen Variablen bzw. des autoregressiven Terms aus. Dieses Ergebnis steht in Einklang mit der ausführlichen Wirkungsanalyse des MQEM-Modells von Kuh, Neese und Hollinger. 37 Die Dominanz des antoregressiven Koeffizienten zeigt sich insbesondere bei einem entsprechenden Wert nahe eins. Beispielsweise führt ein dynamischer Parameter von 0,91 in Kombination mit einem steigenden Verlauf der endogenen Variable IMDOBR38 zu einem großen Anstoßeffekt und einer deutlichen Vergrößerung der Sensitivitätsreaktionen in den nachfolgenden Perioden?9 Neben den dynamischen Koeffizienten der verzögerten endogenen Variablen zeigen Variationen des absoluten Gliedes, die mit einer Änderung der endogenen Variablen selbst identisch sind, wie auch Parameter, die mit erklärenden Variablen des Nachfragebereichs der Textilwirtschaft verbunden sind, große Sensitivitätseffekte. 40 Hervorzuheben ist insbesondere der Einfluß des Gesamtumsatzes der Textilindustrie UTEX als Erklärungsgröße. Eine isolierte Betrachtung der exogenen Größen verdeutlicht die Signifikanz der Auftragseingänge der Textil- und Bekleidungsindustrie sowie der subjektiven Bestimmungsgrößen der Endnachfrage - der produktspezifischen Geschäftsklimaindizes des Textileinzelhandels -.

35 Siehe Gleichung (4.4.3). 36

Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 209.

37

Vgl. ebenda S. 209, 254, Kuh / Neese (1982a), S. 167.

38 Siehe Gleichung 4.4.42 LY.m. Abb. 4.42. 39 Vgl. hierzu auch Kuh / Neese (1982a) S. 144, Kuh / Neese (1982b) S. 127. 40 Hierbei erfolgt die Bewertung der Sensitivitätsergebnisse anhand des verallgemeinerten Sensitivitätsmaßes bzw. der Norm.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

257

Die Bedeutung der Nachfragefaktoren des textilwirtschaftlichen Modells kann selbstverständlich nicht unabhängig von der zugrundegelegten Modellstruktur betrachtet werden. 41 Aufgrund der unterstellten keynesianischen Architektur des textilwirtschaftlichen Systems weist das Modell eine trianguläre Struktur auf. 42 Die Importe, die den letzten Block des geordneten Modellaufbaus bilden, lösen anzahlmäßig nur wenige Reaktionen aus. Diese werden vor allem von den anderen Modellgrößen beeinflußt. Die endogenen Variablen der Endnachfrage, insbesondere die Exportgrößen und der private Verbrauch, die nur durch exogene Größen beeinflußt werden, stehen hingegen zu Beginn des Modells. Sie werden relativ wenig durch endogene Reaktionsmechanismen berührt. Stattdessen haben sie, gemessen an der Anzahl der Reaktionen, einen großen Einfluß auf die anderen Modellvariablen. Hier zeigt sich die einseitig gerichtete Kausalstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells. Die Endnachfrageabhängigkeit des textilwirtschaftlichen Prognosemodells läßt sich deutlich anhand der Einzelhandelsumsätze mit Wäsche, Wirk- und Strickwaren (EWAER) demonstrieren. Das zugehörige absolute Glied wird über den gesamten Untersuchungszeitraum um 1% erhöht, was einer gleichgerichteten Änderung der betrachteten endogenen Variable entspricht. Zum Anstoßzeitpunkt zeigt die Produktion von Wirk- und Strickwaren positive Effekte. In den folgenden Quartalen ist nicht nur eine Steigerung der Importe von Wäsche, Wirk- und Strickwaren festzustellen. Gleichzeitig wirkt Nachfrageänderung auch auf die vorgelagerten Produktionsstufen der Textilpipeline. Hierbei zeigt sich eine Substitutionsbeziehung zwischen der inländischen Produktion und den Importen von Garnen. Verursacht durch eine steigende Nachfrage nach Wäsche, Wirk- und Strickwaren steigt die inländische Produktion von Garnen, während die entsprechenden Importgrößen sinken. Der dynamische Prozess, der durch Nachfrageänderungen ausgelöst wird, läßt sich ebenfalls deutlich anhand der Einzelhandelsumsätze mit Herrenoberbekleidung (EHAKAR) identifizieren. Während eine durch eine Variation des absoluten Gliedes bedingte Steigerung der betrachteten Größe, EHAKAR, gleichzeitig mit einem Anstieg der 41 VgJ. hierzu auch Frerichs / Kübler (1978) S. 282. 42 Vgl. hierzu Kapital VII. 17 Terlau

258

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Produktion einhergeht, werden entsprechende Importsteigerungen erst nach einem Quartal wirksam. Der Einfluß auf die vorgelagerten Produktionsstufen (IMWEBR) der Textilpipeline zeigt sich sogar erst nach zwei Quartalen. Eine Gesamtbetrachtung der quantitativen Verflechtungsstruktur des textilwirtschaftlichen Prognosemodells zeigt, daß die kausalen Beziehungen zwischen den ökonomischen Größen meist nur schwach ausgeprägt sind. Dies gilt insbesondere kurzfristig. Der Einfluß von Strukturänderungen ist in erster Linie lokaler Natur. D.h. die größten Sensitivitätseffekte lassen sich für die endogenen Variablen feststellen, die den variierten Koeffizienten als Gleichungselement - "own-coefficient pertubations"43 - enthalten. Zudem ist eine Dominanz der autoregressiven Terme - "own-dynamic coefficients,,44 - erkennbar. Die dynamische Analyse zeigt, daß sich frühestens nach vier Quartalen, überwiegend erst nach acht Quartalen, Sensitivitätseffekte von beachtlicher Größenordnung feststellen lassen. Diese modell- und sektorspezifischen Ergebnisse stehen in Einklang mit Sensitivitätsanalysen anderer Modelle vergleichbarer Größenordnung. Auch dort ergeben sich ähnliche Einschätzungen der Verflechtungsintensität der jeweils betrachteten ökonomischen Größen. 45 Eine plausible Erklärung für den vorwiegend lokalen Einfluß endogener und exogener Größen läßt sich anhand der Simon-hypothese ableiten. Simon zeigt für eine Reihe physikalischer, biologischer und sozialer Systeme eine kurzfristig relativ geringe Verflechtung der einzelnen Systemgrößen. 46 Nach der Definition von Simon bestehen allgemeine komplexe Systeme aus einer großen Anzahl von Einzelteilen, die in einer nicht-einfachen Art miteinander verflochten sind. In solchen Systemen sind die Eigenschaften der Einzelteile nicht unbedingt identisch mit den Eigen-

43 Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 229.

44 Ebenda S. 209. 45 Vgl. Kuh / Neese (1982a) S. 139 ff, 167, Kuh / Neese (1982b) S. 137, 144, Kuh / Neese / Hollinger (1985) S. 229, 254, Heilemann (1989) S. 263 ff, 271.

46

Vgl. Simon (1981). Ein erster Hinweis auf diesen Zusammenhang findet sich bei Heilemann (1986a) S. 316.

2. Die Reaktionsweisen des Modells

259

schaften des gesamten Systems. 47 Der Großteil allgemeiner komplexer Systeme läßt sich vereinfachend durch hierarchische Systeme darstellen. 48 Ein komplexes System kann in Subsysteme zerlegt werden, die dann wieder ihre eigenen Subsysteme haben. Hierbei ist jedes Subsystem einer Autoritätsverbindung untergeordnet. Untersuchungen solcher Formen von komplexen Modellen führen zu der Theorie der "nearly decomposable systems".49 Demnach lassen sich Interaktionen innerhalb eines Teilsystems sowie zwischen verschiedenen Teilsystemen unterscheiden. Kurzfristig sind die Interaktionen zwischen den Teilsystemen schwach ausgeprägt. Ausgeprägte Verbindungen zeigen sich eher innerhalb eines Subsystems. Somit sind die einzelnen Größen hierarchischer, nahezu zerlegbarer Systeme approximativ unabhängig voneinander. Die Hypothese von Simon wird nicht nur innerhalb des textilwirtschaftlichen Prognosemodells durch den großen lokalen Einfluß ökonomischer Größen bestätigt, sondern ebenso durch die kurzfristig relativ geringen Sensivititätseffekte der endogenen Variablen bezüglich der Impulse anderer Größen. 50 3. Die Auswirkungen unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rabmenbedingungen Im folgenden wird der Einfluß unterschiedlicher gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen auf die Reaktionsweisen des textilwirtschaftlichen Prognosemodells untersucht. 51 Die Auswirkungen der 47

Vgl. Simon (1981) S. 195. Dies zeigt sich ebenfalls im Modellzusammenhang. Die Ergebnisse der Einzelgleichungen geben noch keinen Aufschluß über das gesamte Modellverhalten. Vgl. hierzu Abschnitt 111.2.

48

Dies ist vergleichbar mit dem hierarchischen Ordnen der Gleichungen ökonometrischer Modelle anhand der Inzidenzmetrix. Vgl. hierzu Kapitel VII.

49 Simon (1981) S. 209. Vgl. hierzu auch Simon / Ando (1961), Fisher (1961), Fisher / Ando (1962).

50 Vgl. 51

Ter/au (1991).

Den Einfluß der konjunkturellen Lage auf die Multiplikatoren eines gesamtwirtschaftlichen Modells untersucht He/berger exemplarisch für den Staatsausgabenmultiplikator. Vgl. He/berger (1976) S. 148 f.

260

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

enormen Ölpreissteigerungen in den Jahren 1973/74 und 1979/80, die zu erheblichen Konjunktureinbrüchen im In- und Ausland führten, sind Gegenstand der nachfolgenden Untersuchung. Ziel ist es, einerseits die Wirkungsverflechtung von gesamt- und textilwirtschaftlichen Größen aufzuzeigen. Andererseits sollen die Prognose- und Stabilitätseigenschaften des Modells überprüft werden.

Mit dem Instrumentarium der strukturellen Sensitivitätsanalyse wird eine vergleichende Untersuchung der Zeiträume von 1971 bis 1977 und von 1977 bis 1983 durchgeführt. Die empirische Analyse des ersten Zeitraums kann auf die Ergebnisse in Abschnitt VIII.2 zurückgreifen. Für den zweiten Zeitraum erfolgt zunächst eine exemplarische Wirkungsanalyse anhand der Gleichung der bekleidungsindustriellen Inlandsumsätze. 52 Anschließend wird die Sensitivitätsbetrachtung auf das gesamte textilwirtschaftliche Prognosemodell ausgeweitet. Aus räumlichen Gründen beschränkt sich die Präsentation auf den Ausweis des verallgemeinerten Sensitivitätsmaßes, das die gesamten Auswirkungen einer Parametervariation auf die endogenen Größen des Modells für die jeweils betrachtete Periode quantifiziert. Die entsprechenden Werte für den Zeitraum von 1977 bis 1983 lassen sich der Tabelle E entnehmen. 53 Ausgangspunkt der Untersuchung sind die gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen der westdeutschen Textilwirtschaft innerhalb der betrachteten Teilzeiträume. Der Konjunkturverlauf der letzten beiden Jahrzehnte wurde zunehmend durch exogene - insbesondere außenwirtschaftliche - Faktoren beeinflußt. 54 Hierbei spielte die Ölpreisentwicklung eine entscheidende Rolle. Die Abbildung 7.11 zeigt einen sprunghaften Anstieg der Rohölpreise in den Jahren 1973/74 und 1979/80. Seit 1981 ist ein allmähliches Abbröckeln der Ölpreise festzustellen, das in ihrem Zusammenbruch 1986 mündet. Die Entwicklung der westdeutschen Produktionsentwicklung zeigt, daß beide Ölpreiskrisen erhebliche Konjunktureinbrüche zur Folge hatten. 55 Während die Ölpreissteigerungen 1973/74 auf eine überhitzte Konjunktur trafen, war die Konjunkturlage 1979 vergleichsweise stabil. Die Erholung von dem letzten Ölpreisschock 1979/80 erfolgte zur Jahreswende 52

Siehe hierzu auch Abschnitt VIII.2.1.

53 Für den Zeitraum von 1977 bis 1983 sind die Sensititivitätsergebnisse in Klammern angegeben. 54

Vgl. Baseler (1987) S. 107.

55 Siehe hierzu Abbildung 1.6.

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

261

1982/83. Seitdem ist ein stetiges gesamtwirtschaftliches Wachstum zu verzeichnen.56

Abb. 7.11: Die Ölpreisentwicklung je Barrel (s 159 Liter), in Dollar- Jahresdurchschnitte 40

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1982

1984

1986

Quelle: o.V. (1988), Library of Congress

Die drastischen Ölpreissteigerungen bedingten enorme Preissteigerungen für den Verbraucher als auch für die Industrie. 57 Steigende Heizöl- und Kraftstoffpreise führten zu Verschiebungen im Ausgabenbudget der privaten Haushalte. Bei fehlenden Substitutionsmöglichkeiten in der Energienachfrage war der Verbraucher gezwungen - bei konstantem Ausgabenbudget - seine Nachfrage in anderen Bereichen einzuschränken. Hiervon waren insbesondere Güter, die eine hohe Einkommenselastizität aufweisen, wie beispielsweise Luxusartikel besonders stark betroffen. Aber auch Produkte des lebensnotwendigen Bedarfs wurden in Mitleidenschaft gezogen. Dieser Entwicklung konnte sich auch die Textil- und Bekleidungsindustrie, trotz einer relativ niedrigen Einkommenselastizität, nicht entziehen.

56 Vgl. Baseler (1987), Helmstädter (1987). 57

Vgl. hierzu und im folgenden Pinke (1980).

262

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Die Ölpreiskrisen wirkten sich jedoch nicht nur auf den privaten Bereich, sondern ebenso auf die industriellen Sektoren aus. In der Industrie ist das Öl sowohl Energieträger als auch Rohstoff. Ölpreissteigerungen führten dort zu überdurchschnittlichen Kostensteigerungen, wo der Rohstoffeinsatz stark von den fossilen Brennstoffen abhängig ist. Dieser Sachverhalt gilt insbesondere für die Sparten der Textil- und Bekleidungsindustrie, die in starkem Maße Chemiefasern verwenden. 58 Hierzu zählen die Heim- und Haustextilien- sowie die Damenoberbekleidungsindustrie. Kostensteigerungen der Unternehmen werden an den Verbraucher weitergegeben, so daß die Ölpreissteigerungen einen weiteren negativen Effekt auf die private Textilund Bekleidungsnachfrage bedingten. 59 Verstärkt wurden die konjunkturellen Impulse durch die prozyklische Dispositionsweise der Unternehmer im Abschwung sowie die starke Endnachfrageabhängigkeit der Textilwirtschaft. 60 Eine Berücksichtigung aller Einflußfaktoren und ihrer wechselseitigen Abhängigkeiten auf die konjunkturelle Entwicklung der Textilwirtschaft kann nur mit Hilfe eines Totalmodells erfolgen. 61 Die strukturelle Sensitivitätsanalyse liefert das Instrumentarium zu einer entsprechenden Untersuchung des Modells. Zunächst erfolgt eine vergleichende Sensitivitätsbetrachtung der Gleichung für die inländischen Umsätze der Bekleidungsindustrie für die Zeiträume von 1971 bis 1977 und von 1977 bis 1987. Betrachtet man zunächst die maximalen Elastizitätsreaktionen der endogenen Variablen bezüglich Parametervariationen von UBEKI, so weisen die Produktions- und Umsatzgrößen der Bekleidungsindustrie im Vergleich zum früheren Zeitraum größere Sensitivitätseffekte auf. Hingegen läßt sich für die Importvariablen ein Rückgang der Verflechtungsintensität feststellen. 62

58 Vgl. hierzu 59 Vgl.

Peren (1990) S. 187 ff.

Finke (1980) S. 20.

60 Zu einer ausführlichen Darstellung siehe Abschnitt II.1.3. Vgl. hierzu auch

Helmstädter / Krupp / Meyer (1976) S. 172.

Finke kann daher nur einen groben Einblick in die Wirkungsverflechtung von gesamt- und textilwirtschaftlichen Größen geben. Vgl. hierzu Finke (1980) S. 20.

61 Die rein deskriptive Studie von

62 Siehe hierzu Tabelle 7.13.

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

263

Dieser Eindruck verstärkt sich noch, wenn man die dynamische Entwicklung der Sensitivitätsergebnisse betrachtet. 63 Zum Anstoßzeitpunkt sind die berechneten Elastizitäten für den Zeitraum von 1977 bis 1983 nahezu identisch mit den Resultaten der Vorperioden. Die Ausnahme bilden die Bekleidungsimporte (IMBEKR). Die Elastizitätsreaktionen haben sich auf die Hälfte reduziert. Betrachtet man jedoch die absoluten Differenzen, so sind die Ergebnisse relativ konstant. Im Zeitablauf zeigen die Produktions- und Umsatzgrößen der Bekleidungsindustrie stärkere Reaktionen gegenüber Parametervariationen als im Vorzeitraum. Auch hier sind die absoluten Differenzen nahezu identisch. Eine vergleichende Analyse der Normen zeigt insgesamt einen Rückgang der Verflechtungsintensität bzw. der Sensitivität der endogenen Variablen gegenüber Parametervariationen. Eine graphische Darstellung der Reaktionen der endogenen Variablen bezüglichen Systemänderungen für den Zeitraum, der die zweite Ölpreiskrise umfaßt, geben die Abbildungen 7.12-7.20. Im Vergleich zum Zeitraum der ersten Ölpreiskrise ist für die Jahre von 1977 bis 1983 ein nahezu identischer Verlauf der Zeitreihen zu beobachten.64 Trotz der genannten Abweichungen, ist die quantitative Verflechtungsstruktur der betrachteten textilwirtschaftlichen Größen bei den unterschiedlichen gesamtwirtschaftlicher Rahmenbedingungen relativ konstant geblieben. Die Ergebnisse einer vollständigen Wirkungsanalyse des textilwirtschaftlichen Prognosemodells für den Zeitraum von 1977 bis 1983 lassen sich der Tabelle E entnehmen. Die Störungen des absoluten Gliedes, die einer Variation der endogenen Variable entsprechen, lösen zum Zeitraum der zweiten Ölpreiskrise geringere Reaktionen der endogenen Variablen aus als während der Jahre von 1971 bis 1977. Hingegen hat der Einfluß der Exporte auf die textilwirtschaftliche Produktion zugenommen. 65 Auch für die Auftragseingänge aus dem Ausland sowie für das verfügbare Einkommen lassen sich größere Sensitivitätseffekte der endogenen Größen 63 Siehe hierzu die Tabellen 7.9-7.12. 64 Siehe hierzu die Abbildungen 7.1-7.9. 65

Siehe beispielsweise die Reaktionen der endogenen Variablen auf Änderungen der Parameter der Exportvariablen in den Gleichungen ONTEX, KHAKAR, OGESp, OGGSTO, OWEB und OGARN.

264

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

des Modells feststellen. Die relativ große Bedeutung der dynamischen - autoregressiven - Parameter der erklärenden Variablen während des Zeitraumes der ersten Ölkrise hat sich innerhalb der späteren Konjunkturphase weiter verstärkt. Ein großer Anstieg der Sensitivitätsreaktionen läßt sich für die Trendvariablen ZEIT, IMOECDI und EXDECDI feststellen. Dies hängt offenbar mit dem absoluten Niveau der Größen zusammen. Mit steigendem Niveau steigt die strukturelle Sensitivität der endogenen Variablen. Eine verlgeichende Analyse zwischen den einzelnen Branchen der Textilwirtschaft zeigt folgendes Bild: Der Einfluß der inländischen Einzelhandelsumsätze sowie der inländischen Umsatzgrößen der Textil- und Bekleidungsindustrie auf die textilwirtschaftliche Gesamtentwicklung hat im Zeitablauf abgenommen. Dies zeigt der Rückgang der Sensitivität der endogenen Variablen bezüglich Parametervariationen der entsprechenden Gleichungen. Hingegen hat die Bedeutung der Auslandsnachfrage zugenommen. Auf der Angebotsseite der Textilmärkte, d.h. bei der Produktion sowie den Importen, ist ebenfalls ein Anstieg der strukturellen Sensivität festzustellen.

-1

Abb. 7.12: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEKI tür den Zeitraum 1977-83 1.00[----

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1983

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3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

265

Abb. 7.13: Skalierte Elastizitätsreaktionen von UBEK für den Zeitraum 1977-83

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1979

Quelle: Eigene Berechnungen

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1983

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C4.21

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266

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

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Abb. 7.15: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KDOBR für den Zeitraum 1977-83

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1977

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1981

80.2

-

80.10

1983

..... C4.21

Quelle: Eigene Berechnungen

Abb. 7.16: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KHAKAR für den Zeitraum 1977-83 1,00,-----------------------------------------~~~~

0,0 0

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1977

1979

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Quelle: Eigene Berechnungen

1981

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80.10

1983

----- C4.21

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

267

Abb. 7.17: Skalierte Elastizitätsreaktionen von KMWAE für den Zeitraum 1977-83 1,00,-------------------------------------------~--_.

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I

Quelle: Eigene Berechnungen

Abb. 7.18: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMBEKR für den Zeitraum 1977-83 1,00 r-----------------,~----------------------------__,

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Quelle: Eigene Berechnungen

1981

80.2

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80.10

1983

..... C4.21

I

268

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Abb. 7.19: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMHAKAR für den Zeitraum 1977-83 1,00r---------------------------------------~~--__.

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1983

----- C4.21 I

Quelle: Eigene Berechnungen

Abb. 7.20: Skalierte Elastizitätsreaktionen von IMWAER für den Zeitraum 1977-83 1,00

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1979

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Quelle: Eigene Berechnungen

1981

80.2

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80.10

1983

----- C4.21 I

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

269

Insgesamt erweist sich das Modell gegenüber konjunkturellen Störungen - wie die beiden Ölkrisen in den 70er Jahren - als relativ stabil. Die strukturelle Sensitivität der endogenen Variablen wird von der konjunkturellen Entwicklung kaum beeinflußt. Die Bedeutung der dynamischen bzw. der antoregressiven Parameter hat sich auch für den Zeitraum von 1977 bis 1983 bestätigt. Es zeigt sich, daß von der makroökonomischen Größe - dem verfügbaren Einkommen - im Vergleich zum Zeitraum der ersten Ölpreiskrise stärkere Impulse ausgehen. Außerdem hat die Auslandsnachfrage an Bedeutung zugenommen. Dieses Ergebnis steht in Einklang mit der Hypothese von BaseZer, der einen "zunehmenden Einfluß außerwirtschaftlicher Faktoren auf die Konjunktur"66 feststellt. Die Untersuchung der binnenwirtschaftlichen Nachfragegrößen - wie Einzelhandelsumsätze und Umsätze der Textil- und Bekleidungsindustrie - zeigt, daß deren Einfluß auf die textilwirtschaftliche Gesamtentwicklung im Zeitablauf gesunken ist.

Tab. 7.9: Anstoßsensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 1. Quartal Variierter Parameter BO.2 BO.lO C4.21 Endogene BO.25 Variable EL D EL EL 0 EL 0 D -0,32 -0,28 0,21 0,19 0,38 0,34 0,80 0,71 UBEKI -0,28 -0,25 0,18 0,16 0,33 0,29 0,69 0,62 UBEK -0,15 -0,13 0,10 0,09 0,17 0,16 0,37 0,33 ONBEK -2,48 -0,13 1,63 0,08 2,92 0,15 6,16 0,31 KDOBR -1,07 -0,12 0,70 0,08 1,26 0,14 2,66 0,30 KHAKAR -1,03 -0,05 0,07 0,03 0,12 0,06 0,26 0,13 KMWAE -2,29 -0,24 1,50 0,16 2,70 0,28 5,69 0,59 IMBEKR 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 IMHAKAR 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 IMWAER 0,04 0,06 0,14 NORM 0,06 Quelle: Eigene Berechnungen

66 Base/er (1987) S. 107.

270

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Tab. 7.10: Dynamische Sensitivitäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 5. Quartal Variierter Parameter Endogene BO.25 BO.2 BO.I0 C4.21 Variable EL D EL D D EL D EL -0,54 -0,49 0,35 0,32 0,64 0,58 1,32 1,20 UBEKI -0,47 -0,43 0,30 0,28 0,55 0,50 1,14 1,05 UBEK -0,54 -0,49 0,36 0,33 0,63 0,57 1,26 1,14 ONBEK -7,06 -0,36 4,78 0,25 8,24 0,42 16,69 0,86 KDOBR -5,05 -0,57 3,45 0,39 5,87 0,66 11,73 1,33 KHAKAR -0,52 -0,27 0,35 0,19 0,60 0,32 1,20 0,64 KMWAE IMBEKR -4,03 -0,40 2,63 0,26 4,76 0,47 10,10 1,00 IMHAKAR 0,66 0,12 -0,43 -0,08 -0,77 -0,13 -1,54 -0,27 IMWAER 0,02 0,01 -0,01 -0,05 -0,02 -0,01 -0,04 -0,02 0,15 0,10 0,17 0,35 NORM Quelle: Eigene Berechnungen Tab. 7.11: Dynamische Sensitivitäten bezüglich. individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 9. Quartal Variierter Parameter BO.2 BO.I0 C4.21 Endogene BO.25 Variable D D EL D EL EL D EL -0,69 -0,63 0,46 0,42 0,82 0,75 1,67 1,52 UBEKI -0,59 -0,55 0,40 0,36 0,71 0,65 1,44 1,32 UBEK -0,88 -0,79 0,61 0,55 1,05 0,94 2,03 1,81 ONBEK -10,49 -0,53 7,27 0,37 12,54 0,64 24,31 1,23 KDOBR -8,80 -0,97 6,12 0,67 10,48 1,15 20,03 2,21 KHAKAR -1,06 -0,57 7,34 0,40 1,25 0,68 2,41 1,31 KMWAE -4,65 -0,44 3,06 0,29 5,52 0,52 11,87 1,13 IMBEKR 1,76 0,28 -1,18 -0,19 -2,07 -0,33 -4,03 -0,64 IMHAKAR 0,11 0,05 -0,08 -0,03 -0,13 -0,05 -0,27 -0,11 IMWAER 0,15 0,25 0,49 0,21 NORM Quelle: Eigene Berechnungen

3. Die Auswirkungen unterschiedlicher Rahmenbedingungen

271

Tab.: 7.12: Dynamische Sensivititäten bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83), 25. Quartal Endogene Variable

Variierter Parameter BO.2 BO.10

BO.25 D -0,95 -0,81 -1,55 -16,39 -16,09 -3,03 -2,80 4,52 0,74

UBEKI UBEK ONBEK KDOBR KHAKAR KMWAE IMBEKR IMHAKAR IMWAER NORM

EL -0,91 -0,76 -1,68 -0,92 -2,33 -2,01 -0,21 0,52 0,30 0,33

D 0,65 0,56 1,00 10,64 10,33 2,00 2,47 -2,94 -0,50

EL 0,63 0,52 1,09 0,60 1,50 1,32 0,18 -0,34 -0,20 0,21

C4.21

D EL D EL 1,06 1,03 2,24 2,17 0,92 0,86 1,93 1,81 1,72 1,87 3,41 3,71 18,11 1,02 36,48 2,06 17,86 2,59 35,18 5,10 3,46 2,29 6,68 4,43 3,19 0,23 9,02 0,66 -5,12 -0,59 -10,02 -1,16 -0,87 -0,35 -1,66 -0,67 0,37 0,73

Quelle: Eigene Berechnungen Tab.: 7.13: Maximale Elastizitätsreaktionen bezüglich individueller Parametervariationen von UBEKI (1977-83) Endogene Variablen

Variierter Parameter

UBEKI

UBEK

ONBEK

KDOBR

KHAKAR

KMWAE

IMBEKR

IMHAKAR

BO.25

-1,37

-1,16

-1,87

-1,21

-2,52

-2,19

-0,50

0,56

IMWAER 0,36

BO.2

0,83

0,70

1,22

0,78

1,61

1,45

0,37

-0,38

-0,24

BO.10

1,51

1,27

2,12

1,36

2,79

2,52

0,59

-0,65

-0,42

C21.4

2,45

2,07

3,98

2,50

5,41

4,83

1,13

-1,23

-0,80

Quelle: Eigene Berechnungen 4. Zur Prognosegüte Die Bewertung ökonometrischer Modelle mit Hilfe der strukturellen Sensitivitätsanalyse ermöglicht nicht nur die Untersuchung der Wirkungsverflechtungen des betrachteten Systems. Sie gibt außerdem Aufschluß über die Prognosegüte des Modells.

272

VIII. Quantitative Analyse der strukturellen Sensitivität

Die Prognose der textilwirtschaftlichen Größen im Modellzusammenhang basiert auf der Annahme konstanter Parameter für die zukünftige Entwicklung. Die strukturellen Koeffizienten werden aus der Vergangenheitsentwicklung abgeleitet und ermöglichen eine Fortschreibung der endogenen Variablen in die Zukunft. In einer Zeit, in der sich die Rahmenbedingungen ständig wandeln, muß eine mögliche Änderung der Modellstruktur bei der Vorhersage der Systemgrößen berücksichtigt werden. 67 Mit dem Instrument der strukturellen Sensitivitätsanalyse kann die Empfindlichkeit der Modellprognosen auf Koeffizientenänderungen quantifiziert und somit die Prognosegüte des Systems überprüft werden. Die in dieser Studie durchgeführten strukturellen Sensitivitätsanalysen basieren auf den Ergebnissen der dynamischen ex post-Prognose. Die empirische Untersuchung der Elastitätsreaktionen bezüglich permanenter Koeffizientenänderungen von 1% zeigt - sowohl zum Anstoßzeitpunkt als auch längerfristig - eine relativ gering; Sensitivität der Punktprognosen gegenüber Parameterstörungen. Außerdem wirken sich sinnvolle Koeffizientenvariationen zwar quantitativ aber kaum qualitativ aus. Die prognostizierte Entwicklung der endogenen Größen bleibt davon unberührt. Wenn zusätzlich berücksichtigt wird, daß das textilwirtschaftliche Prognosemodell für einen zu prognostizierenden Zeitraum von fünf bis neun Quartalen konzipiert ist, so hat kaum eine der ausgelösten Sensitivitätseffekte einen spürbaren Einfluß auf die Treffsicherheit der Prognosen. Demnach sind die Prognosen des textilwirtschaftlichen Modells relativ robust gegenüber Strukturänderungen. Eine endgültige Bewertung der Prognosegüte eines ökonometrischen Modells kann jedoch nur mit Hilfe einer Prognosenutzenfunktion bzw. VerlustJunktion erfolgen.69 Sie bildet die Folgen von Fehleinschätzungen der zukünftigen Entwicklung für den jeweiligen Entscheidungsträger ab. In praxi läßt sich jedoch eine solche Funktion nicht bestimmen. Letztendlich kann nur die folgende allgemeine Regel gelten: "A forecast is useful when it re duces the uncertainty as to the actual outcome below the level of uncertainty that prevailed be fore the forcast was made. ,,70 67 Vgl. Krelle (1969) S. 103. 68

Siehe hierzu Tabelle 7.8.

69 Vgl. Theil (1966) S. 15 ff. 70

Ebenda S. 2.

IX. Schluß Ziel der vorliegenden Untersuchung war die qualitative und quantitative Analyse der Verflechtungsstruktur einer weiterentwickelten Version des ökonometrischen Prognosemodells des FATM. Aufgabe des untersuchten Modells ist die Erklärung und Prognose der konjunkturellen Entwicklung der westdeutschen Textilwirtschaft.

Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit des textilwirtschaftlichen Gleichungssystems beschränkt sich nicht auf die üblichen Tests der Schätz- und Prognosegüte. Im Vordergrund steht die Analyse der Reaktionsweisen des Modells. Diese Untersuchung erfolgt nicht unter Verwendung der traditionellen Multiplikatoranalyse. Stattdessen wird eine strukturelle Sensitivitätsanalyse durchgeführt, die eine direkte Strukturanalyse ermöglicht und somit eine Konfrontation zwischen ökonomischer Theorie und ökonomischem Verhalten erlaubt. Letztendlich soll die Transparenz des untersuchten Systems erhöht werden. Im Rahmen der strukturellen Sensitivitätsanalyse werden alle Parameter des textilwirtschaftlichen Prognosemodells sukzessive variiert und die entsprechenden Reaktionen der endogenen Variablen mit Hilfe geeigneter Sensitivitätsmaße normiert. Die empirischen Ergebnisse zeigen sowohl die Prognose- und Stabilitätseigenschaften des untersuchten Modells als auch die Wirkungsverflechtung von textil- und gesamtwirtschaftlichen Größen auf. Insgesamt wird deutlich, daß das Modell relativ unempfindlich gegenüber Strukturänderungen ist. Die Wirkungs beziehungen zwischen den ökonomischen Größen sind nur schwach ausgeprägt. Das gilt insbesondere kurzfristig. Frühestens nach vier bis acht Quartalen lassen sich größere Sensitivitätseffekte feststellen. Hierbei ist der Einfluß von Strukturänderungen überwiegend lokaler Natur. Eine theoretisch plausible Begründung liefert die Systemhypothese von SIMON. Er zeigt für eine Reihe physikalischer, biologischer und sozialer Systeme eine kurzfristig relativ geringe Verflechtung der untersuchten Systemgrößen.

18 Terlau

274

IX. Schluß

Die empirischen Ergebnisse zeigen, daß die dynamischen Koeffizienten der verzögerten endogenen Variable(n) sowie das absolute Glied große Sensitivitätseffekte auslösen. Von großer Bedeutung ist insbesondere der Nachfragesektor der Textilwirtschaft. Hervorzuheben ist der Einfluß des Gesamtumsatzes der Textilindustrie, der produktspezifischen Geschäftsklimaindizes sowie der Auftragseingänge der Textil- und Bekleidungsindustrie. Ein intertemporaler Vergleich zeigt, daß sich das textilwirtschaftliche Prognosemodell gegenüber konjunkturellen Störungen - wie die beiden Olkrisen in den siebziger Jahren - als relativ stabil erweist. Weiterhin ist ein wachsender Einfluß des verfügbaren Einkommens der privaten Haushalte als auch der Auslandsnachfrage auf die untersuchten textilwirtschaftlichen Größen feststellbar. Die kurzfristig festgestellte relativ geringe Sensitivität des textilwirtschaftlichen Prognosemodells kann in Zukunft bei der Erklärung und Prognose der textilwirtschaftlichen Größen berücksichtigt werden. Insbesondere die "wichtigen" Parameter haben einen signifikanten Einfluß auf die endogenen Variablen, so daß ihnen innerhalb des Spezifikations- und Schätzprozesses große Sorgfalt gewidmet werden sollte. 1 Weiterhin können die empirischen Ergebnisse der strukturellen Sensitivitätsanalyse dazu verwendet werden, eine komprimierte J1?rsion des textilwirtschaftlichen Prognosemodells zu bilden. 2 Das untersuchte Modell kann auf die wesentlichen Wirkungsbeziehungen reduziert werden, indem lediglich die "wichtigen" strukturellen Koeffizienten bei der Schätzung berücksichtigt und die "unwichtigen" Parameter gleich Null gesetzt werden. Kritisch zu bemerken ist, daß die Beurteilung der Prognosegüte des textilwirtschaftlichen Prognosemodells nur für den ex post-Bereich Gültigkeit besitzt. Die weiterentwickelte Version des textilwirtschaftlichen Prognosemodells der FATM muß sich als (ex ante-)Prognoseinstrument erst noch bewähren. Darüber hinaus ist eine ständige Anpassung an strukturelle Gegebenheiten erforderlich. So sollten nachfolgende Modelle beispielsweise den sich durch den gesamtdeutschen Markt oder durch die Vollendung des europäischen Binnenmarktes 1 Vgl. hierzu

Schintke (1976) S. 7.

2 Vgl. hierzu

Kuh / Neese / Haflinger (1985) S. 278ff.

IX. Schluß

275

ändernden Gesamtzusammenhang der ökonomischen Größen berücksichtigen. Aufgrund der sich ständig ändernden Rahmenbedingungen können parametrisch festgeschriebene Prognosen nicht das einzige ökonometrisehe Mittel zur unternehmens- und wirtschaftspolitischen Entscheidungsfindung sein. Die vorliegende Untersuchung hat gezeigt, daß mit Hilfe von strukturellen Sensitivitäts analysen die Beziehungen zwischen den Größen des Systems analysiert und damit die Transparenz des untersuchten Marktes erhöht werden kann. Letztendlich gilt jedoch: "Die Zukunft kann keine Wissenschaft im wörtlichen und strikten Sinne vorhersagen. Gewiß möchte jeder gerne mehr von der Zukunft wissen, so daß er sich selbst besser darauf einrichten könnte. Mit umfassendem Vorauswissen wären wir aber zugleich unserer Handlungsmöglichkeiten beraubt. Nicht alles zu wissen, spornt unsere Handlungsfähigkeit ebenso wie unsere wissenschaftliche Neugier an. So gesehen ist es gut, daß unsere Zukunft nicht in bereits bekannte Bahnen eingeschlossen, sondern für Neues offen ist.,,3

3 Helmstädter (1987a).

Anhang

278

Anhang

C ******************************************************************** C C

* *

C * C * C C

* *

C C C

* * *

C C

* *

C

*

C

*

C

*

C * C * C *

*

*

PROGRAH FOR STRUCTURAL SENSITIVITY ANALYSIS IN DYNAHIC ECONOHETRIC HODELS

* *

A HODIFIED VERSION OF ELKER, GRUBER (1986)

*

* *

* *

*

FROH W.TERLAU

*

HUENSTER 1989

*

* *

*

C ********************************************************************

C *

***** PAR T 1 (INITIAL PROGRAH) *****

*

*

*

C ******************************************************************** C C

C

BEFORE RUNNING THIS PROGRAH, YOU HAVE TO : (I) INSERT THE APPROPRIATE VALUES FOR G, P, R, S, K IN THE C STATEHENTS FOLLOWING THE DECLARATIONS IN BOTH THIS AND THE C OTHER PARI OF THE PROGRAH.

C C

C

C C

ADJUST THE ARRAY DECLARATIONS TO THE SIZES YOU NEED IN BOTH PART 1 AND PART 2. FOR SIZES SEE TABLES FOLLOWING THE 'DOUBLE PRECISION'-STATEHENTS. YOU HUST NOT USE VARIABLES. 00 NOT ALTER THE DECLARATIONS IN SUBROUTINES, BECAUSE THERE, VARIABLES ARE USED.

C (3)

COHPILE BOTH PARTS OF THE PROGRAH

C C

INSERT THE APPROPRIATE FILE SPECIFICATIONS FOR YOUR DATA IN THE EXECS 'SENSINIT EXEC' (PART 1) AND 'SENSHAIN EXEC' (PART 2). SEE THE EXECS FOR FURTHER HELP.

C

(2)

C

C

C C C

C

(4)

C THEN RUN THE 'SENSINIT EXEC' ONE TIHE (IT WILL START THIS PROGRAH). C THE OUTPUT WILL BE SAVED ON DISK.

C

C FINALLY YOU CAN RUN THE 'SENSHAIN EXEC' (WHICH WILL START PART 2

C C C

OF THE PROGRAH) AS OFTEN AS YOU WANT WITH VARIOUS CHANGES OF THE COEFFICIENTS.

C********************************************************************** C PROGRAM INIT C REAL*B 1 BSTRUK 5 , 49, 25) , DRED 5 , 49, 25) , AUXB 49, 25), 2 CSTRUK 5 , 49, 49) , FRED 5 , 49, 49) , AUXC 49, 49) ,

279

AnhangA 3 PHI

4 QMUL C

COINV

5

5 , 49, 49), AUXVEC 5 , 49, 25), X 49, 49) FORECX

5 , 49, 49), WS (49) , ,Y ( 5 , 49), 5 ,25) 5 ,25) ,FORECY ( 5 , 49)

C******************************************************************** C C C

C

C C

C

C

BSTRUK CSTRUK PHI QMUL COINV

S I ZES (R+l,G,P) (S+l,G,G) (K+l,G,G) (K+l,G,P) (G,G)

oF

A R R A Y S

DRED (R+l,G,P) FRED (S+l,G,G) AUXVEC (K+l,G,G) (R+l,P) X FORECX (K+l,P)

U S E D

(G,P) (G,G) (G) (S+l,G) Y FORECY (K+l,G) AUXB AUXC WS

C******************************************************************** C C

C

INTEGER G, K, P, R, S, FS EQUIVALENCE (PHI, AUXVEC) EQUIVALENCE (BSTRUK, DRED) EQUIVALENCE (CSTRUK, FRED)

C VVVVV INSERT APPROPRIATE VALUES BELOW G 49 P 25 K

4

R S

4 4

I

VVVVV

C ----- INSERT APPROPRIATE VALUES ABOVE I ----C G NUMBER OF EQUATIONS IN THE MODEL C P NUMBER OF EXOGENOUS VARIABLES C K NUMBER OF PERIODS TO BE FORECAST C R LARGEST LAG OF THE EXOGENOUS VARIABLES C S LARGEST LAG OF THE ENDOGENOUS VARIABLES C***************************************************** C

100

C

WRITE (*,*) 'DO YOU WANT TO INVESTIGATE THE 5ENSITIVITY OF' WRITE (*,*) '(1) MULTIPLIERS ONLY OR' WRITE (*,*) '(2) FORECASTS AND MULTIPLIERS ?' READ (*,*) FS I F FS . NE. 1) . AND. (FS . NE. 2» GOTO 100

«

WRITE (*,*) WRITE (*,*) 'READING DATA IN PROGRESS' WRITE (*, *) CALL READIN (BSTRUK, 10, R, G, P) CALL READIN (CSTRUK, 11, S, G, G) C X, Y ANO FORECX ARE ONLY NEEDED FOR SENSITIVITY ANALYSIS OF FORECASTS IF (FS .EQ. 2) THEN , 12, R, 1, P) CALL READIN (X , 13, S, 1, G) CALL READIN (Y CALL READIN (FORECX, 14, K, 1, P) ENDIF WRITE (*,*) WRITE (*,*) 'READING DATA COMPLETED' WRITE (*,*)

Puihang

~o

C

C

CALL INVERS (CSTRUK, COINV, 5, G, AUXC, WS) CALL MATPRT (COINV, 15, 0, G, G) CALL AUXPHI (COINV, PHI, K, FREO, CSTRUK, 5, G, AUXC) CALL MPL (COINV, BSTRUK, OREO, QMUL, K, PHI, R, G, P, AUXB) CALL MATPRT (QMUL, 17, K, G, P) CALL AUXVTR(PHI, COINV, K, AUXVEC, 5, G, WS) CALL MATPRT (AUXVEC, 16, K, G, G) IF (FS .EQ. 2) THEN CALL VFOREC (K, G, P, 5, R, X, V, FORECX, FORECV, OREO, FREO) CALL MATPRT (FORECY, 18, K, G, 1) ENOIF ENO

c*********************************************************************

C C C

C C

C 30 20 10 98 97

C

SUBROUTINE FOR SAVING A MATRIX TO A FILE SUBROUTINE MATPRT (MAT, UNIT, A, B, C) INTEGER A, B, C, H, I, J, K, UNIT DOUBLE PRECISION MAT (A+l, B, C) OPEN (UNIT, STATUS='SCRATCH') REPLACEO BY FOLLOWING ROW: OPEN (UNIT) WRITE (*,97) UNIT 00 10 H = 1, A+l WRITE (UNIT,*) 00 20 I = 1, B UP TO THREE ELEMENTS ARE WRITTEN IN ONE LINE K

=1

K

=K +

WRITE (UNIT,98) «MAT (H, I, J», J 3

= K,

MIN (K+2, Cl)

IF (K .LE. C) GOTO 30 WRITE (UNIT,*) CONTINUE WRITE (UNIT,*) CONTINUE FORMAT (3024.16) FORMAT (' SAVING OATA TO UNIT ' ,12) CLOSE (UNIT) RETURN ENO

c*********************************************************************

C C C

99

SUBROUTINE FOR REAOING A MATRIX FROM A FILE SUBROUTINE REAOIN (MAT, UNIT, 01, 02, 03) INTEGER 01, 02, 03, UNIT, 11, 12 OOUBLE PRECISION MAT (01+1, 02, 03) OPEN (UNIT, STATUS = 'OLO') WRITE (*,99) UNIT FORMAT (' REAOING OATA FROM UNIT ' ,12) 00 10 11 = 0, 01 00 20 12 = 1, 02

281

Anhang A

20 10

C

REAO (UNIT,*) (MAT (11+1, 12, 13), 13 CONTINUE CONTINUE CLOSE (UN IT) RETURN END

1, 03)

C*********************************************************************

C

C C

C C C 20 10

C

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE INVERSE OF C(O) SUBROUTINE INVERS (CSTRUK, COINV, S, G, AUXC, WS) INTEGER G, I, J, S DOUBLE PRECISION AUXC(G,G), WS(G,G), CSTRUK(S+1,G,G), COINV(G,G) THE MATRIX 'CSTRUK(O)' IS COPIEO TO THE MATRIX 'AUXC' . THEN 'AUXC' IS INVERTED BV A NAG-ROUTINE. THE RESULT IS STORED IN 'COINV'. 00 10 I = 1, G 00 20 J = 1, G AUXC(I,J) = CSTRUK(1,I,J) CONTINUE CONTINUE WRITE (*,*) 'INVERSION OF CO IN PROGRESS. PLEASE WAIT.' IFAIL = 0 CALL F01AAF (AUXC, G, G, COINV, G, WS, IFAIL) IF (IFAIL .EQ. 0) THEN WRITE (*,*) 'INVERSION OF CO COMPLETEO' WRITE (*,*) RETURN ELSE WRITE (*,*) 'ERROR OCCURREO WHEN INVERTING CO' WRITE (*,*) '****** PROGRAM TERMINATED ******' STOP ENDIF END

C********************************************************************* C

C

C C C

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE PHI(O) TO PHI(K) SEE TEXT EQ.(3.1.8), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(7), OR ELKER (1986B),(1986C) EQ.(8) SUBROUTINE AUXPHI (COINV, PHI, K, FREO, CSTRUK, S, G, AUXC) INTEGER G, I, J, K, KK, N, M, S, IS DOUBLE PRECISION COINV (G,G), PHI (K+l,G,G), FRED (S+1,G,G), 1 CSTRUK (S+I,G,G), AUXC (G,G)

C

REMEMBER: EQUIVALENCE (CSTRUK,FRED)

C C C

CALCULATE FREO(I) TO FREO (S) SEE TEXT EQ.(3.1.3), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(3), OR ELKER (1986B),(1986C) EQ.(3)

C

C

00 10 IS

1, S

282

Anhang

12 11

40 30 20 10

C

00 11 I = 1, G 00 12 J = 1, G AUXC (I,J) CSTRUK (IS+l,I,J) CONTINUE CONTINUE 00 20 I = 1, G 00 30 J = 1, G fRED (15+1, I, J) = 0 00 40 KK = 1, G fRED(IS+l,I,J) = fRED(IS+l,I,J) * - COINV(I,KK) * AUXC(KK,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE

=I

C

SET PHI(O)

110 100

00 100 I = 1, G 00 110 J = 1, G I f (I . EQ. J) THEN PHI (l,I,J) 1 ELSE PHI (l,I,J) = 0 ENDIf CONTINUE CONTINUE

C C C

CALCULATE PHI(l) TO PHI(K) SEE TEXT EQ.(3.1.8), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(7), OR ELKER (19866), (l986C) EQ. (8)

C

C

C

240 230 220 210 200 C

(UNIT MATRIX)

00 200 N = 1, K 00 210 I = 1, G 00 220 J = 1, G If (N .LE. 5) THEN PHI (N+l,I,J) fRED (N+l,I,J) ELSE PHI (N+l,I,J) = 0 ENDIf 00 230 15 = 1, MIN (S,N-l) 00 240 M = 1, G PHI (N+l,I,J) = PHI (N+l,I,J) + fRED (IS+l,I,M) * * PHI (N-IS+l,M,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE RETURN END

C********************************************************************* C

C

SUBROUTINE fOR CALCULATING THE MATRICES PHI(N) * COINV

AnhangA C C C

300

500 400 600 200 100 C

283

(CALLED 'AUXVEC', NEEDED IN PART 2 rOR VARIOUS CALCULATIONS) SUBROUTINE AUXVTR (PHI, COINV, K, AUXVEC, S, G, WS) INTEGER G, I, J, K, L, 15, 5 DOUBLE PRECISION PHI(K+l,G,G), COINV(G,G), AUXVEC(K+l,G,G), WS(G) REHEHBER: EQUIVALENCE (PHI, AUXVEC) DO 100 15 = 0, K DO 200 I = I, G DO 300 J = I, G WS(J) = PHI(IS+l,I,J) CONTINUE DO 400 J = I, G WS (J) = 0 DO 500 L = I, G WS (J) = WS (J) + PHI (IS+l,I,L) * COINV (L,J) CONTINUE CONTINUE DO 600 J = I, G AUXVEC(IS+l,I,J)= WS(J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE RETURN END

C********************************************************************* C C C C

C

C

C

SUBROUTINE rOR CALCULATING THE MULTIPLIERS QMUL(N) SEE TEXT EQ.(3.1.10), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(9), OR ELKER (1986B),(1986C) EQ.(11) SUBROUTINE MPL (COINV, BSTRUK, DRED, QMUL, K, PHI, R, G, P, AUXB) INTEGER G, I, J, K, L, M, N, IR, R, P DOUBLE PRECISION COINV (G,G), BSTRUK (R+l,G,P), DRED (R+1,G,P), 1 QMUL (K+1,G,P), PHI (K+l,G,G), AUXB (G,P)

C

REMEMBER: EQUIVALENCE (BSTRUK, DRED)

C C C

CALCULATE DRED(O) TO DRED (R) SEE TEXT EQ.(3.1.5), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(4), OR ELKER (1986B),(1986C) EQ.(4)

C

C

12 11

DO 10 IR = 0, R DO 11 I = 1, G DO 12 J = I, P AUXB (I,J) = BSTRUK (IR+l,I,J) CONTINUE CONTINUE DO 20 I = 1, G DO 30 J = 1, P DRED (IR+l,I,J) = 0 DO 40 L = 1, G DRED (IR+1,I,J) = DRED (IR+1,I,J) * - COINV (I,L) * AUXB (L,J)

Anhang

284

40 30 20 10

CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE

C C

CALCULATE QHUL(O) TO QHUL(K) SEE TEXT EQ.(3.1.10), OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(9), OR ELKER (1986B),(1986C) EQ.(ll)

C

C C

500 400 300 200 100

00 100 N = 0, K 00 200 I = 1, G 00 300 J = 1, P If (N .LE. R) THEN QHUL (N+l,I,J) = OREO (N+I,I,J) ELSE QHUL (N+I,I,J) = 0 ENOIf 00 400 L = HAX (N-R,I), N 00 500 H = 1, G QHUL (N+I,I,J) = QHUL (N+I,I,J) * + PHI (L+I,I,H) * OREO (N-L+I,M,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE RETURN END

C c********************************************************************* C

C C C C

SUBROUTINE fOR CALCULATING THE fORECAST Of Y (CALLEO 'fORECY') SEE TEXT EQ.(3.I.16),(3.I.17), OR ELKER (I986),(I986A) EQ.(I6),(I7)

SUBROUTINE YFOREC (K,G,P,S,R, X, Y, FORECX, FORECY, OREO, FREO) INTEGER K, G, P, 5, R, I, IR, 15, J, N REAL*8 X(R+I,P), Y(S+I,G), FORECX(K+I,P), fORECY(K+I,G), 1 OREO(R+I,G,P), fREO(S+I,G,G) 00 100 N = 0, K 00 200 I = 1, G fORECY(N+I,I)=O 00 300 J = I,G 00 400 15 = 1, HIN(N,S) fORECY(N+I,I) = FORECY(N+I,I) 1 + FREO(IS+I,I,J) * FORECY(N-IS+I,J) 400 CONTINUE 00 500 IS = N+I, 5 fORECY(N+I,I) = FORECY(N+I,I) 1 + FREO(IS+I,I,J) * Y(-(N-IS)+I,J) 500 CONTINUE 300 CONTINUE 00 600 J = 1, P 00 700 IR = 0, MIN(N,R) FORECY(N+I,I) = FORECY(N+I,I)

Anhang A

700 800 600 200 100

+ DRED(IR+l,I,J) * rORECX(N-IR+l,J) CONTINUE DO 800 IR = N+l, R rORECY(N+l,I) = rORECY(N+l,I) 1 + DRED(IR+l,I,J) * X(-(N-IR)+l,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE RETURN END 1

285

~6

~hang

C ******************************************************************** C * * C * * C * PROGRAM fOR STRUCTURAL SENSITIVITY ANALYSIS * C * IN DYNAMIC ECONOMETRIC MODELS * C * * C * * A MODlfIED VERSION Of ELKER, GRUBER (1986) C * * C * * C * * C * * C * fROM W.TERLAU * C * * C * * C * MUENSTER 1989 * C * * C ******************************************************************** C * * C • ***** PAR T 2 (MAIN PROGRAM) ***** * C * C ********************************************************************* C C C C BEfORE RUNNING THIS PROGRAM, YOU HAVE TO : C (1) INSERT THE APPROPRIATE VALUES FOR G, P, R, S, K IN THE STATEMENTS fOLlOWING THE DECLARATIONS IN BOTH THIS AND THE C C DTHER PART Of THE PROGRAM. C wiltrud terlau: G=49, P=25, R=4, S=4, K=4 **************************** C C (2) ADJUST THE ARRAY DECLARATIONS TO THE SIZES YOU NEED C IN BOTH PART 1 AND PART 2. fOR SIZES SEE TABLES fOLLOWING THE 'DOUBLE PRECISION'-STATEMENTS. YOU HUST NOT USE VARIABLES. C C DO NOT ALTER THE DECLARATIONS IN SUBROUTINES, BECAUSE THERE, C VARIABLES ARE USED. C C (3) COMPllE BOTH PARTS Of THE PROGRAM C C (4) INSERT THE APPROPRIATE FILE SPECIFICATIONS fOR YOUR DA TA IN THE EXECS 'SENSINIT EXEC' (PART 1) AND 'SENSMAIN EXEC' (PART 2). C SEE THE EXECS FOR fURTHER HELP. C C C C C C C

THEN RUN THE 'SENSINIT EXEC' ONE TIME (IT WILL START THE FIRST PART OF THE PROGRAM). THE OUTPUT WILL BE SAVED ON DISK.

FINALLY YOU CAN RUN THE 'SENSMAIN EXEC' (IT WILL START THIS PART OF THE PROGRAM) AS OFTEN AS YOU WANT WITH VARIOUS CHANGES OF THE C COEFFICIENTS. C c***.**********.***** •••• ***** •• *.**.*.***.**.**.*.**.***************** C PROGRAM MAIN C DOUBLE PRECISION , AUXVEC( 5 ,49 ,49 ), QMUL (5 ,49 ,25 ), 1 COINV (49 ,49 )

AnhangA

C C

, 1 ,25 ,25 ) ,25 )

2 DELTAB( ( J X 4 FORECX( ( 5 PI 6 RVEC ( 7 BETA ( 8 PROZ (

5 5 5 5 5 5 5

INTEGER 1 MERKB

5 ,25

)

,49

)

,49

),

, , , , , ,

DELTAC( 5 ( 5 Y FORECY( 5 Q ( 5 ADD (49 BSTRUK( 5 ELAST ( 5

,MERKC

'l2.7

, 1 ,49 ,49 ) ,49 ) ,25 ) ,25 ) ,49 ,25 ,49 )

, DELTAQ( 5 , RADD ( 5 , DELTAY( 5 , QPROD (25 (49 , WS ) , CSTRUK( 5 , NORM ( 5 )

,49 ,25 ,49 ,25 ,49 )

), )

) )

C C

)

5 ,49

DATA 1 MERKB / 125*0 /

C

EQUIVALENCE (QMUL, RADD, DELTAQ) DOUBLE PRECISION GAMMA, NENNER INTEGER G, K, P, R, S, FS, ILIN, UNITBC, UNITQY, OUTSCR INTEGER I, J

C VVVVV INSERT APPROPRIATE VALUES BELOW G 49 P 25 C C C C C C

K

4

R S

4 4

I

VVVVV

----- INSERT APPROPRIATE VALUES ABOVE I ----G NUMBER OF EQUATIONS IN THE MODEL P NUMBER OF EXOGENOUS VARIABLES K NUMBER OF PERIODS TO BE FORECAST R LARGEST LAG OF THE EXOGENOUS VARIABLES S LARGEST LAG OF THE ENDOGENOUS VARIABLES

C***************************************************** C

WRITE (*, *) WRITE (*,*) 'READING DATA IN PROGRESS' WRITE (*,*) CALL READIN (COINV , 15, 0, G, G)

,

,49 , 49),

,MERKC / 245*0 / C C******************************************************************** C C S I Z E S o F A R R AYS US E D C QMUL (K+l,G,P) COINV (G,G) AUXVEC (K+l,G,G) C DELTAB (R+l,I,P) DELTAC (S+I,I,G) DELTAQ (K+l,G,P) C (R+l,P) (S+I,G) C X Y RADD (K+l,G,P) FORECX (K+l,P) FORECY (K+l,G) DELTAY (K+l,G) C PI (K+l) Q (K+l,P) QPROD (P) C (G) (K+l,G) (G,P) RVEC ADD WS C CSTRUK (S+I,G,G) C BETA (K+l) BSTRUK (R+l,G,P) NORM(K+l) (K+l,G) C PROZ ELAST (K+l,G) C MERKB (R+l,P) MERKC (S+I,G) C C******************************************************************** C

,

i\nhang

CALL READIN (AUXVEC, 16, K, G, G) CALL READIN (QMUL , 17, K, G, P) CALL READIN (BSTRUK, 10, R, G, P) CALL READIN (CSTRUK, 11, 5, G, G) CALL READIN (X , 12, R, I, P) CALL READIN (Y , 13, 5, I, G) CALL READIN (FORECX, 14, K, I, P) CALL READIN (FORECY, 18, K, I, G) WRITE (*,*) WRITE (*,*) 'READING DATA COMPLETED' WRITE (*,*) C******************************************* C THE FOLLOWING PART OF THE PROGRAM CAN BE RUN REPEATEDLY WITH C VARIOUS DELTA BAND DELTA C AND!OR VARIOUS ROWS TO BE CHANGED. C THE UNIT NUMBER FOR DELTA B MUST BE BETWEEN 20 AND 39. THIS C NUMBER + 20 MUST BE UNIT NUMBER FOR DELTA C. C THE UNIT NUMBER FOR DELTA Q MUST BE BETWEEN 60 AND 79. THIS C NUMBER + 20 MUST BE UNIT NUMBER FOR DELTA Y (IF NEEDED). C 100 WRITE(*,*) 'WHICH ROW 15 TO BE CHANGED ? (0 = EXIT PROGRAM)' READ (*,*) ILIN IF (ILIN .EQ. 0) THEN STOP C TERMINATE PROGRAM ENDIF IF «ILIN .LE. 0) .OR. (ILIN .GT. G» THEN WRITE (*,*) 'THIS ROW DOES NOT EXIST " GOTO 100 ENDIf 1000 WRITE (*,*) 'SPECIfY UNIT fOR DELTA B: ' WRITE (*,*) '20 TO 39 , REMEMBER: ... + 20 fOR DELTA C.' WRITE (*,*) '0 = MANUAL ENTRY' READ (*,*) UNI TBC If (UNITBC .EQ. 0) THEN C MANUAL ENTRY CALL ENTCHG (BSTRUK, CSTRUK, DELTAB, DELTAC, G, P, R, 5, MERKB,MERKC,ILIN) F ELSE If «UNITBC .LT. 20) .OR. (UNITBC .GT. 39» GOTO 1000 ENDIF 1010 WRITE(*,*) 'SPECIfY UNIT fOR DELTA Q (60 TO 79)' WRITE (*,*) 'REMEMBER: ... + 20 fOR DELTA Y.' READ (*,*) UNITQY If «UNITQY .LT. 60) .OR. (UNITQY .GT. 79» GOTO 1010 C 1020 WRITE (*,*) 'WOULD YOU LIKE' WRITE (*,*) '0 OUTPUT ON fILE ONLY OR' WRITE (*,*) 'I OUTPUT ON FILE AND SCREEN ?' READ (*,*) OUTSCR If «OUTSCR .NE. 0) .AND. (OUTSCR .NE. 1» GOTO 1020 C IF (UNITBC .GE. 20) THEN CALL READIN (DELTAB, UNITBC, R, I, Pl CALL READIN (DELTAC, UNITBC+20, 5, I, G) ENDIF

Anhang A

C C C C C C C

C C

2001 2000 2003 2002 C

289

CALL SCALPI (ILIN,K,S,G,PI,DELTAC,AUXVEC,GAMMA,COINV) CALL QCHANG (K, G, P, 5, R, DELTAB, DELTAC, DELTAQ, ADD, 1 RADD, PI, Q, QPROD, GAMMA, AUXVEC, QMUL, WS, ILIN) CALL MATPRT (DELTAQ, UNITQY, K, G, P) IF (OUTSCR .EQ. 1) THEN WRITE (*,*) WRITE (*,*) , ****************** DELTA Q ******************' CALL MATSCR (DELTAQ, K, G, P) ENDIF CALL READIN (QMUL, 17, K, G, P) REMEMBER: EQUIVALENCE (QMUL, RADD, DELTAQ) CALL CHGFOR(G, P, R, 5, K, X, Y, FORECX, FORECY, BETA, 1DELTAY, DELTAB, DELTAC, RVEC, AUXVEC, PI, GAMMA, ILIN) CALL MATPRT (DELTAY, UNITQY+20, K, G, 1) CALL CALPER (DELTAY, FORECY, PROl, K, G) CALL CALNEN (DELTAB, DELTAC, BSTRUK, CSTRUK, F R, P, 5, G, ILIN, MERKB, MERKC, NENNER) CALL CALELA (ELAST, PROl, NENNER, K, G) CALL CALNOR (DELTAY, FORECY, NORM, NENNER, K, G) CALL FILEPR (DELTAY, PROl, ELAST, NORM, UNITQV+20, K, G,ILIN, DELTAB, DELTAC, MERKB, MERKC, R, P, 5) F IF (OUTSCR .EQ. 1) THEN WRITE (*,*) WRITE (*,*) , ****************** DELTA V ******************' CALL PRIMAT (DELTAV, PROl, ELAST, NORM, K, G,ILIN, DELTAB, DELTAC, MERKB, MERKC, R, P, 5) F ENDIF 00 2000 I=1,R+1 00 2001 J=l,P MERKB(I,J)=O CONTINUE CONTINUE 00 2002 1=1,5+1 00 2003 J=l,G MERKC(I,J)=O CONTINUE CONTINUE GOTD 100 END

c********************************************************************* C

C C

C

C

19 Terlau

SUBROUTINE FOR SAVING A MATRIX TO A FILE SUBROUTINE MATPRT (MAT, UNIT, A, B, C) INTEGER A, B, C, H, I, J, K, UNIT DOUBLE PRECISION MAT (A+1, B, C)

OPEN (UNIT, STATUS='SCRATCH') REPLACED BV FDLLDWING ROW: OPEN (UNIT) WRITE (*,97) UNIT 00 10 H = 0, A WRITE (UNIT ,*) 00 20 I = 1, B

290

Anhang

C

UP TO fIVE ELEMENTS ARE WRITTEN IN ONE LINE

30

WRITE (UNIT,98) «MAT (H+1,I,J», J = K, MIN (K+4, Cl) K=K+5 If (K .LE. C) GOTO 30 WRITE (UNIT ,*) CONTINUE WRITE (UNIT,*) CONTINUE fORMAT (5D16.8) fORMAT (' SAVING DATA TO UNIT ',12) ClOSE (UNIT) RETURN END

20 10 98 97

C

K =1

C********************************************************************* C

C C

C 99 C 30 20 10 98 C

SUBROUTINE FOR SENDING A MATRIX TO THE STANDARD UNIT (TERMINAL) SUBROUTINE MATSCR (MAT, A, B, C) INTEGER A, B, C, H, I, J, K DOUBLE PRECISION MAT (A+1, B, C) DO 10 H = 0, A WRITE (*,99) H fORMAT (' PERIOD ' ,12) DO 20 I = 1, B UP TO fIVE ELEMENTS ARE WRITTEN IN ONE UNE K= 1 WRITE (*,98) «MAT (H+l,I,J», J = K, MIN (K+4, C» K=K+5 If (K .LL C) GOTO 30 WRITE (*,*) CONTINUE CONTINUE fORMAT (5D16.8) RETURN END

c********************************************************************* C

C

READ MATRIX fROM A fILE

99

SUBROUTINE READIN (MAT, UNIT, Dl, D2, D3) INTEGER Dl, D2, D3, UNIT, 11, 12 DOUBLE PREC1SION MAT (01+1,02,03) OPEN (UNIT, STATUS = 'OlD') WRITE (*,99) UNIT FORMAT (' REAOING OATA fROM UNIT ',12) 00 10 11 = 0, 01 00 20 12 = 1, 02 REAO (UNIT,*) (MAT (11+1,12,13),13 CONTINUE CONTINUE ClOSE (UNIT)

C

20 10

1,03)

Anhang A

C

291

RETURN END

c*********************************************************************

C

C C

C

C50 C C C C C C

SUBROUTINE FOR MANUAL ENTRY OF THE CHANGES DELTA BAND DELTA C SUBROUTINE ENTCHG (BSTRUK, CSTRUK, DELTAB, DELTAC, F G, P, R, 5, MERKB, MERKC, IUN) INTEGER G, P, R, 5, UNIT, L DOUBLE PRECISION DELTAB (R+l,P), DELTAC (S+l,G) DOUBLE PRECISION BSTRUK (R+l,G,P), CSTRUK (S+l,G,G) INTEGER MERKB(R+l,P), MERKC(S+l,G), ILIN WRITE (*,*) 'WOULD YOU PREFER TO ENTER' WRITE (*,*) '0 ALL VALUES OR' WRITE (*,*) '1 ONLY VALUES NOT EQUAL ZERO ?' READ (*,*) MODE IF «MODE .NE. 0) .AND. (MODE .NE. 1» GOTO 50 WRITE (*,*)

100

WRITE (*,*) '**** ENTER VALUES OF DELTA B ****' 00 100 L = 0, R CALL ENTROW (BSTRUK, DELTAB, MERKB, R, P, L, G, ILIN) CONTINUE

200

WRITE (*,*) '**** ENTER VALUES OF DELTA C ****' 00 200 L = 0, 5 CALL ENTROW (CSTRUK, DELTAC, MERKC, 5, G, L, G, ILIN) CONTINUE

C

C

300

C

WRITE (*,*) 'SPECIFY UNIT FOR SAVING DELTA B (20 TO 39)' WRITE (*,*) 'DELTA C WILL BE SAVED ON UNIT ' WRITE (*,*) 'ENTER IF YOU 00 NOT WANT TO SAVE' READ (*,*) UNIT IF «UNIT .GE. 20) .AND. (UNIT .LE. 39)) THEN CALL MATPRT (DELTAB, UNIT, R, 1, P) CALL MATPRT (DELTAC, UNIT+20, 5, 1, G) ELSE IF (UNIT .NE. 0) GOTO 300 ENDIF RETURN END

c*****************************************************************

C

C

C

C

100 99

SUBROUTINE FOR ENTERING ONE ROW (PERIOD) OF A MATRIX OF CHANGES SUBROUTINE ENTROW (STRUK, MAT, MERK, 01, 02, PER, G, ILIN) INTEGER 01, 02, PER, I, J, K, L, G, IUN DOUBLE PRECISION MAT(Dl+l,D2), STRUK(Dl+l,G,D2),WERT INTEGER MERK(Dl+l,D2) WRITE (*,99) PER FORMAT (' ENTER VALUES FOR LAG' ,12)

292

J\nhang

C

SET ALL ELEMENTS OF THE ROW TO ZERO DO 150 I = 1, D2 MAT (PER+l,I) = 0 CONTINUE WRITE (*,98) D2 FORMAT (' WHICH COLUMN ? (1 TO ' ,12,'), 0 => NEXT PERIOD ') READ (*,*) I IF (I .EQ. 0) THEN WRITE (*,*) RETURN ENDIF IF «(I .LT. 1) .OR. (I .GT. D2» THEN WRITE (*,*) 'THIS COLUMN DOES NOT EXISTI' GOTO 200 ENDIF WRITE (*,*) 'ENTER VALUE' IF(STRUK(PER+l,ILIN,I) .EQ. 0.) THEN WRITE(*,*) 'THIS COEFFICIENT DOES NOT EXIST' GOTO 200 ELSE READ(*,*) WERT MAT(PER+l,l) = STRUK(PER+l,ILIN,I)*WERT ENDIF MERK(PER+l,l) = 1 READ (*,*) MAT (PER+l, I) GOTO 200 END

150 200 98

C C

c*******.*************************************************************

C

C C C

THIS SUBROUTINE CALCULATES THE PRODUCT OF TWO MATRICES, THE ELEMENTS OF WHICH HAVE INDICES AS THEIR FIRST COMPONENTS. SUBROUTINE MAPRO (MATRl, KDI, MI, NI, Kl, MATR2, KD2, M2, N2, K2, MATR3, KD3, M3, N3, K3) DOUBLE PRECISION MATRI (KDI, MI, NI), MATR2 (KD2, M2, N2), 1 MATR3 (KD3, M3, N3) INTEGER KDI, MI, NI, KI, KD2, M2, N2, K2, KD3, M3, N3, K3 IF (NI .NE. M2) THEN WRITE (*,*) 'DIMENSION DEFAULT MULTIPLICATION IMPOSSIBLE' STOP ENDIF DO 10 I 1, MI DO 20 J = 1, N2 MATR3 (K3, I, J) = O. DO 30 L = 1, NI MATR3(K3,I,J)=MATR3(K3,I,J)+MATRl(Kl,I,L)*MATR2(K2,L,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE RETURN END 1

30 20 10 C

c.******.****.***** •• *.***************.****.**************************

C

Anhang A C C

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE SCALARS PI(l) TO PI(K) SUBROUTINE SCALPI (ILIN,K,S,G,PI,DELTAC,AUXVEC,GAMMA,COINV) INTEGER G, ILIN, 15, J, K, 5 DOUBLE PRECISION PI(K+l), DELTAC(S+l,l,G), AUXVEC(K+l,G,G), 1 GAMMA, GAMDEN, COINV(G,G)

C C C

CALCULATION OF GAMMA SEE TEXT EQ.(J.l.16) OR ELKER (1986),(1986A) EQ.(20) OR ELKER (l986B),(l9B6C) EQ.(15)

C

FIRST, CALCULATE DENOMINATOR OF GAMMA GAMDEN = 1 DO 50 J = 1, G GAMDEN = GAMDEN + DELTAC(l,l,J) * COINV(J,ILIN) CONTINUE CALCULATE GAMMA GAMMA = -l/GAMDEN

C

50 C C

C C C C

JOO 200 100

293

CALCULATION OF THE PI (1) TO PI(K) SEE TEXT EQ.(J.l.lB) OR ELKER (19B6),(19B6A) EQ.(25) OR ELKER (19B6B),(19B6C) EQ.(28) REMEMBER: AUXVEC = PHI * COINV DO 100 M = 1, K PI(M+l) = 0 DO 200 15 = 0, MIN(M, 5) DO JOO J= 1, G PI(M+l) = PI(M+l)+DELTAC(IS+l,l,J)*AUXVEC(M-IS+l,J,ILIN) CONTINUE CONTINUE PI(M+l) = GAMMA * PI(M+1) CONTINUE END

C c********************************************************************** C

C C C

C

C

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE MATRICES DELTA Q SEE ELKER (1986B),(1986C) SECTION 4.J

SUBROUTINE QCHANG (K, G, P, 5, R, DELTAB, DELTAC, DELTAQ, ADD, 1 RADO, PI, Q, QPROD, GAMMA, AUXVEC, QMUL, WS, ILIN) INTEGER G, I, IK, 15, J, K, L, M, N, P, R, 5, IUN DOUBLE PRECISION DELTAB(R+1,P), DELTAC(S+l,l,G), DELTAQ(K+l,G,P), 1 ADD(l,G,P), RADD(K+l,G,P), PI(K+l), Q(K+l,P), QPROD(P), 2 GAMMA, AUXVEC(K+1,G,G), QMUL(K+l,G,P), WS(G)

C

REMEMBER: EQUIVALENCE (QMUL, RADD, DELTAQ)

C C

CALCULATIONS OF THE Q SEE EXPRESSION IN PARANTHESES IN ELKER (1986B),(1986C) EQ.(25)

C

C

DO JOO L = O,K DO 400 I = 1,P

294

Anhang

400

600 500 700 300

C

C C C

1000 900 C 1150

If (L .LE. R) THEN Q(L+l,I) = OELTAB(L+l,I) ELSE Q(L+l,I) = 0 ENOIf CONTINUE 00 500 15 = 0, MIN(S,L) CALL MAPRO (DELTAC, 5+1, 1, G, 15+1, QMUL, K+l, G, P, L-IS+l, 1 QPROD, 1, 1, P, 1) DO 600 I = 1, P Q(L+l,I) = Q(L+l,I) + QPROO(I) CONTINUE CONTINUE DO 700 I = I,P Q(L+l,I) = GAMMA * Q(L+l,I) CONTINUE CONTINUE CALCULATION Of RADD(N) = R(N) SEE ELKER (1986B),(1986C) THIRD PART Of EQ.(25) DO 800 N = 0, K DO 900 I = 1, G DO 1000 J = 1, P RADD (N+l, I, J) = 0 CONTINUE CONTINUE Da 1100 IK = 0, N THE ILIN-TH COLUMN Of 'AUXVEC' 15 COPIED Ta 'WS' Da 1150 L = I,G WS (L) = AUXVEC (IK+l, L, ILIN) CONTINUE CALL MAPRO (WS, 1, G, 1, 1, Q, K+l, 1, P, N-IK+l, ADD, 1, G, P, 1) * Da 1200 I = 1, G DO 1300 J = 1, P RADD (N+l,I,J) RADD (N+l,I,J) + AOD(I,I,J) CONTINUE CONTINUE CONTINUE CONTINUE

1300 1200 1100 800 C CALCULATION Of THE MATRICES Of MULTIPLIER CHANGES DELTA Q C SEE ELKER (1986B),(1986C) SECOND PART Of EQ.(25) C C Da 1400 I = 1,G Da 1500 J = 1,P C REMEMBER: EQUIVALENCE (QMUL, RADD, DELTAQ) C THUS, THE ARRAY PREVIOUSLY CALLED 'RADD' 15 NOW REfERRED Ta C AS 'DELTAQ' . C C Da 1600 N = I,K 00 1700 M = 1,N DELTAQ(N+l,I,J) DELTAQ(N+l,I,J) + PI(M+l) *

AnhangA

295

1 OELTAQ(N-M+l,I,J) 1700 CONTINUE 1600 CONTINUE 1500 CONTINUE 1400 CONTINUE RETURN END

C

C*********************************************************************

C C

C

C

C C

C

C C

C

2100 2200

2300 2400 2000

C

C C

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE CHANGES OF THE FORECASTS DELTA Y SEE TEXT EQ.(3.1.14),(3.1.19), ELKER (19B6),(1986A) SECTION 4 SUBROUTINE CHGFDR(G, P, R, 5, K, X, Y, FORECX, FORECY, BETA, 1 OELTAY, OELTAB, OELTAC, RVEC, AUXVEC, PI, GAMMA, ILIN) INTEGER G, P, R, 5, K, I, IUN, IK, IR, 15, L, M, N DOUBLE PRECISION X(R+l,P), Y(S+I,G), FORECX(K+l,P), FORECY(K+l,G), 1 BETA(K+l), DELTAY(K+l,G), DELTAB(R+l,P), DELTAC(S+I,G), 2 RVEC(K+1,G), AUXVEC(K+l,G,G), PI(K+l), GAMMA CALCULATION OF THE BETA (L-K) SEE ELKER (19B6),(1986A) EQ.(34) 00 2000 N = 0, K BETA (N+1l = 0 00 2100 15 = 0, MIN (N,S) BETA (N+1) = BETA (N+l) 1 + VECPRO (OELTAC, 5, 15+1, FORECY, K, N-IS+l, G) CONTINUE DO 2200 15 = N+l, 5 BETA (N+l) = BETA (N+l) 1 + VECPRO (OELTAC, 5, 15+1, Y, 5, -(N-IS)+I, G) CONTINUE 00 2300 IR = 0, HIN( N,R) BETA (N+l) = BETA (N+l) 1 + VECPRO (OELTAB, R, IR+l, FORECX, K, N-IR+l, P) CONTINUE 00 2400 IR = N+l, R BETA (N+l) = BETA (N+l) 1 + VECPRO (OELTAB, R, IR+l, X, R, -(N-IR)+l, P) CONTINUE BETA (N+l) = GAMMA * BETA (N+l) CONTINUE CALCULATION OF THE RVEC(L) SEE ELKER (1986), (1986A) EQ.(33)

00 2500 L = 0, K 00 2600 I = 1, G RVEC (L+l,I) = 0 00 2700 IK = 0, L RVEC(L+1,I) = RVEC(L+l,I) + BETA(L-IK+l)*AUXVEC(IK+l,I,ILIN) 2700 CONTINUE

296

Anhang

2600 CONTINUE 2500 CONTINUE

C

C C C

C

CALCULATION OF THE CHANGES OF THE FORECASTS DELTA Y SEE INSTEAD OF TEXT EQ. (3.1.14), EQ.(3.1.19), ELKER (1986),(1986A) EQ.(31),(32)

00 2800 I = 1, G SET DELTA Y(O) = R(O) DELTAY (1,1) = RVEC (1,1) 00 2900 L = 1, K DELTAY (L+l,l) = RVEC (L+l,l) DO 3000 M = 1, L DELTAY(L+l,I) = DELTAY(L+l,l) + PI(M+l) * DELTAY(L-M+l,I) 3000 CONTINUE 2900 CONTINUE 2800 CONTINUE RETURN END C

C

C********************************************************************* C

C C C

100 C

FUNCTION FOR MULTIPLYING A ROW OF A MATRIX WITH A COLUMN OF ANOTHER MATRIX. THE RESULT IS A SCALAR. DOU8LE PRECISION FUNCTION VECPRD (A, DA, IA, B, DB, IB, G) INTEGER IA, IB, DA, OB, G, I DOUBLE PRECISION A (DA+l,G), B (DB+l,G) VECPRD = 0 DO 100 I 1, G VECPRD = VECPRD + A(IA,I) * B(IB,I) CONTINUE RETURN END

c* ••••• ***.**** •• ***.**.*******.*.****.******** ••• *.*.**************** C

C C C C

C

20 10

C

SUBROUTINE FOR CALCULATING THE PERCANTAGE CHANGES OF THE FORECASTS OF DELTA Y SEE TEXT EQ.(3.2.3) WITHOUT MULTIPLICATION OF 100 SUBROUTINE CALPER(DELTAY,FORECY,PROZ,K,G) INTEGER K,G,I,J DOUBLE PRECISION DELTAY(K+l,G), FORECY(K+l,G), PROZ(K+l,G) DO 10 I=I,K+l DO 20 J=I,G PROZ(I,J) CONTINUE CONTINUE RETURN END

DELTAY(I,J)/FORECY(I,J)

c.***** •• *.**********************************.************************ C

Anhang A C C C C

297

SUBROUTINE rOR CALCULATING THE DENOMINATOR or THE ELASTICITIES AND THE NORM SEE TEXT EQ.(J.2.4),(J.2.6),(3.2.10) SUBROUTINE CALNEN(DELTAB,DELTAC,B,C,R,P,S,G,ILIN, MERKB,MERKC,NENNER) INTEGER R,P,S,G,ILIN DOUBLE PRECISION DELTAB(R+1,P),DELTAC(S+1,G), r B(R+1,G,P),C(S+1,G,G),NENNER, r SUMMB1,SUMMB2,SUMMC1,SUMMC2,SUMM1,SUMM2 INTEGER MERKB(R+1,P),MERKC(S+1,G) r

C

C

CALL CALSUM(DELTAB,B,MERKB,R,G,P,ILIN,SUMMB1,SUMMB2) CALL CALSUM(DELTAC,C,MERKC,S,G,G,ILIN,SUMMC1,SUMMC2) SUMM1 = DSQRT(SUMMB1+SUMMC1) SUMM2 = DSQRT(SUMMB2+SUMMC2) IF«SUMM1 .NE. 0.) .AND. (SUMM2 .NE. 0.)) THEN NENNER SUMM1/SUMM2 ELSE NENNER = O. ENDIr RETURN END

c*********************************************************************

C

C C

C

20 10 C

SUBROUTINE rOR CALCULATING THE SUM SUBROUTINE CALSUM(MAT1,MAT2,MERK,Ol,D2,D3,ILIN,SUMMl,SUMM2) INTEGER D1,D2,D3,ILIN,I,J DOUBLE PRECISION MAT1(D1+1,D3),MAT2(D1+1,D2,D3),SUMM1,SUMM2 INTEGER MERK(D1+1,D3) SUMM1 = O. S.UMM2 = O. 00 10 I=1,D1+1 00 20 J=1,D3 IF(MERK(I,J) .EQ. 1) THEN SUMM1 SUMM1+(MAT1(I,J)**2) SUMM2 = SUMM2+(MAT2(I,ILIN,J)**2) ENDIr CONTINUE CONTINUE RETURN END

c*********************************************************************

C

C C

C

C

SUBROUTINE rOR CALCULATING THE ELASTICITIES SEE TEXT EQ.(3.2.24) SUBROUTINE CALELA(ELAST,PROZ,NENNER,K,G) INTEGER K,G,I,J DOUBLE PRECISION ELAST(K+1,G),PROZ(K+1,G),NENNER

298

Anhang If(NENNER .NE. 0.) THEN 00 10 I=l,K+l 00 20 J=l,G ELAST(I,J) PROZ(I,J)/NENNER CONTINUE CONTINUE ELSE 00 JO I=I,K+l 00 40 J=l,G ELAST(I,J) O. CONTINUE CONTINUE ENDIf RETURN END

20 10

40 JO

C c********************************************************************* C

C C C

C

SUBROUTINE fOR CALCULATING THE NORM SEE TEXT EQ.(J.2.10)

SUBROUTINE CALNOR(DELTAY,fORECY,NORM,NENNER,K,G) INTEGER K,G,I,J DOUBLE PRECISION DELTAY(K+l,G),fORECY(K+l,G),NORM(K+l),NENNER, f SUMMI ,SUMM2 If(NENNER .NE. 0.) THEN 00 10 l=1,K+l SUMMI = O. SUMM2 = O. 00 20 J=l,G SUMMI = SUMMl+(DELTAY(I,J)**2) SUMM2 = SUMM2+(fORECY(I,J)**2) CONTINUE NORM(I) (DSQRT(SUMMI/SUMM2»/NENNER CONTINUE ELSE 00 JO I=I,K+l NORM (I ) = O. CONTINUE ENDIf RETURN END

20 10 JO

C

C********************************************************************* C

C C

SUBROUTINE FOR SAVING IN A fILE SUBROUTINE FILEPR(DELTAY,PROZ,ELAST,NDRM,UNIT,K,G,ILIN, DELTAB,DELTAC,MERKB,MERKC,R,P,S) INTEGER UNIT,K,G,I,J,ILIN,R,P,S,SUMM DOUBLE PRECISION DELTAY(K+l,G),PROZ(K+l,G),ELAST(K+l,G), F NORM(K+l),DELTAB(R+l,P),DELTAC(S+I,G) INTEGER MERKB(R+l,P),MERKC(S+I,G)

f

C

Anhang A

210 200

230

240 220

260 250

280

290 270

OPEN (UNIT) WRITE(*,97) UNIT WRITE(UNIT,101) ILIN WRITE(UNIT ,*) SUMM = 0 0f'J 200 I=l,R+l 00 210 J=I,P SUMM = SUMM+MERKB(I,J) CONTINUE CONTINUE IF(SUMM .GT. 0) THEN WRITE(UNIT,'(IX,"OELTAB")') 00 220 I=I,R+l SUMM = 0 00 230 J=I,P SUMM = SUMM+MERKB(I,J) CONTINUE IF(SUMM . GT. 0) THEN WRITE(UNIT,'(2X,"LAG ",12)') I-I 00 240 J=l,P IF(MERKB(I,J) . Ea. 1) THEN WRITE(UNIT,103) J,OELTAB(I,J) ENOIF CONTINUE ENOIF CONTINUE WRITE(UNIT ,*) ENOIF SUMM = 0 00 250 1=1,5+1 00 260 J=l,G SUMM = SUMM+MERKC(I,J) CONTINUE CONTINUE IF(SUMM .GT . 0) THEN WRITE(UNIT,' (lX,' 'OELTAC " )') 00 270 1=1,5+1 SUMM = 0 00 280 J=l,G SUMM = SUMM+MERKC(I,J) CONTINUE If(SUMM . GT. 0) THEN WRITE(UNIT, ' (2X,"LAG ",12)') I-I 00 290 J=l,G If(MERKC(I,J) .Ea . 1) THEN WRITE(UNIT,103) J,OELTAC(I,J) ENOIF CONTINUE ENOlf CONTINUE WRITE(UNIT ,*) ENOIf WRITE(UNIT ,102) 00 10 I=O,K WRITE(UNIT ,*)

299

300

J\nhang

WRITE(UNIT,9B) I WRITE(UNIT,99)DELTAY(I+I,I),PROZ(I+I,I),ELAST(I+I,I),NORM(I+l) 00 20 J=2,G WRITE(UNIT,100)J,DELTAY(I+l,J),PROZ(I+l,J),ELAST(I+l,J) 20 CONTINUE 10 CONTINUE CLOSE(UNIT) 97 FORMAT(lX,'SAVING DA TA TO UNIT ' ,12) 9B FORMAT(lX,'PERIOD' ,12) 99 FORMAT(lX,' l',2X,4(D16.8,2X» 100 FORMAT(lX,I2,2X,3(D16.B,2X» 101 FORMAT(lX,'ROW' ,12) 102 FORMAT(lX,'GL.' ,3X,'DELTAY' ,12X,'PERCANTAGE', F llX,'ELASTICITY' ,6X,'NORM') 103 FORMAT(5X,'COLUMN' ,I2,5X,'VALUE: ',D16.8) RETURN END C

C********************************************************************* C

C C

C

210 200

230

240 220

SUBROUTINE FOR SCREENOUTPUT SUBROUTINE PRIMAT(DELTAY,PROZ,ELAST,NORM,K,G,ILIN, F DELTAB,DELTAC,MERKB,MERKC,R,P,S) INTEGER K,G,I,J,ILIN,R,P,S,SUMM DOUBLE PRECISION DELTAY(K+I,G),PROZ(K+l,G),ELAST(K+l,G), F NORM(K+I),DELTAB(R+I,P),DELTAC(S+I,G) INTEGER MERKB(R+l,P),MERKC(S+l,G) WRITE(*,102) ILIN WRITE(*,*) SUMM = 0 DO 200 I=l,R+I 00 210 J=l,P SUMM = SUMM+MERKB(I,J) CONTINUE CONTINUE IF(SUMM .GT. 0) THEN WRITE(*,' (IX,' 'DELTAB' ')') 00 220 I=l,R+I SUMM = 0 00 230 J=l,P SUMM = SUMM+MERKB(I,J) CONTINUE IF(SUMM .GT. 0) THEN WRITE(*,'(2X,"LAG ",12)') I-I 00 240 J=I,P IF(MERKB(I,J) .EQ. 1) THEN WRITE(*,103) J,DELTAB(I,J) ENDIF CONTINUE ENDIF CONTINUE WRITE(*,*) ENDIF

Anhang A

260 250

280

290 270 C

SUMM = 0 00 250 1=1,5+1 00 260 J=l,G SUMM = SUMM+MERKC(I,J) CONTINUE CONTINUE IF(SUMM .GT. 0) THEN WRITE(*,' (IX,' 'oELTAC")') 00 270 1=1,5+1 SUMM = 0 00 280 J=l,G 5UMM = SUMM+MERKC(I,J) CONTINUE IF(5UMM .GT. 0) THEN WRITE(*,'(2X,"LAG ",12)') I-I 00 290 J=l,G IF(MERKC(I,J) .EQ. 1) THEN WRITE(*,103) J,OELTAC(I,J) ENoIF CONTINUE ENoIF CONTINUE WRITE(*,*) ENoIF

WRITE(*,10l) 00 10 I=O,K WRITE(*,*) WRITE( *,98) I WRITE(*,99)oELTAY(I+l,1),PROZ(I+l,1),ELA5T(I+l,1),NORM(1+1) 00 20 J=2,G WRITE(*,100)J,DELTAY(I+l,J),PROZ(1+1,J),ELA5T(I+l,J) 20 CONTINUE 10 CONTINUE 98 FORMAT(lX,'PERIOOE' ,12) 99 FORMAT(lX,' l',2X,4(016.8,2X» 100 FORMAT(lX,I2,2X,3(016.8,2X» 101 FORMAT(lX,'GL.',3X,'oELTAY',12X,'PERCANTAGE', F llX,'ELASTlCITY',6X,'NORM') 102 FORMAT(lX,'ROW' ,12) 103 FORMAT(5X,'COLUMN ',12,5X,'VALUE: ' ,016.8) RETURN END

301

302

J\nhang

* EXEC FOR RUNNING THE INITIAL PROGRAM FOR STRUCTURAL SENSITIVITY

*

ANALYSIS IN oYNAMIC ECONOMETRIC MODELS

* * * **

THIS EXEC oEFINES THE FILES NEEoED BY THE INITIAL PROGRAM. Y 0 U H AVE T 0 INS E R T T H E A P PRO P R I A T E F I L E N A ME S I I I

************************************************************************

* ** *

00 NOT CHANGE THE UNIT NUMBERS OF THE FILES BELOW

THE UNIT NUMBERS 10 TO 18 MUST BE ASSIGNEo TO FILES CONTAINING THE VARIABES B, C, X, Y, FORECAST OF Y, INVERSE OF CO, PHI * INVERSE OF CO * (CALLEo 'AUXVEC'), THE MULTIPLIERS ANo THE FORECAST OF Y,RESPECTIVELY. * THE APPROPRIATE FILENAMES MUST BE SPECIFIEo BELOW. * X, Y, ANo FORECASTS OF X ANo Y ARE NOT NEEoEo IF YOU WANT TO * INVESTIGATE THE SENSITIVITY OF MULTIPLIERS ONLY.

** THESE oATA ARE NEEoEo (AS INPUT) BY THE INITIAL PROGRAM. *FI 10 DISK B INoATA A FI FI FI FI

11 12 13 14

DISK DISK DISK DISK

C INDATA A X INDATA A Y INDATA A FORECX INDATA A

** THE OUTPUT PROoUCEo BY THE INITIAL PROGRAM WILL BE STOREo IN THE * FOLLOWING FILES. *FILEoEF 15 DISK F1COINV DA TA A FILEoEF 16 DISK F1AUXVEC oATA A FILEDEF 17 oISK F1QMUL DATA A FI 18 DISK FORECY DATA A QUERY FILEDEF

** RUN THE INITIAL PROGRAM. *LOAD SENSINIT (START

Anhang A

303

* EXEC FOR RUNNING THE MAIN PROGRAM FOR STRUCTURAL SENSITIVITY * ANALYSIS IN DYNAMIC ECONOMETRIC MODELS ************************************************************************ * THIS EXEC DEFINES THE FILES NEEDED BY THE MAIN PROGRAM. * Y 0 U H AVE T 0 INS E R T T H E A P PRO P R I A T E

* F I L E N A ME S I II ** DO NOT CHANGE THE UNIT NUMBERS OF THE FILES BELOW I

*

** THE UNIT NUMBERS 12 TO 18 MUST BE ASSIGNED TO FILES CONTAINING THE

* * * * * **

VARIABES X, Y, FORECAST OF Y, INVERSE OF CO, PHI * INVERSE OF CO (CALLED 'AUXVEC'), THE MULTIPLIERS AND THE FORECAST OF Y,RESPECTIVELY. THE APPROPRIATE FILENAMES MUST BE SPECIFIED BELOW. X, Y, FORECASTS OF X AND Y, AND DELTA Y ARE NOT NEEOED IF YOU WANT TO INVESTIGATE THE SENSITIVITY OF MULTIPLIERS ONLY.

THESE OATA ARE NEEDED (AS INPUT) BY THE MAIN PROGRAM.

*FILEDEF 10 DISK B

FILEDEF FILEDEF FILEDEF FILEDEF FILEDEF FILEDEF FILEDEF FILEDEF

11 12 13 14 15 16 17 18

DISK DISK DISK DISK DISK DISK DISK DISK

C X Y FORECX FICOINV FIAUXVEC F1QMUL FORECY

INDATA INDATA INDATA INDATA INDATA DATA DA TA DATA DATA

A A A A A A A A A

** THE OUTPUT PRODUCED BY THE MAIN PROGRAM WILL BE STORED IN THE * FOLLOWING FILES.

*FILEDEF 20 DISK FIDELTAB INDATA A

* THE UNIT(S) FOR DELTA B MUST BE BETWEEN 20 AND 39 *FILEDEF 40 DISK FIDELTAC INDATA A * THE UNIT(S) FOR DELTA C MUST BE BETWEEN 40 AND 59 * THE UNIT NUMBER(S) FOR DELTA C MUST BE THE CORRESPONDING UNIT(S) * FOR DELTA B + 20 (E.G. DELTA B => UNIT 26, DELTA C => UNIT 46) *FILEDEF 60 DISK FIDELTAQ OUTDATA A * THE UNIT(S) FOR DELTA Q MUST BE BETWEEN 60 AND 79 *FILEDEF 80 DISK FIDELTAY OUTDATA A * THE UNIT(S) FOR DELTA Y MUST BE BETWEEN 80 AND 99 * THE UNIT NUMBER(S) FOR DELTA Q MUST BE THE CORRESPONDING UNIT(S) * FOR DELTA Y + 20 (E.G. DELTA Q => UNIT 72, DELTA Y => UNIT 92) ** IF YOU DEFINE SEVERAL DELTA BAND DELTA C FILES, AND SEVERAL DELTA Q * AND DELTA Y FILES, YOU CAN DO SEVERAL CALCULATIONS (UP TO 20) OF THE * DELTA Q AND DELTA Y IN ONE RUN OF THE PROGRAM. ** RUN THE MAIN PROGRAM. LOAD SENSMAIN

(START

304

Anhang

Tab. B.1: VKLEIR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

11,02 12,75 12,17 17,50 12,60 12,91 13,01 17,75 12,14 13,49 12,10 17,78 12,35 13,04 12,57 18,02 12,69 13,71 12,59 18,84 13,00 14,04 13,03 18,89 13,55 13,98 13,93 19,30 13,76 14,34 14,42 19,65 13,90 15,15

Gesch. 11,56 12,70 12,21 17,65 12,04 13,20 12,72 17,98 13,07 13,30 13,20 18,04 12,40 13,38 12,46 18,01 12,75 13,46 12,88 18,39 12,91 13,93 12,97 18,90 13,17 14,04 13,26 19,02 13,54 14,08 13,92 19,41 13,83 14,62

Diff. -0,54 0,05 -0,04 -0,15 0,56 -0,29 0,29 -0,23 -0,93 0,19 -1,10 -0,26 -0,05 -0,34 0,11 0,01 -0,06 0,25 -0,29 0,45 0,09 0,11 0,06 -0,01 0,38 -0,06 0,67 0,28 0,22 0,26 0,50 0,24 0,07 0,53

Diff. in % -4,90% 0,39% -0,33% -0,86% 4,44% -2,25% 2,23% -1,30% -7,66% 1,41% -9,09% -1,46% -0,40% -2,61% 0,88% 0,06% -0,47% 1,82% -2,30% 2,39% 0,69% 0,78% 0,46% -0,05% 2,80% -0,43% 4,81% 1,45% 1,60% 1,81% 3,47% 1,22% 0,50% 3,50%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

14,21 20,42 14,98 14,77 14,71 21,00 14,53 14,95 14,51 20,44 13,99 14,39 13,32 20,00 13,97 14,36 13,60 19,93 13,56 14,49 13,93 20,12 13,74 14,56 14,23 20,16 13,71 15,09 14,75 20,36 13,99 15,12 14,87 21,13

Quelle: Eigene Berechnungen 20 Terlau

Gesch. 14,26 19,85 13,86 15,01 14,29 20,34 14,61 14,80 14,49 20,77 14,19 14,72 14,24 20,34 13,71 14,35 13,63 20,27 14,08 14,59 13,89 20,24 13,77 14,70 14,15 20,51 13,94 14,92 14,49 20,68 14,04 15,34 14,89 20,89

305

Ditt. -0,05 0,57 1,12 -0,24 0,42 0,66 -0,08 0,15 0,02 -0,33 -0,20 -0,33 -0,92 -0,34 0,26 0,01 -0,03 -0,34 -0,52 -0,10 0,04 -0,12 -0,03 -0,14 0,08 -0,35 -0,23 0,17 0,26 -0,32 -0,05 -0,22 -0,02 0,24

Ditt. in % -0,35% 2,79% 7,48% -1,62% 2,86% 3,14% -0,55% 1,00% 0,14% -1,61% -1,43% -2,29% -6,91% -1,70% 1,86% 0,07% -0,22% -1,71 % -3,83% -0,69% 0,29% -0,60% -0,22% -0,96% 0,56% -1,74% -1,68% 1,13% 1,76% -1,57% -0,36% -1,46% -0,13% 1,14%

306

Anhang

Tab. B.2: EXBEKR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

471,19 408,69 567,27 507,58 600,09 480,55 643,66 577,63 673,83 580,82 701,05 615,47 685,21 573,07 714,95 654,02 695,71 598,18 797,80 695,31 895,44 758,92 1045,77 892,25 1040,04 773,98 1098,35 903,81 1058,16 859,66 1108,42 950,59 1188,24 889,62

Gesch. 457,76 365,72 617,26 484,73 570,53 465,51 714,11 568,74 688,92 535,35 771,45 591,33 696,15 587,37 818,16 675,27 712,13 557,62 785,37 694,40 831,01 753,39 972,51 830,52 957,01 810,46 1118,48 936,84· 1034,38 844,75 1200,60 1010,58 1128,55 940,64

Diff. 13,43 42,97 -49,99 22,85 29,56 15,04 -70,45 8,89 -15,09 45,47 -70,40 24,14 -10,94 -14,30 -103,21 -21,25 -16,42 40,56 12,43 0,91 64,43 5,53 73,26 61,73 83,03 -36,48 -20,13 -33,03 23,78 14,91 -92,18 -59,99 59,69 -51,02

Diff. in % 2,85% 10,51% -8,81% 4,50% 4,93% 3,13% -10,95% 1,54% -2,24% 7,83% -10,04% 3,92% -1,60% -2,50% -14,44% -3,25% -2,36% 6,78% 1,56% 0,13% 7,20% 0,73% 7,01% 6,92% 7,98% -4,71% -1,83% -3,65% 2,25% 1,73% -8,32% -6,31% 5,02% -5,74%

307

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

Gesch.

1305,98 1046,31 1244,09 949,79 1361,98 1093,98 1292,82 1003,35 1479,14 1106,39 1315,51 953,36 1508,48 1061,80 1357,53 931,56 1544,49 1126,18 1573,72 1061,51 1713,20 1260,79 1676,32 1127,87 1905,89 1376,53 1756,95 1134,63 1968,56 1340,12 1701,59 1092,99 1882,73 1280,93

Quelle: Eigene Berechnungen

1255,58 1049,73 1286,92 941,06 1363,09 1057,60 1315,67 1022,41 1439,52 1138,23 1376,81 1025,79 1479,71 1115,71 1396,44 955,47 1543,45 1104,37 1503,83 1021,29 1609,24 1263,11 1641,87 1094,36 1765,20 1304,92 1782,42 1150,63 1942,49 1377,96 1786,03 1106,72 1951,50 1285,64

Diff. 50,40 -3,42 -42,83 8,73 -1,11 36,38 -22,85 -19,06 39,62 -31,84 -61,30 -72,43 28,77 -53,91 -38,91 -23,91 1,04 21,81 69,89 40,22 103,96 -2,32 34,45 33,51 140,69 71,61 -25,47 -16,00 26,07 -37,84 -84,44 -13,73 -68,77 -4,71

Diff. in % 3,86% -0,33% -3,44% 0,92% -0,08% 3,33% -1,77% -1,90% 2,68% -2,88% -4,66% -7,60% 1,91% -5,08% -2,87% -2,57% 0,07% 1,94% 4,44% 3,79% 6,07% -0,18% 2,06% 2,97% 7,38% 5,20% -1,45% -1,41% 1,32% -2,82% -4,96% -1,26% -3,65% -0,37%

308

Anhang

Tab. B.3: EXTEXR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1612,17 1610,65 1582,49 1756,17 1771,64 1736,80 1574,83 1863,52 1971,01 1966,11 1791,89 3255,16 2662,50 2458,55 2186,21 2229,53 2063,65 2093,79 2033,61 2383,79 2602,84 2591,35 2467,10 2745,22 2749,51 2549,37 2376,15 2715,23 2703,83 2729,51 2585,75 2951,20 3057,63 2947,77

Gesch. 1740,08 1649,54 1520,16 1966,79 1932,72 1774,04 1536,17 1945,29 2064,18 2031,19 2008,92 2343,99 2837,72 2527,69 2204,15 2337,38 2136,91 1908,63 1752,60 2284,54 2361,30 2556,91 2424,53 2831,09 2817,34 2698,46 2385,01 2715,32 2722,19 2629,73 2528,03 2969,76 3052,24 3090,44

Diff. -127,91 -38,89 62,33 -210,62 -161,08 -37,24 38,66 -81,77 -93,17 -65,08 -217,03 911,17 -175,22 -69,14 -17,94 -107,85 -73,26 185,16 281,01 99,25 241,54 34,44 42,57 -85,87 -67,83 -149,09 -8,86 -0,09 -18,36 99,78 57,72 -18,56 5,39 -142,67

Diff. in % -7,93% -2,41% 3,94% -11,99% -9,09% -2,14% 2,45% -4,39% -4,73% -3,31% -12,11% 27,99% -6,58% -2,81% -0,82% -4,84% -3,55% 8,84% 13,82% 4,16% 9,28% 1,33% 1,73% -3,13% -2,47% -5,85% -0,37% 0,00% -0,68% 3,66% 2,23% -0,63% 0,18% -4,84%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

2860,06 3117,16 3255,06 3012,53 2826,42 3024,30 3117,98 3051,05 3056,14 3281,35 3365,10 3204,26 2963,60 3192,33 3281,65 3223,94 3055,03 3435,10 3719,21 3586,41 3422,82 3804,26 3943,69 3872,22 3743,05 3999,26 3976,40 4003,55 3751,02 3936,74 3905,48 3952,08 3839,15 4189,30

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 2852,73 3272,91 3276,31 3220,15 2982,02 3170,25 3138,33 3025,95 3015,24 3407,68 3425,22 3327,79 3100,11 3259,56 3224,22 3152,26 3016,12 3357,06 3462,12 3490,94 3478,18 3641,36 3756,02 3739,36 3654,11 3939,57 4055,62 3905,31 3775,20 4009,46 4042,50 3861,54 3882,02 4141,92

309

Diff. 7,33 -155,75 -21,25 -207,62 -155,60 -145,95 -20,35 25,10 40,90 -126,33 -60,12 -123,53 -136,51 -67,23 57,43 71,68 38,91 78,04 257,09 95,47 -55,36 162,90 187,67 132,86 88,94 59,69 -79,22 98,24 -24,18 -72,72 -137,02 90,54 -42,87 47,38

Diff. in % 0,26% -5,00% -0,65% -6,89% -5,51% -4,83% -0,65% 0,82% 1,34% -3,85% -1,79% -3,86% -4,61% -2,11% 1,75% 2,22% 1,27% 2,27% 6,91% 2,66% -1,62% 4,28% 4,76% 3,43% 2,38% 1,49% -1,99% 2,45% -0,64% -1,85% -3,51% 2,29% -1,12% 1,13%

310

Anhang

Tab. B.4: EXDOBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

188,66 125,76 222,41 162,59 243,74 126,15 258,69 173,27 276,57 165,53 261,53 177,55 236,63 150,10 256,28 202,82 278,76 186,78 309,02 220,49 351,62 246,68 412,98 279,19 426,87 221,47 439,23 286,06 465,49 260,78 458,83 310,98 533,24 263,27

Gesch. 195,10 87,22 242,10 141,88 233,05 120,85 274,43 166,97 289,45 122,59 287,55 155,17 287,33 148,94 301,44 191,72 263,95 147,65 296,72 212,22 345,00 235,24 373,97 267,99 385,98 258,01 450,06 305,76 438,86 259,79 491,00 341,77 496,37 300,02

Diff. -6,44 38,54 -19,69 20,71 10,69 5,30 -15,74 6,30 -12,88 42,94 -26,02 22,38 -50,70 1,16 -45,16 11,10 14,81 39,13 12,30 8,27 6,62 11,44 39,01 11,20 40,89 -36,54 -10,83 -19,70 26,63 0,99 -32,17 -30,79 36,87 -36,75

Diff. in % -3,41% 30,65% -8,85% 12,74% 4,39% 4,20% -6,08% 3,64% -4,66% 25,94% -9,95% 12,60% -21,43% 0,77% -17,62% 5,47% 5,31% 20,95% 3,98% 3,75% 1,88% 4,64% 9,45% 4,01% 9,58% -16,50% -2,47% -6,89% 5,72% 0,38% -7,01 % -9,90% 6,91% -13,96%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

545,73 336,30 522,48 246,62 530,19 324,24 537,07 269,17 598,08 363,88 603,33 293,17 710,02 379,05 651,67 278,12 721,62 420,39 787,87 355,32 830,62 499,62 888,64 394,53 933,08 555,70 945,57 413,70 984,62 507,03 892,36 364,64 890,31 467,46

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 524,10 356,68 581,72 285,27 585,13 354,07 588,52 307,43 599,62 367,29 611,44 308,30 637,15 390,60 665,07 304,17 740,25 401,12 738,06 324,62 759,99 482,10 838,65 367,97 854,98 506,29 925,47 390,52 956,50 541,82 946,54 393,17 988,25 483,16

311

Diff. 21,63 -20,38 -59,24 -38,65 -54,94 -29,83 -51,45 -38,26 -1,54 -3,41 -8,11 -15,13 72,87 -11,55 -13,40 -26,05 -18,63 19,27 49,81 30,70 70,63 17,52 49,99 26,56 78,10 49,41 20,10 23,18 28,12 -34,79 -54,18 -28,53 -97,94 -15,70

Diff. in% 3,96% -6,06% -11,34% -15,67% -10,36% -9,20% -9,58% -14,21% -0,26% -0,94% -1,34% -5,16% 10,26% -3,05% -2,06% -9,37% -2,58% 4,58% 6,32% 8,64% 8,50% 3,51% 5,63% 6,73% 8,37% 8,89% 2,13% 5,60% 2,86% -6,86% -6,07% -7,82% -11,00% -3,36%

Anhang

312

Tab. B.5: EXHAKAR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

131,23 97,59 136,49 137,07 151,49 117,95 144,91 152,62 171,27 140,68 183,51 190,67 165,84 122,51 167,36 141,79 171,22 124,06 179,45 158,76 204,52 147,69 217,42 196,48 223,29 143,60 223,24 191,53 211,98 153,82 208,45 180,26 223,96 147,00

Gesch. 125,89 88,27 142,94 126,60 150,12 105,05 163,46 150,05 172,89 121,40 170,76 154,48 176,31 132,14 186,66 174,86 162,38 116,61 177,23 158,39 194,01 149,67 204,85 183,08 212,98 154,44 225,86 202,17 219,25 157,34 235,90 211,04 227,97 171,38

Diff. 5,34 9,32 -6,45 10,47 1,37 12,90 -18,55 2,57 -1,62 19,28 12,75 36,19 -10,47 -9,63 -19,30 -33,07 8,84 7,45 2,22 0,37 10,51 -1,98 12,57 13,40 10,31 -10,84 -2,62 -10,64 -7,27 -3,52 -27,45 -30,78 -4,01 -24,38

Diff.

in %

4,07% 9,55% -4,73% 7,64% 0,90% 10,94% -12,80% 1,68% -0,95% 13,70% 6,95% 18,98% -6,31% -7,86% -11,53% -23,32% 5,16% 6,01% 1,24% 0,23% 5,14% -1,34% 5,78% 6,82% 4,62% -7,55% -1,17% -5,56% -3,43% -2,29% -13,17% -17,08% -1,79% -16,59%

313

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

231,76 208,62 245,38 165,84 264,50 217,12 250,08 176,63 268,40 225,71 271,02 167,58 261,50 203,06 279,23 178,17 276,01 221,77 285,54 180,55 278,83 234,49 307,93 185,63 309,46 243,11 324,96 210,50 352,86 272,84 343,98 208,35 384,83 276,39

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 236,40 206,39 249,69 161,34 245,34 209,66 256,49 178,91 269,04 219,25 259,97 175,67 264,20 218,72 275,25 167,81 276,05 217,04 297,16 187,87 292,67 246,98 310,35 191,08 305,25 250,43 333,99 199,31 334,49 257,81 338,24 209,85 357,90 265,30

Diff. -4,64 2,23 -4,31 4,50 19,16 7,46 -6,41 -2,28 -0,64 6,46 11,05 -8,09 -2,70 -15,66 3,98 10,36 -0,04 4,73 -11,62 -7,32 -13,84 -12,49 -2,42 -5,45 4,21 -7,32 -9,03 11,19 18,37 15,03 5,74 -1,50 26,93 11,09

Diff. in % -2,00% 1,07% -1,76% 2,71% 7,24% 3,44% -2,56% -1,29% -0,24% 2,86% 4,08% -4,83% -1,03% -7,71% 1,43% 5,81% -0,01% 2,13% -4,07% -4,05% -4,96% -5,33% -0,79% -2,94% 1,36% -3,01% -2,78% 5,32% 5,21% 5,51% 1,67% -0,72% 7,00% 4,01%

314

Anhang

Tab. B.6: EXWAER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

35,38 29,14 25,31 27,94 34,99 33,16 26,45 31,86 34,64 28,34 28,47 34,45 41,95 31,53 33,24 23,71 35,48 30,35 32,69 32,10 44,42 43,79 44,68 48,24 53,76 44,35 39,04 42,81 45,85 43,33 34,07 41,09 45,33 37,48

Gesch. 32,50 26,83 28,13 27,25 35,41 29,59 31,49 30,38 39,62 31,29 31,50 31,94 40,74 34,42 32,68 34,51 33,74 28,67 27,43 32,08 40,39 38,12 38,61 41,98 47,40 41,79 39,68 38,88 45,01 38,85 39,60 38,42 46,18 40,12

Diff. 2,88 2,31 -2,82 0,69 -0,42 3,57 -5,04 1,48 -4,98 -2,95 -3,03 2,51 1,21 -2,89 0,56 -10,80 1,74 1,68 5,26 0,02 4,03 5,67 6,07 6,26 6,36 2,56 -0,64 3,93 0,84 4,48 -5,53 2,67 -0,85 -2,64

Diff. in % 8,14% 7,93% -11,14% 2,47% -1,20% 10,77% -19,05% 4,65% -14,38% -10,41% -10,64% 7,29% 2,88% -9,17% 1,68% -45,55% 4,90% 5,54% 16,09% 0,06% 9,07% 12,95% 13,59% 12,98% 11,83% 5,77% -1,64% 9,18% 1,83% 10,34% -16,23% 6,50% -1,88% -7,04%

315

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

38,13 46,31 50,36 38,47 41,69 30,14 43,32 36,50 38,56 37,50 44,32 34,23 37,05 35,30 43,47 29,73 36,19 36,24 46,66 41,32 40,31 43,42 54,66 39,40 48,11 44,13 57,12 37,91 51,47 47,63 59,64 39,76 52,09 41,62

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 39,75 40,62 51,46 40,71 41,08 39,38 44,67 37,09 38,99 38,34 47,47 35,50 36,73 35,81 45,70 33,08 37,86 35,88 50,80 37,41 44,24 42,10 54,40 40,65 45,97 43,52 57,51 42,21 49,06 44,86 58,33 42,44 49,68 43,61

Diff. -1,62 5,69 -1,10 -2,24 0,61 -9,24 -1,35 -0,59 -0,43 -0,84 -3,15 -1,27 0,32 -0,51 -2,23 -3,35 -1,67 0,36 -4,14 3,91 -3,93 1,32 0,26 -1,25 2,14 0,61 -0,39 -4,30 2,41 2,77 1,31 -2,68 2,41 -1,99

Diff. in % -4,25% 12,29% -2,18% -5,82% 1,46% -30,66% -3,12% -1,62% -1,12% -2,24% -7,11% -3,71% 0,86% -1,44% -5,13% -11,27% -4,61% 0,99% -8,87% 9,46% -9,75% 3,04% 0,48% -3,17% 4,45% 1,38% -0,68% -11,34% 4,68% 5,82% 2,20% -6,74% 4,63% -4,78%

316

Anhang

Tab. B.7: EXGGR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

189,91 111,16 191,84 145,15 202,50 127,55 206,88 151,24 194,40 123,78 229,39 165,54 238,79 132,72 250,93 163,98 239,21 123,60 224,01 150,12 237,78 153,65 250,30 207,65 279,07 162,68 299,41 227,14 283,68 178,11 306,48 229,22 320,51 185,78

Gesch. 168,81 105,02 187,36 151,49 200,66 117,09 214,57 160,95 227,35 145,45 239,27 169,55 216,66 139,27 249,07 161,74 228,80 121,36 264,65 173,72 258,70 139,08 252,54 163,85 261,75 163,52 275,33 221,37 295,60 172,90 326,37 246,15 309,45 198,00

Diff. 21,10 6,14 4,48 -6,34 1,84 10,46 -7,69 -9,71 -32,95 -21,67 -9,88 -4,01 22,13 -6,55 1,86 2,24 10,41 2,24 -40,64 -23,60 -20,92 14,57 -2,24 43,80 17,32 -0,84 24,08 5,77 -11,92 5,21 -19,89 -16,93 11,06 -12,22

Diff. in % 11,11% 5,52% 2,34% -4,37% 0,91% 8,20% -3,72% -6,42% -16,95% -17,51% -4,31% -2,42% 9,27% -4,94% 0,74% 1,37% 4,35% 1,81% -18,14% -15,72% -8,80% 9,48% -0,89% 21,09% 6,21% -0,52% 8,04% 2,54% -4,20% 2,93% -6,49% -7,39% 3,45% -6,58%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

339,98 256,92 376,48 209,01 393,56 257,08 391,84 201,34 381,06 251,15 381,13 182,23 375,26 237,99 390,54 197,44 397,14 257,96 408,12 208,67 434,19 280,04 405,69 210,96 460,41 298,40 422,17 232,10 499,98 295,69 434,60 224,03 561,49 303,73

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 338,25 250,58 352,26 199,17 361,72 263,50 390,02 214,24 415,14 259,13 396,92 194,94 388,55 241,64 385,79 177,34 391,59 243,84 404,63 199,95 421,13 264,58 425,17 213,89 459,63 292,06 429,44 220,80 486,88 308,88 442,04 242,77 530,26 308,33

317

Diff. 1,73 6,34 24,22 9,84 31,84 -6,42 1,82 -12,90 -34,08 -7,98 -15,79 -12,71 -13,29 -3,65 4,75 20,10 5,55 14,12 3,49 8,72 13,06 15,46 -19,48 -2,93 0,78 6,34 -7,27 11,30 13,10 -13,19 -7,44 -18,74 31,23 -4,60

Diff. in % 0,51% 2,47% 6,43% 4,71% 8,09% -2,50% 0,46% -6,41% -8,94% -3,18% -4,14% -6,97% -3,54% -1,53% 1,22% 10,18% 1,40% 5,47% 0,86% 4,18% 3,01% 5,52% -4,80% -1,39% 0,17% 2,12% -1,72% 4,87% 2,62% -4,46% -1,71% -8,36% 5,56% -1,51%

318

Anhang

Tab. B.8: EXGGWAER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

77,21 69,60 75,14 75,85 82,53 82,60 82,41 84,03 80,39 77,99 92,77 93,06 96,56 87,80 92,19 90,20 93,34 85,75 96,26 89,86 112,69 112,13 113,66 121,63 129,76 118,58 126,29 130,43 129,99 128,60 129,80 136,04 136,78 132,41

Gesch. 73,22 65,72 75,37 70,99 80,69 74,35 82,12 85,16 95,57 87,85 88,84 90,09 106,47 95,06 96,73 92,78 95,67 89,49 94,23 98,29 109,05 99,09 114,06 119,68 125,02 120,42 126,76 124,53 133,34 129,17 131,08 137,08 142,03 137,88

Diff.

3,99 3,88 -0,23 4,86 1,84 8,25 0,29 -1,13 -15,18 -9,86 3,93 2,97 -9,91 -7,26 -4,54 -2,58 -2,33 -3,74 2,03 -8,43 3,64 13,04 -0,40 1,95 4,74 -1,84 -0,47 5,90 -3,35 -0,57 -1,28 -1,04 -5,25 -5,47

Diff. in% 5,17% 5,57% -0,31% 6,41% 2,23% 9,99% 0,35% -1,34% -18,88% -12,64% 4,24% 3,19% -10,26% -8,27% -4,92% -2,86% -2,50% -4,36% 2,11% -9,38% 3,23% 11,63% -0,35% 1,60% 3,65% -1,55% -0,37% 4,52% -2,58% -0,44% -0,99% -0,76% -3,84% -4,13%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

146,02 156,71 162,39 150,28 158,54 154,21 165,10 150,64 155,79 144,50 163,86 141,18 147,62 139,15 158,82 135,71 141,98 134,91 157,12 139,57 143,74 144,84 161,82 155,59 155,48 163,17 163,28 155,02 173,55 163,16 170,79 155,59 169,28 160,61

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 139,24 142,17 156,86 149,96 152,86 149,58 161,86 143,65 156,01 152,79 159,61 142,61 150,85 141,64 150,76 137,55 149,29 141,77 154,94 138,55 151,93 147,64 154,67 145,20 157,40 159,67 164,60 159,46 162,46 161,22 178,06 163,01 171,30 167,27

319

Diff. 6,78 14,54 5,53 0,32 5,68 4,63 3,24 6,99 -0,22 -8,29 4,25 -1,43 -3,23 -2,49 8,06 -1,84 -7,31 -6,86 2,18 1,02 -8,19 -2,80 7,15 10,39 -1,92 3,50 -1,32 -4,44 11,09 1,94 -7,27 -7,42 -2,02 -6,66

Diff. in% 4,64% 9,28% 3,41% 0,21% 3,58% 3,00% 1,96% 4,64% -0,14% -5,74% 2,59% -1,01% -2,19% -1,79% 5,07% -1,36% -5,15% -5,08% 1,39% 0,73% -5,70% -1,93% 4,42% 6,68% -1,23% 2,15% -0,81% -2,86% 6,39% 1,19% -4,26% -4,77% -1,19% -4,15%

320

Anhang

Tab. B.9: EXGGSTOR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

194,45 198,31 186,20 225,40 176,23 207,00 185,30 224,62 203,58 220,75 219,59 252,39 248,28 234,60 202,43 227,35 196,07 215,37 193,87 238,12 248,77 262,51 246,28 263,19 228,10 231,98 214,97 259,98 207,16 243,24 217,83 268,34 241,90 262,21

Gesch. 175,81 212,72 180,58 220,06 195,44 202,59 186,50 227,52 221,54 241,61 208,69 256,44 232,35 244,88 199,69 230,39 194,92 218,51 195,25 241,21 227,03 257,50 224,58 272,23 239,87 248,23 212,02 253,53 235,20 237,81 216,85 258,81 244,65 261,37

Diff. 18,64 -14,41 5,62 5,34 -19,21 4,41 -1,20 -2,90 -17,96 -20,86 10,90 -4,05 15,93 -10,28 2,74 -3,04 1,15 -3,14 -1,38 -3,09 21,74 5,01 21,70 -9,04 -11,77 -16,25 2,95 6,45 -28,04 5,43 0,98 9,53 -2,75 0,84

Diff. in % 9,59% -7,27% 3,02% 2,37% -10,90% 2,13% -0,65% -1,29% -8,82% -9,45% 4,96% -1,60% 6,42% -4,38% 1,35% -1,34% 0,59% -1,46% -0,71% -1,30% 8,74% 1,91% 8,81% -3,43% -5,16% -7,00% 1,37% 2,48% -13,54% 2,23% 0,45% 3,55% -1,14% 0,32%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

259,12 299,93 279,42 273,75 237,30 265,02 234,61 248,38 218,18 268,88 250,37 256,00 202,78 258,38 234,68 257,81 209,00 259,07 241,32 250,34 197,48 226,18 210,75 243,21 211,07 239,02 227,93 259,72 211,88 244,64 223,10 259,33 222,20 234,50

Quelle: Eigene Berechnungen 21 Terlau

Gesch. 231,13 282,11 264,44 277,50 243,05 269,91 242,03 254,10 221,08 259,88 244,06 254,63 216,92 240,64 226,95 244,37 216,52 241,75 233,41 243,79 211,94 239,52 218,40 235,63 213,15 247,84 217,39 243,25 225,85 254,72 233,23 246,03 231,66 258,45

321

Diff.

27,99 17,82 14,98 -3,75 -5,75 -4,89 -7,42 -5,72 -2,90 9,00 6,31 1,37 -14,14 17,74 7,73 13,44 -7,52 17,32 7,91 6,55 -14,46 -13,34 -7,65 7,58 -2,08 -8,82 10,54 16,47 -13,97 -10,08 -10,13 13,30 -9,46 -23,95

Diff. in % 10,80% 5,94% 5,36% -1,37% -2,42% -1,85% -3,16% -2,30% -1,33% 3,35% 2,52% 0,54% -6,97% 6,87% 3,29% 5,21% -3,60% 6,69% 3,28% 2,62% -7,32% -5,90% -3,63% 3,12% -0,99% -3,69% 4,62% 6,34% -6,59% -4,12% -4,54% 5,13% -4,26% -10,21%

Anhang

322

Tab. B.1O: EXWEBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

688,55 592,58 727,76 681,14 679,56 606,64 722,86 753,78 802,76 703,96 768,17 764,83 903,42 742,55 849,78 843,71 768,86 737,81 840,50 836,03 930,65 968,40 856,97 1018,02 1002,96 960,98 826,35 1019,97 967,39 1048,28 934,99 1124,22 1182,99 1165,93

Gesch. 658,28 639,86 658,84 728,47 696,95 613,75 688,20 786,33 788,13 816,26 808,66 846,98 892,58 795,77 722,30 760,02 765,01 671,44 753,31 860,13 893,62 903,71 936,22 982,07 1003,94 987,73 878,63 1019,65 992,01 991,58 915,33 1097,10 1085,06 1115,08

Diff. 30,27 -47,28 68,92 -47,33 -17,39 -7,11 34,66 -32,55 14,63 -112,30 -40,49 -82,15 10,84 -53,22 127,48 83,69 3,85 66,37 87,19 -24,10 37,03 64,69 -79,25 35,95 -0,98 -26,75 -52,28 0,32 -24,62 56,70 19,66 27,12 97,93 50,85

Diff. in % 4,40% -7,98% 9,47% -6,95% -2,56% -1,17% 4,79% -4,32% 1,82% -15,95% -5,27% -10,74% 1,20% -7,17% 15,00% 9,92% 0,50% 9,00% 10,37% -2,88% 3,98% 6,68% -9,25% 3,53% -0,10% -2,78% -6,33% 0,03% -2,54% 5,41% 2,10% 2,41% 8,28% 4,36%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1033,17 1129,07 1130,64 1127,21 940,60 1083,17 1045,89 1146,61 1082,48 1223,39 1202,56 1252,42 1063,09 1199,23 1131,26 1253,21 1058,91 1282,55 1292,32 1402,97 1198,39 1439,63 1461,98 1554,67 1405,11 1597,92 1513,91 1648,81 1364,13 1545,20 1402,66 1580,44 1292,81 1637,92

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 1010,17 1152,43 1176,64 1188,92 1005,86 1113,36 1111,00 1216,58 1085,16 1242,84 1206,37 1263,64 1129,62 1245,93 1206,51 1256,12 1118,55 1265,75 1233,05 1383,77 1164,04 1381,79 1406,83 1494,81 1304,94 1528,04 1507,58 1547,15 1400,28 1573,78 1484,82 1607,31 1385,89 1595,11

323

Diff. 23,00 -23,36 -46,00 -61,71 -65,26 -30,19 -65,11 -69,97 -2,68 -19,45 -3,81 -11,22 -66,53 -46,70 -75,25 -2,91 -59,64 16,80 59,27 19,20 34,35 57,84 55,15 59,86 100,17 69,88 6,33 101,66 -36,15 -28,58 -82,16 -26,87 -93,08 42,81

Diff. in % 2,23% -2,07% -4,07% -5,47% -6,94% -2,79% -6,23% -6,10% -0,25% -1,59% -0,32% -0,90% -6,26% -3,89% -6,65% -0,23% -5,63% 1,31% 4,59% 1,37% 2,87% 4,02% 3,77% 3,85% 7,13% 4,37% 0,42% 6,17% -2,65% -1,85% -5,86% -1,70% -7,20% 2,61%

Anhang

324

Tab. B.11: EXGARNR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

616,36 589,17 486,40 608,48 619,54 649,65 562,29 647,91 786,84 804,03 752,50 819,03 863,04 808,73 684,03 850,23 661,07 712,92 649,96 746,79 867,54 872,10 782,59 868,71 829,78 810,78 669,91 810,28 798,41 807,00 690,12 833,12 844,83 837,89

Gesch. 587,38 613,80 525,23 628,78 640,99 618,86 571,72 700,98 726,96 769,88 672,90 828,07 811,08 801,77 683,51 741,58 776,88 660,63 606,67 776,80 799,19 860,64 758,00 887,74 870,07 819,34 694,14 801,47 825,76 814,78 715,24 855,93 884,21 866,14

Diff. 28,98 -24,63 -38,83 -20,30 -21,45 30,79 -9,43 -53,07 59,88 34,15 79,60 -9,04 51,96 6,96 0,52 108,65 -115,81 52,29 43,29 -30,01 68,35 11,46 24,59 -19,03 -40,29 -8,56 -24,23 8,81 -27,35 -7,78 -25,12 -22,81 -39,38 -28,25

Diff. in % 4,70% -4,18% -7,98% -3,34% -3,46% 4,74% -1,68% -8,19% 7,61% 4,25% 10,58% -1,10% 6,02% 0,86% 0,08% 12,78% -17,52% 7,33% 6,66% -4,02% 7,88% 1,31% 3,14% -2,19% -4,86% -1,06% -3,62% 1,09% -3,43% -0,96% -3,64% -2,74% -4,66% -3,37%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

756,74 854,69 894,31 853,37 735,01 878,76 910,32 922,30 809,00 917,04 913,73 893,73 758,44 858,98 908,80 889,32 803,46 959,54 1084,53 1040,12 973,65 1119,81 1154,21 1114,34 987,51 1086,11 1079,46 1093,37 929,27 1054,19 1104,35 1109,60 1001,70 1178,08

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 748,15 882,42 904,76 877,81 740,43 853,36 912,47 918,32 827,38 945,10 959,35 925,25 795,66 894,84 900,32 919,50 800,64 939,37 1017,52 1050,19 921,43 1088,13 1135,01 1120,56 1000,79 1110,10 1102,94 1078,84 971,79 1053,44 1082,23 1086,99 998,93 1103,62

325

Diff. 8,59 -27,73 -10,45 -24,44 -5,42 25,40 -2,15 3,98 -18,38 -28,06 -45,62 -31,52 -37,22 -35,86 8,48 -30,18 2,82 20,17 67,01 -10,07 52,22 31,68 19,20 -6,22 -13,28 -23,99 -23,48 14,53 -42,52 0,75 22,12 22,61 2,77 74,46

Diff. in % 1,14% -3,24% -1,17% -2,86% -0,74% 2,89% -0,24% 0,43% -2,27% -3,06% -4,99% -3,53% -4,91% -4,17% 0,93% -3,39% 0,35% 2,10% 6,18% -0,97% 5,36% 2,83% 1,66% -0,56% -1,34% -2,21% -2,18% 1,33% -4,58% 0,07% 2,00% 2,04% 0,28% 6,32%

326

Anhang

Tab. B.12: ETWR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

76,50 89,40 84,20 121,30 87,50 90,10 90,00 122,90 87,90 93,30 81,80 119,70 81,50 87,80 83,00 118,50 82,70 90,50 82,80 123,80 83,00 91,10 84,50 122,00 86,20 90,10 89,30 123,60 86,90 84,10 91,50 124,40 84,60 93,10

Gesch. 79,20 89,55 84,84 121,36 83,20 92,44 89,43 122,93 87,95 90,05 83,91 116,22 82,88 88,65 82,03 119,14 82,23 88,61 82,42 120,70 82,94 89,00 82,95 121,23 83,37 88,73 85,19 120,99 85,51 90,68 90,69 125,39 86,79 87,93

Diff. -2,70 -0,15 -0,64 -0,06 4,30 -2,34 0,57 -0,03 -0,05 3,25 -2,11 3,48 -1,38 -0,85 0,97 -0,64 0,47 1,89 0,38 3,10 0,06 2,10 1,55 0,77 2,83 1,37 4,11 2,61 1,39 -6,58 0,81 -0,99 -2,19 5,17

Diff. in % -3,53% -0,17% -0,76% -0,05% 4,91% -2,60% 0,63% -0,02% -0,06% 3,48% -2,58% 2,91% -1,69% -0,97% 1,17% -0,54% 0,57% 2,09% 0,46% 2,50% 0,07% 2,31% 1,83% 0,63% 3,28% 1,52% 4,60% 2,11% 1,60% -7,82% 0,89% -0,80% -2,59% 5,55%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

86,80 124,40 91,40 90,70 89,80 127,90 87,40 90,20 87,30 122,70 82,20 84,90 78,30 116,90 81,00 83,70 79,30 115,60 79,00 84,60 81,10 115,60 80,70 86,30 83,70 117,90 80,90 89,60 87,00 119,50 83,00 88,20 86,70 123,50

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 89,51 123,91 87,85 91,30 86,82 124,91 88,03 88,40 86,67 122,99 82,96 85,76 80,49 117,75 81,61 85,21 80,42 119,47 81,06 83,65 81,25 117,35 80,52 86,22 83,35 120,19 82,29 90,17 87,69 121,61 84,04 91,35 89,46 124,07

327

Diff. -2,71 0,49 3,55 -0,60 2,98 2,99 -0,63 1,80 0,63 -0,29 -0,76 -0,86 -2,19 -0,85 -0,61 -1,51 -1,12 -3,87 -2,06 0,95 -0,15 -1,75 0,18 0,08 0,35 -2,29 -1,39 -0,57 -0,69 -2,11 -1,04 -3,15 -2,76 -0,57

Diff. in % -3,12% 0,39% 3,88% -0,66% 3,32% 2,34% -0,72% 2,00% 0,72% -0,24% -0,92% -1,01% -2,80% -0,73% -0,75% -1,80% -1,41% -3,35% -2,61% 1,12% -0,18% -1,51% 0,22% 0,09% 0,42% -1,94% -1,72% -0,64% -0,79% -1,77% -1,25% -3,57% -3,18% -0,46%

328

Anhang

Tab. B.13: EHTOAS - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

82,80 95,60 92,90 129,80 91,80 93,50 95,60 127,60 88,80 97,90 89,80 126,60 86,80 93,10 88,90 122,00 86,20 93,90 88,00 124,90 86,40 94,90 88,90 123,70 89,10 92,80 92,10 122,70 87,30 91,80 91,90 123,80 85,30 96,40

Gesch. 85,07 93,08 90,27 129,38 88,25 96,18 94,18 129,48 93,03 94,72 93,56 125,37 84,45 90,55 85,86 122,43 85,97 92,12 87,97 122,65 85,48 94,08 87,42 123,00 86,17 92,17 88,31 122,07 88,10 91,62 90,41 123,58 88,71 94,08

Diff. -2,27 2,52 2,63 0,42 3,55 -2,68 1,42 -1,88 -4,23 3,18 -3,76 1,23 2,35 2,55 3,04 -0,43 0,23 1,78 0,03 2,25 0,92 0,82 1,48 0,70 2,93 0,63 3,79 0,63 -0,80 0,18 1,49 0,22 -3,41 2,32

Diff. in % -2,74% 2,64% 2,83% 0,32% 3,87% -2,87% 1,49% -1,47% -4,76% 3,25% -4,19% 0,97% 2,71% 2,74% 3,42% -0,35% 0,27% 1,90% 0,03% 1,80% 1,06% 0,86% 1,66% 0,57% 3,29% 0,68% 4,12% 0,51% -0,92% 0,20% 1,62% 0,18% -4,00% 2,41%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

89,80 125,70 92,90 91,00 89,00 127,20 88,50 89,10 85,50 123,40 84,10 84,80 78,40 117,00 82,60 82,50 78,20 114,80 79,90 83,30 81,30 118,10 84,90 88,10 84,40 120,60 83,60 89,90 86,30 121,40 85,50 92,30 89,40 126,10

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 90,72 125,03 86,28 94,24 91,05 124,81 90,34 91,54 87,31 124,06 85,80 87,02 82,82 120,05 80,39 83,27 80,52 118,65 83,78 86,61 81,16 116,73 82,19 85,91 83,66 120,29 85,65 91,43 86,43 123,83 86,84 92,29 88,74 124,00

329

Diff. -0,92 0,67 6,62 -3,24 -2,05 2,39 -1,84 -2,44 -1,81 -0,66 -1,70 -2,22 -4,42 -3,05 2,21 -0,77 -2,32 -3,85 -3,88 -3,31 0,14 1,37 2,71 2,19 0,74 0,31 -2,05 -1,53 -0,13 -2,43 -1,34 0,01 0,66 2,10

Diff. in % -1,02% 0,53% 7,13% -3,56% -2,30% 1,88% -2,08% -2,74% -2,12% -0,53% -2,02% -2,62% -5,64% -2,61% 2,68% -0,93% -2,97% -3,35% -4,86% -3,97% 0,17% 1,16% 3,19% 2,49% 0,88% 0,26% -2,45% -1,70% -0,15% -2,00% -1,57% 0,01% 0,74% 1,67%

330

Anhang

Tab. B.14: EOBER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

71,90 87,00 77,40 116,10 86,70 90,40 86,60 120,00 81,90 92,40 75,00 115,20 77,60 87,20 78,40 123,80 82,40 91,60 78,90 117,80 79,80 91,20 80,40 118,90 83,00 88,70 86,20 121,60 86,20 92,10 91,40 124,40 83,00 92,50

Gesch. 73,80 88,72 79,54 115,57 80,54 90,53 84,81 117,35 84,79 90,29 77,58 110,83 76,74 86,61 77,85 119,88 79,02 89,08 76,19 114,32 82,07 90,52 79,18 119,90 82,03 89,46 83,22 119,14 84,19 91,73 89,88 124,97 87,06 96,34

Diff. -1,90 -1,72 -2,14 0,53 6,16 -0,13 1,79 2,65 -2,89 2,11 -2,58 4,37 0,86 0,59 0,55 3,92 3,38 2,52 2,71 3,48 -2,27 0,68 1,22 -1,00 0,97 -0,76 2,98 2,46 2,01 0,37 1,52 -0,57 -4,06 -3,84

Diff. in% -2,64% -1,98% -2,76% 0,46% 7,10% -0,14% 2,07% 2,21% -3,53% 2,28% -3,44% 3,79% 1,11% 0,68% 0,70% 3,17% 4,10% 2,75% 3,43% 2,95% -2,84% 0,75% 1,52% -0,84% 1,17% -0,86% 3,46% 2,02% 2,33% 0,40% 1,66% -0,46% -4,89% -4,15%

331

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

84,90 123,20 89,00 93,20 89,70 127,90 85,90 93,50 87,40 122,80 81,60 89,00 78,30 118,50 81,00 88,40 81,60 119,30 78,90 90,10 83,60 118,80 80,80 91,40 86,60 122,80 82,20 96,30 92,00 125,90 83,70 97,70 92,10 132,80

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 89,32 125,71 90,30 93,08 87,25 127,31 87,89 92,31 87,06 124,05 82,46 88,80 78,49 118,43 82,40 89,59 80,64 122,13 81,55 88,65 83,22 121,49 81,63 91,89 85,89 124,48 83,32 96,77 91,43 126,89 86,40 98,34 94,10 131,58

Diff. -4,42 -2,51 -1,30 0,12 2,45 0,59 -1,99 1,19 0,34 -1,25 -0,86 0,20 -0,19 0,07 -1,40 -1,19 0,96 -2,83 -2,65 1,45 0,38 -2,69 -0,83 -0,49 0,71 -1,68 -1,12 -0,47 0,57 -0,99 -2,70 -0,64 -2,00 1,22

Diff. in % -5,21% -2,04% -1,46% 0,13% 2,73% 0,46% -2,32% 1,27% 0,39% -1,02% -1,05% 0,22% -0,24% 0,06% -1,73% -1,35% 1,18% -2,37% -3,36% 1,61% 0,45% -2,26% -1,03% -0,54% 0,82% -1,37% -1,36% -0,49% 0,62% -0,79% -3,23% -0,66% -2,17% 0,92%

Anhang

332

Tab. B.15: EDOBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

83,03 98,07 91,40 122,97 100,92 102,13 101,36 124,38 93,21 102,41 88,56 118,39 88,59 95,98 91,27 119,82 92,67 102,84 94,21 126,00 92,89 104,67 97,61 122,77 96,86 102,18 103,19 122,92 95,79 102,74 102,95 117,15 87,50 99,05

Gesch. 85,55 97,94 91,85 123,72 93,33 102,74 99,15 123,32 96,58 99,28 90,30 114,02 85,52 94,88 90,45 120,00 91,67 101,70 94,19 124,53 92,71 102,39 97,41 123,83 94,18 102,29 97,56 123,63 95,20 103,52 103,73 127,31 94,69 102,39

Diff. -2,52 0,13 -0,45 -0,75 7,59 -0,61 2,21 1,06 -3,37 3,13 -1,74 4,37 3,07 1,10 0,82 -0,18 1,00 1,14 0,02 1,47 0,18 2,28 0,20 -1,06 2,68 -0,11 5,63 -0,71 0,59 -0,78 -0,78 -10,16 -7,19 -3,34

Diff. in % -3,04% 0,13% -0,49% -0,61% 7,52% -0,60% 2,18% 0,85% -3,62% 3,06% -1,96% 3,69% 3,47% 1,15% 0,90% -0,15% 1,08% 1,11% 0,02% 1,17% 0,19% 2,18% 0,20% -0,86% 2,77% -0,11% 5,46% -0,58% 0,62% -0,76% -0,76% -8,67% -8,22% -3,37%

333

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

93,53 119,98 92,28 93,27 92,62 121,53 88,83 93,21 89,74 117,46 83,18 86,84 80,02 111,42 81,83 87,09 83,76 113,24 81,28 89,69 86,24 115,47 83,30 91,94 90,75 118,76 85,70 97,98 96,04 121,61 84,47 98,59 94,19 134,88

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 96,59 117,03 89,48 94,89 93,89 122,16 88,63 92,50 90,65 116,03 81,94 87,15 82,39 112,53 82,85 90,50 85,57 116,26 83,49 88,81 83,79 117,12 85,97 94,66 90,68 121,41 84,63 93,94 92,64 119,76 85,95 99,09 96,60 126,10

Diff. -3,06 2,95 2,80 -1,62 -1,27 -0,63 0,20 0,71 -0,91 1,43 1,24 -0,31 -2,37 -1,11 -1,02 -3,41 -1,81 -3,02 -2,21 0,88 2,45 -1,65 -2,67 -2,72 0,07 -2,65 1,07 4,04 3,40 1,85 -1,48 -0,50 -2,41 8,78

Diff. in% -3,27% 2,46% 3,03% -1,74% -1,37% -0,52% 0,23% 0,76% -1,01% 1,22% 1,49% -0,36% -2,96% -1,00% -1,25% -3,92% -2,16% -2,67% -2,72% 0,98% 2,84% -1,43% -3,21% -2,96% 0,08% -2,23% 1,25% 4,12% 3,54% 1,52% -1,75% -0,51% -2,56% 6,51%

Anhang

334

Tab. B.16: EHAKAR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

79,69 100,62 86,02 133,89 100,15 104,10 94,05 135,51 90,67 106,14 81,59 127,95 87,45 97,72 84,57 133,01 92,62 103,97 84,51 135,04 89,11 103,77 86,05 132,10 91,22 101,35 90,56 133,78 90,56 96,73 92,62 132,15 87,67 96,11

Gesch. 84,53 100,86 85,96 130,45 93,31 101,32 91,41 134,52 91,86 105,19 82,97 132,26 89,42 99,09 85,01 129,84 88,79 102,08 83,81 136,79 91,55 102,63 86,18 131,96 90,60 99,97 90,28 132,82 89,53 101,61 89,97 133,58 88,30 101,28

Diff. -4,84 -0,24 0,06 3,44 6,84 2,78 2,64 0,99 -1,19 0,95 -1,38 -4,31 -1,97 -1,37 -0,44 3,17 3,83 1,89 0,70 -1,75 -2,44 1,14 -0,13 0,14 0,62 1,38 0,28 0,96 1,03 -4,88 2,65 -1,43 -0,63 -5,17

Diff. in % -6,07% -0,24% 0,07% 2,57% 6,83% 2,67% 2,81% 0,73% -1,31% 0,90% -1,69% -3,37% -2,25% -1,40% -0,52% 2,38% 4,14% 1,82% 0,83% -1,30% -2,74% 1,10% -0,15% 0,11% 0,68% 1,36% 0,31% 0,72% 1,14% -5,04% 2,86% -1,08% -0,72% -5,38%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

83,73 128,54 91,29 95,68 83,63 128,94 88,41 95,38 82,14 124,32 80,76 91,10 72,01 118,38 79,14 90,38 74,38 119,68 78,23 92,31 78,38 120,92 78,57 92,12 79,83 121,51 78,90 94,79 82,47 123,04 76,59 94,30 79,49 132,87

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 86,29 134,24 92,05 91,50 84,27 129,30 83,03 94,67 79,22 121,41 80,87 90,01 71,61 119,43 79,64 91,73 76,59 119,99 76,82 91,66 78,07 121,98 80,01 92,89 80,41 122,04 79,30 96,11 82,67 123,14 81,41 93,97 81,33 127,87

335

Diff. -2,56 -5,70 -0,76 4,18 -0,64 -0,36 5,38 0,71 2,92 2,91 -0,11 1,09 0,40 -1,05 -0,50 -1,35 -2,21 -0,31 1,41 0,65 0,31 -1,06 -1,44 -0,77 -0,58 -0,53 -0,40 -1,32 -0,20 -0,10 -4,82 0,33 -1,84 5,00

Diff. in% -3,06% -4,43% -0,83% 4,37% -0,77% -0,28% 6,09% 0,74% 3,55% 2,34% -0,14% 1,20% 0,56% -0,89% -0,63% -1,49% -2,97% -0,26% 1,80% 0,70% 0,40% -0,88% -1,83% -0,84% -0,73% -0,44% -0,51% -1,39% -0,24% -0,08% -6,29% 0,35% -2,31% 3,76%

Anhang

336

Tab. B.17: EWAER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

84,90 95,40 93,40 128,20 91,70 94,50 96,70 131,70 89,80 96,40 90,10 131,70 88,70 92,90 90,50 127,70 88,80 96,70 91,70 134,20 92,50 96,40 93,30 138,40 94,80 94,70 94,60 132,10 91,10 92,90 92,10 127,20 94,50 92,10

Gesch. 86,36 96,87 93,02 128,65 93,20 98,02 97,24 129,26 92,21 98,33 93,10 129,01 90,64 95,52 90,80 128,28 89,91 95,21 89,33 128,39 89,50 96,30 89,87 129,36 91,44 94,24 92,43 130,92 91,46 93,35 93,22 128,25 88,93 94,26

Diff. -1,46 -1,47 0,38 -0,45 -1,50 -3,52 -0,54 2,44 -2,41 -1,93 -3,00 2,69 -1,94 -2,62 -0,30 -0,58 -1,11 1,49 2,37 5,81 3,00 0,10 3,43 9,04 3,36 0,46 2,17 1,18 -0,36 -0,45 -1,12 -1,05 5,57 -2,16

Diff. in % -1,72% -1,54% 0,41% -0,35% -1,64% -3,72% -0,56% 1,85% -2,68% -2,00% -3,33% 2,04% -2,19% -2,82% -0,33% -0,45% -1,25% 1,54% 2,58% 4,33% 3,24% 0,10% 3,68% 6,53% 3,54% 0,49% 2,29% 0,89% -0,40% -0,48% -1,22% -0,83% 5,89% -2,35%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

86,30 125,20 91,90 89,10 87,30 131,50 87,50 96,90 91,80 126,80 75,90 86,40 75,70 114,80 72,60 79,30 74,50 106,70 72,20 78,50 74,50 108,00 71,40 78,00 73,90 108,00 68,70 79,90 72,80 100,70 69,20 79,60 75,70 108,80

Quelle: Eigene Berechnungen 22 Terlau

Gesch. 89,71 127,82 92,90 90,71 87,84 127,71 88,39 88,60 85,71 126,13 82,83 87,59 80,89 120,86 76,64 81,78 74,21 114,32 72,02 77,92 73,40 110,32 70,90 76,20 72,91 109,27 68,78 76,46 73,10 108,38 67,19 75,60 71,47 107,04

337

Diff. -3,41 -2,62 -1,00 -1,61 -0,54 3,79 -0,89 8,30 6,09 0,67 -6,93 -1,19 -5,19 -6,06 -4,04 -2,48 0,29 -7,62 0,18 0,58 1,10 -2,32 0,50 1,80 0,99 -1,27 -0,08 3,44 -0,30 -7,68 2,01 4,00 4,23 1,76

Diff. in % -3,95% -2,09% -1,09% -1,81 % -0,62% 2,88% -1,02% 8,57% 6,63% 0,53% -9,13% -1,38% -6,86% -5,28% -5,56% -3,13% 0,39% -7,14% 0,25% 0,74% 1,48% -2,15% 0,70% 2,31% 1,34% -1,18% -0,12% 4,31% -0,41% -7,63% 2,90% 5,03% 5,59% 1,62%

338

Anhang

Tab. B.18: EHAUSR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

78,65 77,64 91,47 113,14 79,72 76,29 91,69 114,70 83,09 78,61 90,19 114,02 83,65 75,28 91,28 106,40 78,10 72,13 88,44 107,27 77,05 71,46 86,37 113,20 79,64 76,08 96,47 115,16 80,06 76,75 93,24 117,49 80,08 81,68

Gesch. 78,92 77,32 93,15 115,07 81,00 79,41 94,79 115,89 82,07 77,87 90,49 113,36 81,38 77,81 89,90 113,57 82,66 73,69 90,46 109,19 76,99 70,37 86,50 107,01 76,62 71,84 88,05 113,94 79,42 76,28 95,77 116,90 80,24 76,03

Diff. -0,27 0,32 -1,68 -1,93 -1,28 -3,12 -3,10 -1,19 1,02 0,74 -0,30 0,66 2,27 -2,53 1,38 -7,17 -4,56 -1,56 -2,02 -1,92 0,06 1,09 -0,13 6,19 3,02 4,24 8,42 1,22 0,64 0,47 -2,53 0,59 -0,16 5,65

Diff. in % -0,34% 0,41% -1,84% -1,71% -1,61% -4,09% -3,38% -1,04% 1,23% 0,94% -0,33% 0,58% 2,71% -3,36% 1,51% -6,74% -5,84% -2,16% -2,28% -1,79% 0,08% 1,53% -0,15% 5,47% 3,79% 5,57% 8,73% 1,06% 0,80% 0,61% -2,71% 0,50% -0,20% 6,92%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

94,11 123,64 91,91 80,44 97,51 129,57 89,62 81,08 97,99 123,01 83,71 73,20 91,74 119,82 81,90 73,02 86,12 116,52 74,47 70,69 85,28 106,90 72,71 69,41 84,41 106,99 73,61 73,11 88,78 112,16 77,34 75,22 95,06 123,78

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 92,92 118,15 81,45 81,00 94,86 123,53 89,18 77,82 92,85 124,13 85,81 77,49 92,77 118,83 82,60 71,42 90,03 118,04 79,86 72,89 86,61 116,93 75,91 71,01 88,50 110,35 75,33 75,46 90,22 112,57 75,86 74,37 92,31 116,30

339

Diff. 1,19 5,49 10,46 -0,56 2,65 6,04 0,44 3,26 5,14 -1,12 -2,10 -4,29 -1,03 0,99 -0,70 1,60 -3,91 -1,52 -5,39 -2,20 -1,33 -10,03 -3,20 -1,60 -4,09 -3,36 -1,72 -2,35 -1,44 -0,41 1,48 0,85 2,75 7,48

Diff. in% 1,26% 4,44% 11,38% -0,70% 2,72% 4,66% 0,49% 4,02% 5,25% -0,91% -2,51% -5,86% -1,12% 0,83% -0,85% 2,19% -4,54% -1,30% -7,24% -3,11% -1,56% -9,38% -4,40% -2,31% -4,85% -3,14% -2,34% -3,21% -1,62% -0,37% 1,91% 1,13% 2,89% 6,04%

Anhang

340

Tab. B.19: EHEIMR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

101,91 95,20 111,99 136,43 107,75 96,51 114,68 140,25 109,88 95,86 107,82 129,88 111,49 86,28 103,03 118,84 93,56 80,60 95,14 123,79 97,12 76,75 94,62 124,46 99,21 80,65 100,22 126,94 94,11 79,83 96,20 118,86 91,30 84,29

Gesch. 106,01 99,54 114,08 136,66 109,31 100,52 115,36 138,52 110,11 97,60 107,96 131,25 104,17 90,11 100,25 123,50 103,50 82,95 97,83 118,49 92,48 78,45 91,85 118,06 94,96 75,94 92,55 121,24 96,38 78,69 95,73 121,66 91,89 77,77

Diff. -4,10 -4,34 -2,09 -0,23 -1,56 -4,01 -0,68 1,73 -0,23 -1,74 -0,14 -1,37 7,32 -3,83 2,78 -4,66 -9,94 -2,35 -2,69 5,30 4,64 -1,70 2,77 6,40 4,25 4,71 7,67 5,70 -2,27 1,14 0,47 -2,80 -0,59 6,52

Diff. in% -4,02% -4,56% -1,87% -0,17% -1,45% -4,16% -0,59% 1,23% -0,21% -1,82% -0,13% -1,05% 6,57% -4,44% 2,70% -3,92% -10,62% -2,92% -2,83% 4,28% 4,78% -2,21% 2,93% 5,14% 4,28% 5,84% 7,65% 4,49% -2,41% 1,43% 0,49% -2,36% -0,65% 7,74%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

90,08 120,47 103,34 83,85 91,63 120,77 94,71 75,10 80,31 102,65 84,08 66,17 71,74 99,27 83,71 68,17 67,95 93,04 83,19 64,48 63,03 85,94 75,26 60,47 65,94 81,05 70,91 57,88 66,87 86,71 73,35 58,41 71,84 88,11

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 93,69 115,54 93,85 79,17 88,95 116,13 96,80 75,45 83,70 109,83 87,87 67,06 72,54 97,17 83,13 66,15 71,09 97,10 82,00 63,91 69,91 92,34 78,48 58,56 62,01 83,39 72,84 61,67 69,23 86,00 71,53 56,66 66,37 90,57

341

Diff. -3,61 4,93 9,49 4,68 2,68 4,64 -2,09 -0,35 -3,39 -7,18 -3,79 -0,89 -0,80 2,10 0,58 2,02 -3,14 -4,06 1,19 0,57 -6,88 -6,40 -3,22 1,91 3,93 -2,34 -1,93 -3,79 -2,36 0,71 1,82 1,75 5,47 -2,46

Diff. in % -4,01% 4,09% 9,18% 5,58% 2,92% 3,84% -2,21% -0,47% -4,22% -6,99% -4,51% -1,35% -1,12% 2,12% 0,69% 2,96% -4,62% -4,36% 1,43% 0,88% -10,92% -7,45% -4,28% 3,16% 5,96% -2,89% -2,72% -6,55% -3,53% 0,82% 2,48% 3,00% 7,61% -2,79%

342

Anhang

Tab. B.20: EMETR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

125,35 119,60 117,80 147,76 137,02 126,61 120,29 148,78 139,30 126,91 114,27 147,30 136,92 123,67 118,55 147,10 134,47 133,45 119,69 142,50 128,61 121,67 109,84 130,31 127,36 114,22 108,14 126,56 111,14 110,82 99,89 118,30 104,06 101,27

Gesch. 121,00 124,73 118,58 147,07 130,60 126,13 125,42 148,50 135,33 127,41 117,92 141,17 130,65 123,12 114,94 142,33 130,39 122,21 116,18 142,66 127,17 126,40 116,04 135,56 122,01 116,24 108,67 126,24 119,53 111,65 107,86 125,14 107,43 108,99

Diff. 4,35 -5,13 -0,78 0,69 6,42 0,48 -5,13 0,28 3,97 -0,50 -3,65 6,13 6,27 0,55 3,61 4,77 4,08 11,24 3,51 -0,16 1,44 -4,73 -6,20 -5,25 5,35 -2,02 -0,53 0,32 -8,39 -0,83 -7,97 -6,84 -3,37 -7,72

Diff. in % 3,47% -4,29% -0,66% 0,47% 4,69% 0,38% -4,26% 0,19% 2,85% -0,39% -3,19% 4,16% 4,58% 0,44% 3,05% 3,24% 3,03% 8,42% 2,93% -0,11% 1,12% -3,89% -5,64% -4,03% 4,20% -1,77% -0,49% 0,25% -7,55% -0,75% -7,98% -5,78% -3,24% -7,62%

343

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

92,57 115,17 101,22 92,06 90,14 116,31 94,67 90,55 87,52 104,93 88,25 84,75 80,88 102,14 90,55 82,47 80,61 97,07 84,16 74,11 71,59 92,43 79,18 80,05 76,84 97,70 79,53 83,77 74,57 94,03 82,15 76,34 74,22 94,42

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 98,60 116,12 103,64 98,64 92,09 113,30 96,60 89,50 87,06 109,20 88,58 85,11 80,14 98,01 84,45 82,05 78,99 99,29 84,97 78,57 77,87 93,76 80,51 73,87 71,40 92,08 76,26 78,97 75,87 94,35 76,67 79,78 73,09 91,79

Diff. -6,03 -0,95 -2,42 -6,58 -1,95 3,01 -1,93 1,05 0,46 -4,27 -0,33 -0,36 0,74 4,13 6,10 0,42 1,62 -2,22 -0,81 -4,46 -6,28 -1,33 -1,33 6,18 5,44 5,62 3,27 4,80 -1,30 -0,32 5,48 -3,44 1,13 2,63

Diff. in % -6,51% -0,82% -2,39% -7,15% -2,16% 2,59% -2,04% 1,16% 0,53% -4,07% -0,37% -0,42% 0,91% 4,04% 6,74% 0,51% 2,01% -2,29% -0,96% -6,02% -8,77% -1,44% -1,68% 7,72% 7,08% 5,75% 4,11% 5,73% -1,74% -0,34% 6,67% -4,51% 1,52% 2,79%

344

Anhang

Tab. B.21: UBEKI - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

116,30 101,10 115,50 118,50 131,00 107,40 122,70 122,50 128,80 101,80 111,00 103,80 110,20 92,10 105,60 109,00 110,10 89,40 105,50 100,00 116,60 94,00 112,20 102,30 122,30 84,30 116,60 95,70 119,40 83,30 115,10 100,40 121,70 81,70

Gesch. 117,66 102,25 118,40 116,77 123,07 104,89 121,74 119,58 129,81 101,66 113,00 107,52 118,09 93,32 107,65 101,94 106,79 91,03 102,43 107,34 111,19 88,85 104,67 97,80 112,93 89,41 110,95 99,30 116,41 85,72 116,47 99,45 116,20 84,46

Diff. -1,36 -1,15 -2,90 1,73 7,93 2,51 0,96 2,92 -1,01 0,14 -2,00 -3,72 -7,89 -1,22 -2,05 7,06 3,31 -1,63 3,07 -7,34 5,41 5,15 7,53 4,50 9,37 -5,11 5,65 -3,60 2,99 -2,42 -1,37 0,95 5,50 -2,76

Diff. in % -1,17% -1,14% -2,51% 1,46% 6,05% 2,34% 0,78% 2,38% -0,78% 0,14% -1,80% -3,58% -7,16% -1,32% -1,94% 6,48% 3,01% -1,82% 2,91% -7,34% 4,64% 5,48% 6,71% 4,40% 7,66% -6,06% 4,85% -3,76% 2,50% -2,91% -1,19% 0,95% 4,52% -3,38%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

116,60 93,70 120,10 76,40 114,50 89,30 112,40 72,90 109,70 80,90 105,70 66,30 101,90 73,00 99,40 63,10 99,00 74,70 105,60 64,90 101,60 75,20 98,40 62,20 100,30 78,50 96,90 63,20 101,80 73,60 95,50 58,90 98,90 71,90

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 112,07 97,20 121,91 77,24 113,19 90,00 114,62 71,15 108,60 81,45 106,41 65,25 99,96 71,88 103,94 62,72 103,00 73,19 102,14 59,75 100,32 72,96 105,26 61,94 103,77 76,20 101,96 62,22 105,95 77,15 101,99 61,13 106,32 73,29

345

Diff. 4,53 -3,50 -1,81 -0,84 1,31 -0,70 -2,22 1,75 1,10 -0,55 -0,71 1,05 1,94 1,12 -4,54 0,38 -4,00 1,51 3,46 5,15 1,28 2,24 -6,86 0,26 -3,47 2,30 -5,06 0,98 -4,15 -3,55 -6,49 -2,23 -7,42 -1,39

Diff. in% 3,89% -3,74% -1,51% -1,10% 1,14% -0,78% -1,98% 2,40% 1,00% -0,68% -0,67% 1,58% 1,90% 1,53% -4,57% 0,60% -4,04% 2,02% 3,28% 7,94% 1,26% 2,98% -6,97% 0,42% -3,46% 2,93% -5,22% 1,55% -4,08% -4,82% -6,80% -3,79% -7,50% -1,93%

346

Anhang

Tab. B.22: UBEKA - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

47,70 32,60 53,30 43,70 61,40 40,50 59,30 49,70 65,50 40,80 62,40 48,10 63,20 41,90 64,40 52,40 67,20 45,90 73,10 54,60 93,60 63,90 95,00 70,70 104,40 53,20 106,70 68,60 106,00 55,00 106,90 72,70 115,00 56,90

Gesch. 49,43 36,00 52,84 40,22 51,11 36,73 61,52 47,77 64,78 44,38 67,32 53,31 68,49 44,80 70,45 52,48 66,17 46,23 72,35 56,81 71,18 51,17 81,46 59,71 96,58 68,46 103,10 75,31 107,14 58,38 114,85 73,79 109,24 60,29

Diff. -1,73 -3,40 0,46 3,48 10,29 3,77 -2,22 1,93 0,72 -3,58 -4,92 -5,21 -5,29 -2,90 -6,05 -0,08 1,03 -0,33 0,75 -2,21 22,42 12,73 13,54 10,99 7,82 -15,26 3,60 -6,71 -1,14 -3,38 -7,95 -1,09 5,76 -3,39

Diff. in % -3,63% -10,43% 0,86% 7,96% 16,76% 9,31% -3,74% 3,88% 1,10% -8,77% -7,88% -10,83% -8,37% -6,92% -9,39% -0,15% 1,53% -0,72% 1,03% -4,05% 23,95% 19,92% 14,25% 15,54% 7,49% -28,68% 3,37% -9,78% -1,08% -6,15% -7,44% -1,50% 5,01% -5,96%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

124,80 78,60 133,70 57,80 137,80 71,30 135,40 61,70 139,20 76,60 137,20 64,70 151,20 75,40 145,70 56,80 151,90 78,30 158,10 67,40 172,40 88,70 166,30 69,90 181,10 96,20 176,30 79,60 194,70 92,60 175,50 68,20 191,20 93,20

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 115,39 77,64 119,01 61,47 133,18 82,92 137,67 63,00 146,15 76,21 139,52 66,44 147,56 81,33 141,62 68,91 160,20 80,00 150,93 61,68 161,18 84,15 163,11 72,01 181,86 93,63 172,00 74,35 191,34 100,81 181,59 83,70 204,65 97,66

347

Diff. 9,41 0,96 14,69 -3,67 4,62 -11,62 -2,27 -1,30 -6,95 0,39 -2,32 -1,74 3,64 -5,93 4,08 -12,11 -8,30 -1,70 7,17 5,72 11,22 4,55 3,19 -2,11 -0,76 2,57 4,30 5,25 3,36 -8,21 -6,09 -15,50 -13,45 -4,46

Diff. in % 7,54% 1,22% 10,99% -6,35% 3,35% -16,30% -1,68% -2,11% -4,99% 0,51% -1,69% -2,69% 2,41% -7,86% 2,80% -21,32% -5,46% -2,17% 4,54% 8,49% 6,51% 5,13% 1,92% -3,02% -0,42% 2,67% 2,44% 6,60% 1,73% -8,87% -3,47% -22,73% -7,03% -4,79%

Anhang

348

Tab. B.23: UBEK - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

106,90 91,70 106,90 108,20 121,40 98,10 114,00 112,40 120,10 93,30 104,30 96,10 103,70 85,10 99,90 101,20 104,20 83,40 101,00 93,80 113,40 89,90 109,80 98,00 119,70 79,90 115,20 91,90 117,60 79,50 113,90 96,60 120,80 78,20

Gesch. 106,77 91,58 106,87 108,11 121,34 98,11 113,90 112,39 120,02 93,33 104,27 96,07 103,69 85,14 99,90 101,15 104,16 83,37 101,03 93,71 113,44 89,85 109,85 97,94 119,86 80,00 115,27 91,97 117,59 79,40 114,01 96,58 120,82 78,28

Diff. 0,13 0,12 0,03 0,09 0,06 -0,01 0,10 0,01 0,08 -0,03 0,03 0,03 0,01 -0,04 0,00 0,05 0,04 0,03 -0,03 0,09 -0,04 0,05 -0,05 0,06 -0,16 -0,10 -0,07 -0,07 0,01 0,10 -0,11 0,02 -0,02 -0,08

Diff. in % 0,12% 0,13% 0,03% 0,08% 0,05% -0,01% 0,09% 0,01% 0,07% -0,03% 0,03% 0,03% 0,01% -0,05% 0,00% 0,05% 0,04% 0,04% -0,03% 0,10% -0,04% 0,06% -0,05% 0,06% -0,13% -0,13% -0,06% -0,08% 0,01% 0,13% -0,10% 0,02% -0,02% -0,10%

349

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

Gesch.

117,80 91,60 122,00 73,90 117,70 86,90 115,50 71,30 113,70 80,30 110,10 66,10 108,70 73,40 105,70 62,20 106,20 75,20 112,80 65,30 111,40 77,10 107,90 63,30 111,80 81,10 108,30 65,50 115,10 76,40 107,00 60,20 112,20 75,00

Quelle: Eigene Berechnungen

117,80 91,64 122,06 73,85 117,81 86,84 115,67 71,38 113,88 80,35 110,16 66,12 108,84 73,38 105,92 62,26 106,45 75,25 112,99 65,30 111,55 77,13 107,94 63,32 111,65 81,02 108,05 65,54 114,84 76,30 106,73 60,24 111,85 74,92

Diff. 0,00 -0,04 -0,06 0,05 -0,11 0,06 -0,17 -0,08 -0,18 -0,05 -0,06 -0,02 -0,14 0,02 -0,22 -0,06 -0,25 -0,05 -0,19 0,00 -0,15 -0,03 -0,04 -0,02 0,15 0,08 0,25 -0,04 0,26 0,10 0,27 -0,04 0,35 0,08

Diff. in% 0,00% -0,04% -0,05% 0,07% -0,09% 0,07% -0,15% -0,11% -0,16% -0,06% -0,05% -0,03% -0,13% 0,03% -0,21% -0,10% -0,24% -0,07% -0,17% 0,00% -0,13% -0,04% -0,04% -0,03% 0,13% 0,10% 0,23% -0,06% 0,23% 0,13% 0,25% -0,07% 0,31% 0,11%

350

Anhang

Tab. B.24: UTEXI - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

128,80 124,40 120,50 137,90 131,10 122,00 115,60 129,30 129,60 116,10 103,90 110,10 111,80 104,90 98,40 111,30 107,00 101,00 100,20 112,60 113,60 103,00 96,30 108,00 113,50 101,30 102,20 109,70 111,30 101,70 99,50 108,90 110,80 101,30

Gesch. 131,11 125,63 122,30 133,99 131,77 122,02 118,66 131,25 133,65 117,11 103,96 106,74 107,52 101,35 94,65 106,11 106,12 101,54 98,46 113,52 115,47 106,90 98,48 104,92 106,68 102,38 99,10 108,39 109,82 102,43 99,84 110,03 110,05 101,75

Diff. -2,31 -1,23 -1,80 3,91 -0,67 -0,02 -3,06 -1,95 -4,05 -1,01 -0,06 3,36 4,28 3,55 3,75 5,19 0,88 -0,54 1,74 -0,92 -1,87 -3,90 -2,18 3,08 6,82 -1,08 3,10 1,31 1,48 -0,73 -0,34 -1,13 0,75 -0,45

Diff. in% -1,79% -0,99% -1,49% 2,84% -0,51% -0,02% -2,65% -1,51% -3,13% -0,87% -0,06% 3,05% 3,83% 3,38% 3,81% 4,66% 0,82% -0,53% 1,74% -0,82% -1,65% -3,79% -2,26% 2,85% 6,01% -1,07% 3,03% 1,19% 1,33% -0,72% -0,34% -1,04% 0,68% -0,44%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

98,30 106,60 112,10 96,10 94,60 97,70 99,00 86,60 86,80 91,50 92,90 82,00 79,20 84,00 89,10 82,00 79,00 87,00 91,00 80,40 77,00 86,50 87,10 80,80 80,00 88,90 87,20 83,50 80,90 86,40 87,00 79,70 80,10 84,80

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 99,36 105,20 110,41 97,05 93,04 98,02 97,85 87,81 86,81 92,00 93,01 81,63 80,55 84,00 89,02 81,93 82,76 88,70 91,42 80,62 79,92 85,18 90,23 79,28 82,36 87,12 89,70 78,50 84,47 86,26 89,06 78,88 83,64 83,91

351

Diff. -1,06 1,40 1,69 -0,95 1,56 -0,32 1,15 -1,21 -0,01 -0,50 -0,11 0,37 -1,35 0,00 0,08 0,07 -3,76 -1,70 -0,42 -0,22 -2,92 1,32 -3,13 1,52 -2,36 1,78 -2,50 5,00 -3,57 0,14 -2,06 0,82 -3,54 0,89

Diff. in % -1,08% 1,31% 1,51% -0,99% 1,65% -0,33% 1,16% -1,40% -0,01% -0,55% -0,12% 0,45% -1,70% 0,00% 0,09% 0,09% -4,76% -1,95% -0,46% -0,27% -3,79% 1,53% -3,59% 1,88% -2,95% 2,00% -2,87% 5,99% -4,41% 0,16% -2,37% 1,03% -4,42% 1,05%

Anhang

352

Tab. B.25: UTEXA - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

80,80 80,50 73,60 75,60 73,00 71,20 67,00 77,20 84,60 85,20 74,90 89,70 99,10 90,80 76,70 78,90 76,10 70,90 69,70 81,90 94,80 93,80 89,50 98,20 105,10 93,20 86,80 94,30 96,30 94,50 89,30 99,30 102,70 101,50

Gesch. 81,49 77,42 74,86 79,17 76,51 69,56 68,45 77,66 87,63 85,15 77,73 86,28 93,15 88,27 78,33 78,67 76,83 72,25 65,99 83,16 90,94 94,19 88,54 98,10 100,08 97,47 85,30 93,08 97,18 94,23 89,11 100,64 104,76 100,54

Diff. -0,69 3,08 -1,26 -3,57 -3,51 1,64 -1,45 -0,46 -3,03 0,05 -2,83 3,42 5,95 2,53 -1,63 0,23 -0,73 -1,35 3,71 -1,26 3,86 -0,39 0,96 0,10 5,02 -4,27 1,50 1,22 -0,88 0,27 0,19 -1,34 -2,06 0,96

Diff. in% -0,85% 3,83% -1,71% -4,72% -4,81% 2,30% -2,16% -0,60% -3,58% 0,06% -3,78% 3,81% 6,00% 2,79% -2,13% 0,29% -0,96% -1,90% 5,32% -1,54% 4,07% -0,42% 1,07% 0,10% 4,78% -4,58% 1,73% 1,29% -0,91% 0,29% 0,21% -1,35% -2,01% 0,95%

353

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

93,60 102,00 109,10 98,80 92,50 99,70 105,80 105,10 103,60 112,10 116,80 110,30 100,40 106,70 111,00 106,60 99,60 108,70 119,40 113,80 110,10 121,50 129,70 125,50 124,00 129,30 134,40 129,70 121,10 122,10 127,60 121,70 118,40 125,10

Quelle: Eigene Berechnungen 23 Terlau

Gesch. 94,43 101,13 108,37 101,51 90,94 97,53 107,95 105,37 102,29 113,15 118,79 111,59 102,34 106,92 111,20 107,19 101,56 107,96 120,21 114,84 109,02 120,26 129,45 124,60 120,29 130,55 132,78 127,06 121,72 124,96 128,99 121,94 119,90 123,06

Diff. -0,83 0,87 0,73 -2,71 1,56 2,17 -2,15 -0,27 1,31 -1,05 -1,99 -1,29 -1,94 -0,22 -0,20 -0,59 -1,96 0,74 -0,81 -1,04 1,08 1,24 0,25 0,90 3,71 -1,25 1,62 2,64 -0,62 -2,86 -1,39 -0,24 -1,50 2,04

Diff. in % -0,89% 0,85% 0,67% -2,74% 1,69% 2,18% -2,03% -0,26% 1,26% -0,94% -1,70% -1,17% -1,93% -0,21% -0,18% -0,55% -1,97% 0,68% -0,68% -0,91% 0,98% 1,02% 0,19% 0,72% 2,99% -0,97% 1,21% 2,04% -0,51% -2,34% -1,09% -0,20% -1,27% 1,63%

Anhang

354

Tab. B.26: UTEX - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

119,20 115,60 111,10 125,90 119,40 111,80 105,90 118,90 120,60 109,90 98,10 106,10 109,20 102,10 94,10 104,80 100,80 95,00 94,10 106,50 109,80 101,20 95,00 106,10 111,80 99,60 99,10 106,60 108,20 100,30 97,50 106,90 109,10 101,20

Gesch. 119,24 115,65 111,16 125,50 119,54 111,88 105,92 118,93 120,64 109,93 98,11 106,02 109,25 102,07 94,05 104,83 100,83 94,99 94,11 106,47 109,84 101,14 94,91 106,02 111,80 99,66 99,11 106,61 108,29 100,24 97,44 106,96 109,16 101,31

Diff. -0,04 -0,05 -0,06 0,40 -0,14 -0,08 -0,02 -0,03 -0,04 -0,03 -0,01 0,08 -0,05 0,03 0,05 -0,03 -0,03 0,01 -0,01 0,03 -0,04 0,06 0,09 0,08 0,00 -0,06 -0,01 -0,01 -0,09 0,06 0,06 -0,06 -0,06 -0,11

Diff. in % -0,03% -0,04% -0,05% 0,32% -0,12% -0,07% -0,02% -0,03% -0,03% -0,03% -0,01% 0,08% -0,05% 0,03% 0,05% -0,03% -0,03% 0,01% -0,01% 0,03% -0,04% 0,06% 0,09% 0,08% 0,00% -0,06% -0,01% -0,01% -0,08% 0,06% 0,06% -0,06% -0,05% -0,11%

Anhang B

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

97,30 105,60 111,50 96,70 94,20 98,00 100,40 90,30 90,10 95,60 97,60 87,60 83,40 88,50 93,40 86,90 83,00 91,30 96,50 86,90 83,50 93,40 95,50 89,60 88,70 97,00 96,60 92,70 88,90 93,50 95,00 88,00 87,60 92,70

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 97,33 105,66 111,48 96,60 94,15 98,06 100,32 90,24 90,10 95,56 97,61 87,58 83,37 88,47 93,41 86,85 83,05 91,27 96,61 87,00 83,53 93,42 95,53 89,64 88,70 96,89 96,54 92,64 88,85 93,46 95,03 88,00 87,67 92,77

355

Diff. -0,03 -0,06 0,02 0,10 0,05 -0,06 0,08 0,06 0,00 0,04 -0,01 0,02 0,03 0,03 -0,01 0,05 -0,05 0,03 -0,11 -0,10 -0,03 -0,02 -0,03 -0,04 0,00 0,11 0,06 0,06 0,05 0,04 -0,03 0,00 -0,07 -0,07

Diff. in % -0,03% -0,06% 0,02% 0,10% 0,05% -0,06% 0,08% 0,07% 0,00% 0,04% -0,01% 0,02% 0,04% 0,03% -0,01% 0,06% -0,06% 0,03% -0,11% -0,12% -0,04% -0,02% -0,03% -0,04% 0,00% 0,11% 0,06% 0,06% 0,06% 0,04% -0,03% 0,00% -0,08% -0,08%

Anhang

356

Tab. B.27: ONBEK - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

124,50 117,20 114,70 123,00 133,40 121,10 120,50 129,00 131,90 117,20 112,50 110,60

1974

1975

1976

1977

111,40 103,60 103,40 115,60 119,70 102,50 108,10 111,80 113,70 100,00 105,50 105,20 113,80 99,20 105,30 104,00

1978

113,20

Gesch. 122,85 115,31 118,70 122,65 132,86 123,25 123,25 127,84 131,06 118,32 111,79 111,81 110,61 98,20 103,79 109,68 116,12 105,28 102,13 108,18 116,50 102,75 105,21 106,31 116,02 97,61 106,78 104,71 112,83

Diff. -1,65 -1,89 4,00 -0,35 -0,54 2,15 2,75 -1,16 -0,84 1,12 -0,71 1,21 -0,79 -5,40 0,39 -5,92 -3,58 2,78 -5,97 -3,62 2,80 2,75 -0,29 1,11 2,22 -1,59 1,48 0,71 -0,37

Diff. in % -1,33% -1,61% 3,49% -0,28% -0,40% 1,78% 2,28% -0,90% -0,64% 0,96% -0,63% 1,09% -0,71% -5,21% 0,38% -5,12% -2,99% 2,71% -5,52% -3,24% 2,46% 2,75% -0,27% 1,06% 1,95% -1,60% 1,41% 0,68% -0,33%

Anhang B

Tats. 97,50 101,40 1979

105,20 112,50 94,30 102,20

1980

1981

95,42 100,52 100,24

0,39 1,29 -1,82 1,74 1,12 -1,68 -2,16

Diff. in % 0,40% 1,27% -1,73% 1,55% 1,19% -1,64% -2,11%

114,02

2,32

2,08%

8,00 101,40

92,38 100,32

84,38 -1,08

1054,75% -1,07%

97,58

0,78

104,22 84,95 91,50

0,81% 0,40%

85,95 94,15

0,42 0,85 -1,20 0,55 -1,05

1,01% -1,29% 0,64% -1,10%

75,77 83,83

-0,33 -1,37

-0,43% -1,61%

78,66 86,96

2,06 -3,94

2,69% -4,33%

96,80 103,80

85,40 1982

95,20

1983

76,10 85,20 76,60 90,90 73,90

72,21

-1,69

-2,29%

84,00

84,25

0,25

0,30%

80,40

80,34

-0,06

-0,07%

93,60

93,76

0,16

73,40

76,06 85,45

2,66 1,65

0,17% 3,62%

80,92 90,45

2,52 2,15

84,40

70,49 83,83

-1,41 -0,57

-1,96% -0,68%

79,90

83,69

3,79

4,74%

83,80 78,40 1985

97,89 102,69 103,38 114,24

Diff.

102,40 111,70

84,10 92,70

1984

Gesch.

357

88,30 71,90

1,97% 3,21% 2,43%

358

Anhang

Tats. 1986

1987

90,00 73,00 84,40 77,90 88,50 69,20 78,80 73,10

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 91,06 72,43 85,29 79,68 88,38 66,68 78,96 73,69

Diff. 1,06 -0,57 0,89 1,78 -0,12 -2,52 0,16 0,59

Diff. in % 1,18% -0,78% 1,05% 2,28% -0,14% -3,64% 0,20% 0,81%

Anhang B

359

Tab. B.28: ONTEX - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

Diff. in % 0,71% 1,08%

111,90 111,20

112,70 112,40

97,10 112,70

94,95 117,14

115,60 112,00 97,70 118,00 119,60 116,80 96,20 109,10

115,61 112,82 96,35 114,51 119,24 114,52 96,04 108,49

0,82 -1,35 -3,49 -0,36 -2,28 -0,16 -0,61

111,30 110,70 88,00 104,00 104,10 97,50 84,90 104,60

111,03 107,34 91,48 103,76 103,36 99,54 83,56 102,55

-0,27 -3,36 3,48 -0,24 -0,74 2,04 -1,34 -2,05

111,40 109,60

107,70 106,54

92,50 109,90 110,60

91,39 107,20

-3,70 -3,06 -1,11

111,98

1,38

-1,20% -2,46% 1,25%

103,10

105,98

2,88

2,79%

90,30 105,70

89,40 106,06

-0,90 0,36

-1,00% 0,34%

107,30

108,04

0,74

0,69%

0,80 1,20 -2,15 4,44 0,01

-2,70

-2,21% 3,94% 0,01% 0,73% -1,38% -2,96% -0,30% -1,95% -0,17% -0,56% -0,24% -3,04% 3,95% -0,23% -0,71% 2,09% -1,58% -1,96% -3,32% -2,79%

Anhang

360

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

Diff.

102,60

104,36

1,76

87,40

88,65

1,25

105,00

104,79

-0,21

106,40

108,30

1,90

105,00

104,65

-0,35

Diff. in % 1,72% 1,43% -0,20% 1,79% -0,33%

90,00

90,19

0,19

0,21%

108,00 109,90

106,04

-1,96

-1,81%

111,22

1,32

1,20%

102,90

104,96

2,06

2,00%

86,90

87,76

0,86

0,99%

101,40 98,80

101,02 102,66

-0,38

-0,37%

3,86

3,91%

96,70

95,80

-0,90

-0,93%

83,10

82,56

-0,54

-0,65%

97,20

98,13

0,93

0,96%

97,60

99,14

1,54

1,58%

92,40

94,27

1,87

2,02% 1,39%

76,40

77,46

1,06

89,10

91,21

93,70

92,93

2,11 -0,77

-0,82%

92,50

91,66

-0,84

-0,91%

78,60

77,38

-1,22

-1,55%

92,40

93,75

1,35

1,46%

98,60

96,40

-2,20

-2,23%

91,10

94,96

79,30

78,92

3,86 -0,38

-0,48%

94,60

95,48

0,88

0,93%

98,90

97,66

-1,24

-1,25%

97,60

96,54

-1,06

-1,09%

84,00

83,45

-0,55

-0,65%

99,20

100,05

0,85

0,86%

2,37%

4,24%

AnhangB

Tats. 1986

1987

Gesch.

361

Diff.

102,20 100,30 84,70 98,80

100,97 99,76 85,22 98,97

-1,23 -0,54 0,52 0,17

101,30 98,40

99,99 97,18 83,53

-1,31 -1,22 -0,67 0,55

84,20 97,90

Quelle: Eigene Berechnungen

98,45

Diff. in% -1,20% -0,54% 0,61% 0,17% -1,29% -1,24% -0,80% 0,56%

362

Anhang

Tab. B.29: KDOBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1829,03 1477,93 1839,41 1755,27 2100,41 1589,89

Gesch. 1874,77 1493,87 1851,01 1719,64

Diff.

Diff. in%

2100,11 1717,50

45,74 15,94 11,60 -35,63 -0,30 127,61

1891,72 1735,72 2295,25 1777,42 1958,60 1679,83 1906,37 1510,62 1923,65 1795,98 1965,55 1563,15

1990,68 1793,43 2100,00 1785,92 2021,47 1688,25 1922,11 1499,28 1814,47 1707,70

98,96 57,71 -195,25 8,50 62,87 8,42 15,74 -11,34 -109,18 -88,28

2,50% 1,08% 0,63% -2,03% -0,01% 8,03% 5,23% 3,32% -8,51% 0,48% 3,21% 0,50% 0,83% -0,75% -5,68% -4,92%

1979,05 1506,16

1993,03 1753,66 1958,20 1548,80

1856,48 1678,02 2040,16 1565,87

13,50 -56,99 -136,55

0,69% -3,65% -6,85% -4,31% 4,19% 1,10%

1954,74 1669,68 1986,03 1521,54

1926,91 1704,96 2049,87 1493,10

-75,64 81,96 17,07 -27,83

1938,97 1676,16 2012,23

1963,46 1637,63 2041,26

35,28 63,84 -28,44

-1,42% 2,11% 3,21% -1,87%

24,49 -38,53

1,26% -2,30%

29,03

1,44%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1564,97

1502,25

-62,72

1913,20

1986,18

72,98

3,81%

1745,72

1668,53

-77,19

-4,42%

2102,55

2110,70

8,15

0,39%

1541,04

1529,28

-11,76

-0,76%

1980,44

2012,17

31,73

1,60%

1710,37 2122,64

1663,29

-47,08

-2,75%

2096,77

-25,87

-1,22%

1475,02

1520,53

45,51

3,09%

2005,65

1964,34

-41,31

-2,06%

1645,27

1635,35 2015,65

-9,92

-0,60%

30,77

1,55%

1414,47 1877,71

40,20 -32,37

2,93% -1,69%

1984,88 1910,08 1479,15

1529,35

50,20

1896,93

1865,16

-31,77

3,39% -1,67%

1292,20

1317,11 1781,36

24,91 -4,21

1,93% -0,24%

1386,45

3,46% -2,85%

1785,57 1983

1984

1985

Diff.

Diff. in% -4,01%

1374,27

1982

Gesch.

363

1340,09 1787,32

1736,47

46,36 -50,85

1295,96

1209,33

-86,63

-6,68%

1768,07

1742,57

-25,50

-1,44%

1421,66

1380,80

-2,87% -3,77%

1916,03

1843,78

-40,86 -72,25

1253,42

1307,38

53,96

4,31%

1753,94

1767,25

13,31

0,76%

1385,59

1387,20

1,61

0,12%

1777,42

1775,33

-2,09

-0,12%

1232,75

1212,99

-19,76

-1,60%

1864,29

1762,87

-101,42

-5,44%

1465,23

1485,41

20,18

1,38%

Anhang

364

Tats. 1986

1987

Gesch.

Diff.

1814,67 1285,77

1827,39 1257,26

12,72 -28,51

1780,52 1326,50 1660,87 1116,57 1597,74 1209,55

1827,76

47,24 74,15

Quelle: Eigene Berechnungen

1400,65 1737,79 1129,62 1712,95 1288,14

76,92 13,05 115,21 78,59

Diff. in % 0,70% -2,22% 2,65% 5,59% 4,63% 1,17% 7,21% 6,50%

Anhang B

365

Tab. B.30: KHAKAR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1033,03 965,82

1008,48 969,91

24,55 -4,09

Diff. in % 2,38% -0,42%

934,05 1029,28 1061,50 992,45

928,15 1004,52 1096,70 1012,71

916,06 1041,35

983,69 1046,25

5,90 24,76 -35,20 -20,26 -67,63 -4,90

0,63% 2,41% -3,32% -2,04% -7,38% -0,47%

1146,47 1004,00

1089,41 1016,54 931,87

57,06 -12,54

4,98% -1,25%

-45,14 -56,71

-5,09% -6,66%

58,91 -5,19

6,27% -0,62% 6,41%

886,73 852,11 1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

939,12 841,32

908,82 880,21 846,51

869,57 980,16 981,47 932,95

813,79 931,72 983,27 854,87

55,78 48,44 -1,80 78,08

4,94% -0,18% 8,37%

896,31 936,54

878,59 917,04

17,72 19,50

1,98% 2,08% 4,04% 3,30%

971,03

931,78

39,25

867,05

838,42

836,76

848,03

28,63 -11,27

-1,35%

860,55

857,46

3,09

910,94 799,30

913,84 812,07

-2,90 -12,77

0,36% -0,32% -1,60%

801,10

828,87

-27,77

-3,47%

844,87

837,49

7,38

0,87%

882,23

902,00

-19,77

-2,24%

366

Anhang

Tats. 814,53 798,48 1979

841,85 875,03 746,57 768,69 803,09

1980

857,80 683,98 748,42

1981

1982

770,59 798,80 687,09 716,55 679,32 730,20

1985

Diff. in % 2,90% -0,60%

803,29 842,25 897,19

23,60 -4,81 -0,40 -22,16

763,90 788,82

-17,33 -20,13

-0,05% -2,53% -2,32% -2,62%

817,07 885,52

-13,98 -27,72

-1,74% -3,23%

737,02

-53,04 -22,01

-7,75% -2,94%

-1,73 -19,29

-0,22% -2,41%

14,60 7,83 -0,52 1,59

2,12% 1,09% -0,08%

770,43 772,32 818,09 672,49 708,72 679,84 728,61

-5,70

586,26 669,67 557,58

26,93 -0,15 2,17 -11,93

4,18% -0,03% 0,32% -2,19%

600,15

1,48

591,43 665,63

605,21 691,70

-13,78 -26,07

0,25% -2,33%

532,21

-21,21

-3,92% -3,99%

599,30

553,42 596,96

2,34

0,39%

595,25

593,27

1,98

0,33%

648,52

659,45

-10,93

-1,69%

524,75

-13,51

609,83

538,26 606,03

3,80

-2,57% 0,62%

600,34

609,42

-9,08

-1,51%

643,51 586,11 671,84 545,65 601,63

1984

790,93

Diff.

0,22% -0,98%

583,96

1983

Gesch.

589,66 616,58

Anhang B

Tats. 1986

1987

648,99 563,12

677,00 552,75

660,20 639,16

628,16 617,48

-28,01 10,37 32,04 21,68

704,90 533,55

681,11 541,97

23,79 -8,42

Diff. in% -4,32% 1,84% 4,85% 3,39% 3,37% -1,58%

628,84 569,97

583,88 578,34

44,96 -8,37

7,15% -1,47%

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch.

367

Diff.

368

Anhang

Tab. B.31: KMWAE - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

337,29 324,92

350,02 317,04

12,73 -7,88

287,43 319,43 339,43 311,45 282,79 316,81 335,02 304,87 270,43 296,49

294,82 301,28

7,39 -18,15 -19,02 9,96 2,14 -18,29

295,37 264,04 247,94 257,80 258,62 199,93 186,07 195,76

320,41 321,41 284,93 298,52 317,49 315,52 275,20 280,96 292,49 275,58

198,51 192,79

235,57 261,93 256,68 240,75 176,33 201,61 202,37 187,24

167,67 190,68 199,14 183,01

172,96 186,05 199,98 184,11

167,02 174,59 197,20

165,87 183,18 184,23

-17,53 10,65 4,77 -15,53 -2,88 11,54 -12,37 4,13 -1,94 40,82 -9,74 5,85 3,86 -5,55 5,29 -4,63 0,84 1,10 -1,15 8,59 -12,97

Diff. in % 3,77% -2,43% 2,57% -5,68% -5,60% 3,20% 0,76% -5,77% -5,23% 3,49% 1,76% -5,24% -0,98% 4,37% -4,99% 1,60% -0,75% 20,42% -5,23% 2,99% 1,94% -2,88% 3,16% -2,43% 0,42% 0,60% -0,69% 4,92% -6,58%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

186,07 160,95

182,15 168,23

166,99 191,64 184,71 151,68 165,03 168,89 154,83

179,28 178,35 176,50 168,41 168,80 176,97 153,73

136,20

Diff. -3,92 7,28 12,29 -13,29 -8,21

Diff. in % -2,11 % 4,52% 7,36% -6,93%

16,73 3,77 8,08 -1,10

-4,44% 11,03% 2,28% 4,78% -0,71%

140,57

4,37

3,21%

136,25 142,71

152,65 147,78

16,40 5,07

12,04% 3,55%

131,38 123,80 135,99 131,20 123,95

128,40 117,27 138,65 145,53 115,76

-2,98 -6,53 2,66 14,33 -8,19

-2,27% -5,27% 1,96% 10,92% -6,61%

116,22 121,77 122,67

108,50 129,04 130,66

119,24

106,38

-7,72 7,27 7,99 -12,86

-6,64% 5,97% 6,51% -10,78%

104,99

103,18

-1,81

-1,72%

123,32 141,88

-4,06 -7,14

-3,29% -5,03%

132,00

119,26 134,74 125,40

103,21

116,99

-6,60 13,78

-5,00% 13,35%

107,71

118,31 118,40

10,60

9,84%

98,45 92,40

4,69 -6,96 -6,11

4,12% -6,60% -6,20%

115,42

-1,68

-1,43%

113,71 105,41 98,51 117,10

24 Terlau

Gesch.

369

Anhang

370

Tats. 1986

1987

107,59 104,77 104,38 113,97 126,40 107,73 99,68 128,63

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 127,28 93,57 93,03 119,14 123,89 109,10 94,70 114,24

Diff. 19,69 -11,20 -11,35 5,17 -2,51 1,37 -4,98 -14,39

Diff. in % 18,30% -10,69% -10,87% 4,54% -1,99% 1,27% -5,00% -11,19%

Anhang B

371

Tab. B.32: KHABER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

381,09 352,84

356,37 347,78

368,87 452,25

359,49 444,53

382,61 354,26

379,83 357,90

381,73 434,92

357,00 441,09

370,95 343,15

1978

Diff. -24,72 -5,06 -9,38 -7,72 -2,78 3,64 -24,73

Diff. in % -6,49% -1,43% -2,54% -1,71 % -0,73% 1,03% -6,48%

6,17

1,42%

384,83 354,72

13,88 11,57

360,17 389,87

343,64 399,83

-16,53

3,74% 3,37% -4,59%

338,29 308,29

350,47 328,25

9,96 12,18 19,96

3,60% 6,47%

311,48 370,46

322,83 370,44

11,35 -0,02

3,64% -0,01%

296,85 294,65

310,50 291,25

13,65 -3,40

4,60% -1,15%

311,04 382,61

296,51 364,93

-14,53 -17,68

-4,67% -4,62%

318,01

311,10 299,43

285,08 295,70 365,33 1977

Gesch.

2,55%

-6,91

-2,17%

14,35 2,09 7,03

5,03% 0,71% 1,92% 6,94% 0,78%

306,73

297,79 372,36 328,03

289,87

292,12

21,30 2,25

313,82 356,78

303,70 365,34

-10,12 8,56

-3,22% 2,40%

306,68

313,32

6,64

2,17%

Anhang

372

Tats.

1979

1980

1981

300,73

296,59

-4,14

Diff. in % -1,38%

303,80 370,80 318,17 304,54 306,77

306,95 362,48 315,54

3,15 -8,32 -2,63

1,04% -2,24% -0,83%

306,26 302,56

1,72 -4,21

0,56% -1,37%

375,62 332,34

368,73 331,76

-6,89 -0,58

-1,83% -0,17%

295,11

296,54

0,48%

307,63

297,57

1,43 -10,06

370,84 301,45

354,35 310,54 275,86

281,50 269,48 1982

1983

1984

1985

Gesch.

Diff.

-16,49 9,09 -5,64 18,46

-3,27% -4,45% 3,02% -2,00%

287,94 343,51 285,37 259,21

17,58 -14,43 -4,05

6,85% 5,39% -4,81% -1,54%

308,56 284,13

249,12 301,27 273,36

3,37 -7,29 -10,77

1,37% -2,36% -3,79%

265,71 247,69

247,92 233,77

-17,79 -13,92

-6,70% -5,62%

322,50 270,99

298,07 270,30

-24,43 -0,69

-7,58% -0,25%

239,52 229,48

248,35 235,73

8,83 6,25

3,69% 2,72%

299,84

307,11

7,27

2,42%

325,93 299,80 263,26 245,75

277,52

260,35

-17,17

-6,19%

253,70

241,04

-12,66

-4,99%

234,01

238,98

4,97

2,12%

275,31

304,37

29,06

10,56%

Anhang B

Tats. 1986

257,24

1987

256,15 222,51 281,38 259,25 249,24 225,13 280,34

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 266,81 257,49 243,38 284,73 253,61 247,76 236,41 290,05

373

Diff. 9,57 1,34 20,87 3,35 -5,64 -1,48 11,28 9,71

Diff. in % 3,72% 0,52% 9,38% 1,19% -2,18% -0,59% 5,01% 3,46%

374

Anhang

Tab. B.33: OGESP - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

2138,17 2137,22

2234,50 2161,94

96,33 24,72

1922,59 2275,19

1935,96 2334,91

2241,41 2178,65

2318,13 2190,53

13,37 59,72 76,72

1884,60 2309,39 2411,06 2299,76

Diff. in % 4,51% 1,16% 0,70% 2,62%

11,88

3,42% 0,55%

1917,37 2255,15 2351,39 2274,76

32,77 -54,24 -59,67 -25,00

1,74% -2,35% -2,47% -1,09%

1938,44 2150,81

1920,41 2175,28

-0,93%

2282,72 2154,55

2161,93 2133,16

-18,03 24,47 -120,79 -21,39

1782,52

1803,49

2089,01 2015,95 2022,01 1790,04 2177,19

2077,05 2053,69 1920,54 1731,93

20,97 -11,96

1,14% -5,29% -0,99% 1,18%

2098,08

37,74 -101,47 -58,11 -79,11

-0,57% 1,87% -5,02% -3,25% -3,63%

2318,80 2179,36

2191,64 2154,14

-127,16 -25,22

-5,48% -1,16%

1849,33 2285,08

1840,37 2137,12

-8,96 -147,96

-0,48% -6,48%

2189,83

2276,96

87,13

1981,81

2067,53

1782,72 2089,71

1766,44 2104,18

85,72 -16,28

3,98% 4,33%

2122,50

2135,25

14,47 12,75

-0,91% 0,69% 0,60%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

375

Diff.

Diff. in%

2024,12

2039,28

15,16

0,75%

1739,91

1776,91

37,00

2,13%

2075,83

2084,60

8,77

0,42%

2105,62

2141,11

35,49

1,69%

2031,08

2038,92

7,84

0,39%

1776,08

1788,00

11,92

0,67%

2129,54

2098,06

-31,48

-1,48%

2243,17

2195,16

-48,01

-2,14%

2024,01

2080,34

56,33

2,78%

1737,45

1759,34

21,89

1,26%

2003,11

2011,67

8,56

0,43%

1982,95

2028,27

45,32

2,29%

1859,31

1878,85

19,54

1,05%

1626,02

1635,13

9,11

0,56%

1903,77

1927,90

24,13

1,27%

1890,45

1948,33

57,88

3,06%

1783,71

1800,39

16,68

0,94%

1513,84

1534,80

20,96

1,38%

1778,24

1799,95

21,71

1,22%

1820,60

1842,11

21,51

1,18%

1791,14

1753,60

-37,54

-2,10%

1523,06

1537,14

14,08

0,92%

1806,51

1832,62

26,11

1,45%

1950,73

1892,37

-58,36

-2,99%

1748,91

1833,37

84,46

4,83%

1527,58

1525,13

-2,45

-0,16%

1816,74

1859,65

42,91

2,36%

1977,09

1896,73

-80,36

-4,06%

1895,33

1874,99

-20,34

-1,07%

1699,82

1662,54

-37,28

-2,19%

1938,74

1994,25

55,51

2,86%

Anhang

376

Tats. 1986

1987

Gesch.

Diff.

Diff. in% 0,73% -3,01%

1965,02 1954,47 1687,98 1925,56

1979,31 1895,60 1700,71 1955,22

14,29 -58,87 12,73 29,66

1946,14

1955,31

1874,32 1693,62 1940,01

1841,82 1639,92 1948,75

9,17 -32,50

0,75% 1,54% 0,47% -1,73%

-53,70 8,74

-3,17% 0,45%

Quelle: Eigene Berechnungen

377

Anhang B

Tab. B.34: OGGOBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

617,20 551,01 575,12 640,98

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

Diff. in %

616,24 536,29

-0,96 -14,72

-0,16% -2,67%

600,91

658,57 573,39

611,61 627,83 546,58

25,79 -29,37 -30,74 -26,81

578,85 619,91

607,21 600,34

28,36 -19,57

4,48% -4,58% -4,67% -4,68% 4,90% -3,16%

608,15 479,56

615,78 517,78

7,63 38,22

1,25% 7,97%

14,29 -4,68

506,36

520,65

526,47 509,95 415,47 494,44 528,30

521,79 531,63 431,46 482,12 540,98

556,32 442,97

519,90 450,48

550,87

503,17 556,04

21,68 15,99 -12,32 12,68 -36,42 7,51 -47,70 -2,24

2,82% -0,89% 4,25% 3,85% -2,49% 2,40% -6,55% 1,70%

-19,80 -9,96

533,95 556,15

568,57 488,73 537,60 557,75

-8,66% -0,40% -3,37% -2,00%

3,65 1,60

0,68% 0,29%

608,51

575,86

-32,65

-5,37%

454,62

495,57

40,95

9,01%

525,50 547,82

526,84 545,29

1,34 -2,53

536,42

564,84

28,42

0,25% -0,46% 5,30%

558,28 588,37 498,69

378

Anhang

Tats.

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Diff.

464,04

11,50

Diff. in% 2,54%

492,91

514,27 508,36

37,75 15,45

7,92% 3,13%

506,01

543,44

37,43

7,40%

452,54 476,52 1979

Gesch.

446,55

444,73

-1,82

-0,41%

469,35

497,13

27,78

5,92%

519,51 543,31

496,18

-23,33

-4,49%

557,38

14,07

2,59%

465,39

445,56

-19,83

-4,26%

514,62

499,63

-14,99

-2,91%

527,47

511,09

-16,38

-3,11%

530,09

528,24

-1,85

-0,35%

446,07 508,76

460,18 496,11

14,11 -12,65

3,16% -2,49%

462,67

492,38

29,71

6,42%

454,01

457,43

3,42

0,75%

361,58

366,78

1,44% -1,88%

402,19

394,64

5,20 -7,55

381,17

387,43

6,26

1,64%

403,75

400,55

-3,20

-0,79%

336,38

325,75 376,58

-10,63

-3,16%

409,12

-32,54

-7,95%

394,68

390,37

-4,31

-1,09%

422,46

426,07

3,61

0,85%

323,07

330,81

7,74

2,40%

379,77

371,26

-8,51

-2,24%

366,52

380,97

14,45

3,94%

411,44

404,06

-7,38

-1,79%

341,25

337,15

-4,10

-1,20%

411,14

403,69

-7,45

-1,81%

389,08

414,35

25,27

6,49%

Anhang B

Tats. 1986

1987

Gesch.

379

Diff.

405,77 361,14

418,51 353,84

12,74 -7,30

409,78 397,60 412,73 367,32 416,20 374,58

411,17 392,23 416,82 340,67 419,68 406,96

1,39 -5,37

Quelle: Eigene Berechnungen

Diff. in % 3,14% -2,02%

4,09 -26,65

0,34% -1,35% 0,99% -7,26%

3,48 32,38

0,84% 8,64%

Anhang

380

Tab. B.35: OGGWAE - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

910,33 900,61

969,34 887,38

59,01 -13,23

Diff. in % 6,48% -1,47%

875,33 986,76

880,91 988,07

1017,82 1003,23

1015,62 961,54

5,58 1,31 -2,20 -41,69

0,64% 0,13% -0,22% -4,16%

883,22 982,27 1053,85 951,20 898,26 983,23 1041,84 994,31

952,51 979,90

69,29 -2,37 -40,88 36,16 -15,69 -25,41 -59,73 -41,40 -18,77 -145,65 88,77 29,87 -123,34

7,85% -0,24% -3,88% 3,80% -1,75% -2,58% -5,73% -4,16%

925,41 1116,78 977,16 857,36 922,69 950,29 946,05 921,74 846,17 955,76 989,34

1012,97 987,36 882,57 957,82 982,11 952,91 906,64 971,13 1065,93 887,23 799,35 981,26 962,10 878,65

Diff.

30,97 16,05 -43,09

-2,03% -13,04% 9,08% 3,48% -13,37% 3,26% 1,70% -4,67%

854,77 924,47

8,60 -31,29

1,02% -3,27%

974,51 906,73

-14,83 41,86 35,09

-1,50% 4,84% 4,46% 11,56%

864,87 786,98 781,03

871,28

834,63

821,79

~22,07

90,25 -12,84

-1,54%

381

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

809,49 728,25 801,54 862,59 798,59

783,61 770,86 819,59 844,53

42,61 18,05 -18,06

Diff. in% -3,20% 5,85% 2,25% -2,09%

807,25

8,66

1,08%

734,96

19,78

2,69%

803,53 872,73 760,22 699,17 763,34 769,06 682,19

754,74 819,07 849,38 799,75 717,23 777,98 782,71 709,75

15,54 -23,35

1,93% -2,68%

39,53 18,06 14,64 13,65

5,20% 2,58%

633,46 705,83 715,66 632,06 604,57 660,19 690,27 638,80 575,07

-25,88

1,92% 1,77% 4,04%

649,76

2,57%

713,81 715,73

7,98 0,07

1,13% 0,01%

647,63 572,90 657,65 664,39

15,57 -31,67 -2,54 -25,88

617,12 575,76

-21,68 0,69

2,46% -5,24% -0,38% -3,75% -3,39%

631,99 654,94 609,79

-6,52 -27,31 -11,81

-4,00% -1,90%

563,43

-5,61

-0,99%

626,34

634,34

8,00

1,28%

634,28 562,01 534,57

641,66 578,29 529,23

7,38 16,28 -5,34

1,16% 2,90% -1,00%

604,84

616,55

11,71

1,94%

682,25 621,60 569,04

1985

Diff.

27,56 16,30

638,51 1984

Gesch.

0,12% -1,02%

Anhang

382

Tats. 1986

1987

579,90 558,56 537,17 597,99 601,43 553,65 525,95 604,49

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 624,29 545,63 525,70 600,58 615,19 549,87 521,82 599,23

Diff. 44,39 -12,93 -11,47 2,59 13,76 -3,78

Diff. in % 7,65% -2,31% -2,14% 0,43% 2,29% -0,68%

-4,13 -5,26

-0,79% -0,87%

Anhang B

383

Tab. B.36: OGGSTO - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

206,54 213,21 202,51 235,51 222,17 194,86 167,90 221,67 215,31 198,11 159,92 177,90 172,06 163,49 139,85 164,18 148,34 161,35 151,04 186,49 194,25 192,13 172,06 192,12 162,02 165,10 151,30

1978

178,55 179,61

Gesch. 198,64 203,93 185,55 229,14 213,90 209,71 170,23 203,38 212,72 206,54 169,81 190,61 185,57 177,97 144,30 174,21 160,21 154,57 141,65 183,82 190,82 193,68 168,14

Diff. -7,90 -9,28 -16,96 -6,37 -8,27 14,85 2,33 -18,29 -2,59 8,43 9,89 12,71 13,51 14,48 4,45 10,03 11,87 -6,78 -9,39 -2,67 -3,43

Diff. in % -3,82% -4,35% -8,37% -2,70% -3,72% 7,62% 1,39% -8,25% -1,20% 4,26% 6,18% 7,14% 7,85% 8,86% 3,18% 6,11% 8,00% -4,20% -6,22% -1,43% -1,77%

1,55 -3,92

0,81% -2,28%

198,93 192,23 169,58

6,81 30,21 4,48

3,54% 18,65% 2,71%

152,65 187,94

1,35 9,39

0,89% 5,26%

177,56

-2,05

-1,14%

Anhang

384

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

178,80 154,95 196,02 188,01 201,31 186,00 226,10 217,51 199,54 165,72 194,02 170,55 166,76 151,19 175,78 169,53 163,41 142,28 162,30 173,47 179,24 139,42

Gesch. 181,59 158,69 191,67 193,89 190,34 177,68 212,28 218,94 203,20 169,60 187,38 182,37 167,19 144,60 177,87 172,60 165,16 133,04 163,98 158,28 166,82 142,07

Diff.

2,09 3,07 1,75 -9,24 1,68 -15,19

Diff. in % 1,56% 2,41% -2,22% 3,13% -5,45% -4,47% -6,11% 0,66% 1,83% 2,34% -3,42% 6,93% 0,26% -4,36% 1,19% 1,81% 1,07% -6,49% 1,04% -8,76%

-12,42 2,65

-6,93% 1,90%

2,79 3,74 -4,35 5,88 -10,97 -8,32 -13,82 1,43 3,66 3,88 -6,64 11,82 0,43 -6,59

-3,72 -13,80 3,07 6,18 5,46

-2,20% -7,66% 1,85% 4,85% 3,64%

169,72 136,58

165,39 166,32 169,00 133,53 155,40 149,72 158,66 143,43

-7,79 -11,06 6,85

-4,95% -6,52% 5,02%

171,25

166,34

-4,91

-2,87%

169,11 180,12 165,93 127,35 149,94 157,51

Anhang B

Tats. 1986

167,13

1987

173,18 140,03 164,16 173,68 170,08 136,61 149,74

Quelle: Eigene Berechnungen

25 Terlau

Gesch. 165,17 169,93 145,60 165,47 158,89 168,36 144,43 161,02

385

Diff. -1,96 -3,25

Diff. in % -1,17%

5,57 1,31 -14,79 -1,72

-1,88% 3,98% 0,80% -8,52% -1,01%

7,82 11,28

5,72% 7,53%

Anhang

386

Tab. B.37 OHEIM - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

Gesch.

Diff.

Diff. in%

110,29 140,83

122,39 124,44

12,10 -16,39

10,97% -11,64%

102,39 118,82 124,06 124,13 108,75 130,27 142,44 136,64 118,25 128,60 138,44 127,34

107,55 129,14 128,83 137,70 109,39 129,11 134,44 129,68 108,00 124,06 131,18 124,74

5,16 10,32 4,77 13,57 0,64 -1,16 -8,00 -6,96 -10,25 -4,54 -7,26 -2,60

5,04% 8,69% 3,84% 10,93% 0,59% -0,89% -5,62% -5,09% -8,67% -3,53% -5,24% -2,04%

1975

99,74 112,98 118,82

5,05 7,59 4,08

1976

115,02 96,65 117,01 131,27

104,79 120,57 122,90 116,73 97,02 116,07 122,46

1977

120,17 93,48 123,08 132,80

117,59 98,50 118,01 128,52

5,06% 6,72% 3,43% 1,49% 0,38% -0,80% -6,71% -2,15%

117,31 103,32 123,81

116,90 98,36 119,67 127,03

1972

1973

1974

1978

130,13

1,71 0,37 -0,94 -8,81 -2,58 5,02 -5,07 -4,28 -0,41

5,37% -4,12% -3,22% -0,35%

-4,96 -4,14

-4,80% -3,34%

-3,10

-2,38%

Anhang B

Tats.

-2,65

99,59

116,47 101,75

Diff. in % -2,22%

2,16

2,17%

118,19

120,39

2,20

1,86%

119,12

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

387

Diff.

123,76

126,72

2,96

2,39%

114,34

118,45

4,11

3,59%

97,91

100,28

2,37

2,42%

116,48

117,19

0,71

0,61%

125,18 110,78

125,73

0,55

0,44%

112,52

1,74

93,94

97,87

3,93

1,57% 4,18%

107,62

110,19

2,57

2,39%

115,68

117,90

2,22

1,92%

100,65

105,51

4,86

4,83%

87,56

91,46

3,90

4,45% -0,14%

104,35

104,20

-0,15

106,72

111,75

5,03

4,71%

96,52

99,05

2,53

2,62%

87,72

83,94

-3,78

-4,31%

92,28

97,31

5,45%

102,60

104,37

5,03 1,77

1,73%

96,56

95,81

-0,75

-0,78%

82,67

83,54

0,87

94,95

94,87

-0,08

1,05% -0,08%

104,70

105,34

0,64

0,61%

92,35

96,97

4,62

5,00%

82,37

82,15

-0,22

-0,27%

97,90

96,82

-1,08

-1,10%

104,49

104,99

0,50

0,48%

94,25

96,47

2,22

2,36%

86,66

85,27

-1,39

-1,60%

102,09

100,46

-1,63

-1,60%

Anhang

388

Tats. 1986

1987

106,40 101,88 89,98 102,11 109,04 99,64 92,86 106,24

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 106,18 99,45 86,73 99,58 106,10 99,03 87,27 99,17

Diff. -0,22 -2,43 -3,25 -2,53 -2,94 -0,61 -5,59 -7,07

Diff. in % -0,21% -2,39% -3,61% -2,48% -2,70% -0,61% -6,02% -6,65%

389

Anhang B

Tab. B.38: OWEB - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Diff.

324,34 399,28

1,52 1,83 -1,43 -3,51

Diff. in % 0,39% 0,49% -0,44% -0,87%

387,67

400,11 378,65

0,44 -9,02

0,11% -2,33%

328,99 403,83

330,21 398,21

1,22 -5,62

0,37% -1,39%

417,48 396,72 330,88 397,84

405,40 394,47 332,53 389,59

-12,08 -2,25

-2,89% -0,57%

1,65 -8,25

0,50% -2,07%

406,52 391,82

393,94

-12,58 -11,69

-3,09% -2,98%

8,74 7,86 25,34 -13,48

2,74% 2,11% 7,51% -4,08%

-5,51 -10,84

-1,95% -2,99%

394,40 375,20

1972

Gesch.

325,77 402,79 399,67

318,76 372,90 337,42 330,79 282,51

395,92 377,03

380,13 327,50 380,76

362,93

362,76 317,31 277,00 352,09

382,27 372,75

366,45 365,75

-15,82 -7,00

-4,14% -1,88%

315,70

312,74

-2,96

-0,94%

388,90

384,17

-4,73

-1,22%

369,07 340,48

391,49 353,36

6,07% 3,78%

290,65 354,52

288,68

22,42 12,88 -1,97

364,02

9,50

-0,68% 2,68%

349,79

359,25

9,46

2,70%

390

Anhang

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

332,70 278,99

340,51 284,00

7,81 5,01

Diff. in% 2,35% 1,80%

347,43 361,64

357,58

10,15 -1,47

2,92% -0,41%

1985

Diff.

4,68 7,86

1,34% 2,69%

349,60 292,64

360,17 354,28 300,50

365,61 376,03

367,89 375,64

2,28 -0,39

0,62% -0,10%

344,11 293,23

361,36 290,85

17,25 -2,38

5,01% -0,81%

345,98 320,67

360,85 348,02

316,02 271,72 347,04 349,05 336,39

311,09 268,34 345,11 350,98

14,87 27,35 -4,93 -3,38 -1,93 1,93 -1,20

4,30% 8,53% -1,56%

277,52 353,77 344,99

335,19 279,06 343,39 351,08

1,54 -10,38

-1,24% -0,56% 0,55% -0,36% 0,55% -2,93% 1,77% -0,57%

280,92

331,29 275,99

6,09 -1,91 -4,93

360,28 390,73

350,81 363,48

-9,47 -27,25

-2,63% -6,97%

358,87 301,03

373,13 301,43

14,26 0,40

3,97% 0,13%

371,08

373,47

2,39

0,64%

333,20

1984

Gesch.

-1,75%

408,55

376,29

-32,26

-7,90%

390,77 339,84

394,26 337,73

3,49 -2,11

0,89% -0,62%

397,71

412,79

15,08

3,79%

Anhang B

Tats. 1986

1987

395,69 395,30

400,56 388,84

4,87 -6,46

Diff. in % 1,23% -1,63%

333,76 401,69 396,96 388,39 340,21 419,84

340,48 403,44 399,42 384,12

6,72 1,75 2,46 -4,27

2,01% 0,44% 0,62% -1,10%

331,73 410,68

-8,48 -9,16

-2,49% -2,18%

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch.

391

Diff.

Anhang

392

Tab. B.39: OGARN - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1576,33 1541,86 1311,29 1609,08 1621,96 1597,34

Gesch. 1561,44 1496,76 1289,82 1571,97

-14,89 -45,10 -21,47 -37,11

1638,39 1595,03 1324,33 1569,42

16,43 -2,31

1303,19 1611,37 1701,27 1635,45 1319,75 1596,43 1712,93 1639,24

1351,60 1560,63 1662,42 1638,73

1248,29 1458,64 1382,10 1340,89 1120,42

1333,29 1526,31 1393,75 1280,66 1115,29

1435,47

1372,42 1489,40 1472,95

1509,64 1532,81 1198,17 1476,21 1425,75 1314,86

Diff.

1703,03 1627,40

1074,68 1302,45

1246,12 1475,29 1490,47 1327,45 1064,63 1254,57

1322,16

1298,69

Diff. in% -0,94% -2,93% -1,64% -2,31%

21,14 -41,95

1,01% -0,14% 1,62% -2,60%

1,76 -8,05 31,85 -35,80 -50,51 -0,51

0,10% -0,49% 2,41% -2,24% -2,95% -0,03%

85,00 67,67 11,65 -60,23 -5,13 -63,05 -20,24

6,81% 4,64% 0,84% -4,49% -0,46% -4,39% -1,34% -3,91%

-59,86 47,95 -0,92 64,72

4,00% -0,06% 4,54%

12,59 -10,05 -47,88

0,96% -0,94% -3,68%

-23,47

-1,78%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

393

Diff.

1267,45 1006,11

1239,76

-27,69

987,79

-18,32

Diff. in% -2,18% -1,82%

1230,00

1217,39

-12,61

-1,03%

1258,76

1313,64

54,88

4,36%

1204,49

1254,11

49,62

4,12%

981,13

1001,70

20,57

2,10%

1263,12

1256,50

-6,62

-0,52%

1332,47

1369,87

37,40

2,81%

1196,92

1251,81

54,89

4,59%

978,50

983,90

5,40

0,55%

1171,00 1137,01

1185,01 1138,41

14,01 1,40

0,12%

1057,17

1062,78

5,61

0,53%

885,10

840,45

-44,65

-5,04%

1,20%

1099,66

1123,95

24,29

2,21%

1143,10

1160,71

17,61

1,54%

1082,88

1096,52

13,64 -23,62

1,26% -2,69%

23,08 -8,21

2,11% -0,72%

876,71

853,09

1094,57

1117,65

1144,50

1136,29

1100,28

1091,67

906,35

855,71

-8,61 -50,64

-5,59%

1113,05

1137,05

24,00

2,16%

1242,86

1261,65

18,79

1,51%

-0,78%

1156,31

1191,77

933,93

929,01

35,46 -4,92

3,07% -0,53%

1155,45

1171,34

15,89

1,38%

1350,45

1304,29

-46,16

-3,42%

1288,71

1292,83

4,12

0,32%

1085,45

1069,90

-15,55

-1,43%

1293,81

1293,47

-0,34

-0,03%

Anhang

394

Tats.

Gesch.

1986

1329,93 1280,09 1069,40 1275,30

1301,20 1295,02 1051,44 1294,46

1987

1339,34 1256,70 1053,61 1281,06

1306,91 1278,20

Quelle: Eigene Berechnungen

1054,02 1339,25

Diff. -28,73 14,93 -17,96 19,16 -32,43 21,50 0,41 58,19

Diff. in% -2,16% 1,17% -1,68% 1,50% -2,42% 1,71% 0,04% 4,54%

Anhang B

395

Tab. BAO IMBEKR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1010,26 1022,75

Gesch.

Diff.

Diff. in%

1169,27 1250,42

1027,45 1014,84 1145,36 1284,56

17,19 -7,91 -23,91 34,14

1,70% -0,77% -2,04% 2,73%

1364,42 1392,00

1396,87 1404,97

32,45 12,97

2,38% 0,93%

1477,17 1548,69

1520,25 1608,04

43,08 59,35

2,92% 3,83%

1588,99 1455,58

1619,99 1404,32

1525,72 1625,88 1530,57 1619,67

1509,77 1595,82 1540,77 1660,10

31,00 -51,26 -15,95 -30,06

1,95% -3,52% -1,05% -1,85%

10,20 40,43

0,67% 2,50%

1929,71 1860,74 1945,82 1767,35

1975,78 1918,63

46,07 57,89

2,39% 3,11%

1968,20 1736,63

22,38 -30,72

1,15% -1,74%

2004,11 1894,27 2084,40 1950,38

2001,62 1871,14 1981,11 1894,87

-2,49 -23,13 -103,29 -55,51

-0,12% -1,22%

2239,29

2148,80

2065,48

-5,33%

2268,63

1955,34 2264,87

-90,49 -110,14 -3,76

-0,17%

1865,54

1875,54

10,00

0,54%

2334,44 2104,77

2380,88 2106,14

46,44 1,37

1,99% 0,07%

2276,45

2339,30

62,85

2,76%

-4,96% -2,85% -4,04%

396

Anhang

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

Diff.

2012,01 2484,65

1961,23

-50,78

Diff. in% -2,52%

2579,35

94,70

3,81%

2233,32

2275,98

1,91%

2629,92

2628,07

42,66 -1,85

-0,07%

2156,92

2160,02

2718,53

2675,39

3,10 -43,14

-1,59%

2425,11

2383,00

-42,11

-1,74%

2754,56

2790,99

36,43

1,32%

2297,14

2249,41

-47,73

-2,08%

2897,45

2940,76

43,31

1,49%

2594,52

2560,61

-33,91

-1,31%

2905,84

2921,73

15,89

0,55%

2341,66

2303,95

-37,71

-1,61 %

0,14%

2961,44

2946,30

-15,14

-0,51 %

2300,23

2289,32

-10,91

-0,47%

2774,58

2820,04

45,46

1,64%

2210,47 2954,01

2267,65

57,18 29,01

2,59% 0,98%

2235,41

2268,16 2873,79

32,75

1,47%

27,97

0,98%

2845,82

2983,02

2149,50

2207,13

57,63

2,68%

3107,37

3129,47

22,10

0,71%

2594,90

2573,10

-21,80

-0,84%

3397,59

3351,81

-45,78

-1,35% -1,54%

2581,82

2541,99

-39,83

3486,01

3418,71

-67,30

-1,93%

2804,11

2730,99

-73,12

-2,61%

3615,24

3497,35

-117,89

-3,26%

2372,28

2365,70

-6,58

-0,28%

3351,04

3217,63

-133,41

-3,98%

2734,38

2675,29

-59,09

-2,16%

Anhang B

Tats. 1986

1987

Gesch.

3348,10 2704,71 3753,82 3419,03

3273,15 2754,00

3993,73

4039,53

3183,44 4319,73 3719,07

3281,01 4424,35 3845,49

Quelle: Eigene Berechnungen

3716,41 3468,82

397

Diff.

49,79

Diff. in% -2,24% 1,82% -1,00% 1,46%

45,80 97,57

1,15% 3,06%

104,62 126,42

2,42% 3,40%

-74,95 49,29 -37,41

398

Anhang

Tab. B.41 IMTEXR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

Diff. in%

2716,68

2730,82

2621,52

2580,63

14,14 -40,89

0,52% -1,56%

2804,09 3119,66

2750,29

-53,80

3017,33

-102,33

-1,92% -3,28%

3174,15

3299,68

125,53

3,95%

2991,30

2833,24

-158,06

-5,28%

3008,86

3073,39

64,53

2,14%

3117,93

3139,03

21,10

0,68%

3174,04

3304,97

130,93

4,13%

2901,09

3113,74

212,65

7,33%

2780,78

2978,03

197,25

3106,46

3084,63

-21,83

7,09% -0,70%

2877,58

3084,68

207,10

7,20%

2835,96

2870,44

34,48

1,22%

2989,20

2879,07

-110,13

-3,68%

3117,93

3013,03

-104,90

-3,36%

3189,46

3292,72

103,26

3,24%

3102,71

2988,10

-114,61

-3,69%

3156,24

-118,87

3351,89

3037,37 3347,98

-3,91

-3,77% -0,12%

3603,71

3514,91

-88,80

-2,46%

3317,98

3322,26

4,28

0,13%

3362,70

3354,55

-8,15

-0,24%

3646,96

3472,02

-174,94

-4,80%

3793,02

3742,69

-50,33

-1,33%

3295,64

3491,34

195,70

5,94%

3642,68

3631,33

-11,35

-0,31%

3743,08

3670,32

-72,76

-1,94%

3801,37

3940,70

139,33

3,67%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

399

Diff.

Diff. in% -2,75% -1,89% -2,95% -4,00%

3714,91 3860,90 4051,63 4253,51

3612,68 3787,97 3932,02 4083,21

-102,23 -72,93 -119,61 -170,30

3887,99 4119,66

3978,22 3994,31

90,23 -125,35

4242,14 4575,60

4172,73 4500,42

-69,41 -75,18

4219,66 4276,24

4040,85 4140,90

-178,81 -135,34

4238,92 4501,82

4409,92 4447,62

171,00 -54,20

-4,24% -3,16% 4,03% -1,20%

3823,80 4016,72

3964,00 4046,20

3923,22 4159,65

4244,40 4321,52

140,20 29,48 321,18 161,87

3,67% 0,73% 8,19% 3,89%

3748,40 3781,81 3825,89

3827,44 3839,85 4088,82 4270,36

79,04 58,04 262,93 1,46 -153,81

2,11% 1,53% 6,87% 0,03% -3,85% 0,78% -2,52% -6,73% -1,47% 1,67%

2,32% -3,04% -1,64% -1,64%

4268,90 3991,93 3986,50

3838,12 4017,66

4349,63 4759,55 4242,06 4300,11

4240,06 4439,31 4179,79 4371,98

31,16 -109,57 -320,24 -62,27 71,87

4389,66

4531,77 4818,01

142,11 -28,60

3,24% -0,59%

72,59

1,66%

4522,36

4435,32 4646,95

124,59

2,75%

4784,85

4832,51

47,66

1,00%

4846,61 4362,73

Anhang

400

Tats.

Gesch.

Diff.

1986

5104,38 4800,00 4805,84 5112,77

5024,99 4748,78 4961,96 5138,11

-79,39 -51,22 156,12 25,34

1987

5293,93 5025,58 5304,92 5632,95 5632,95

5277,36 5058,32 5207,81 5480,81

-16,57 32,74 -97,11 -152,14

Quelle: Eigene Berechnungen

Diff. in % -1,56% -1,07% 3,25% 0,50% -0,31% 0,65% -1,83% -2,70%

401

Anhang B

Tab. B.42 IMDOBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978 26 Terl.u

Gesch.

Diff.

286,75 238,43

307,06 176,65

20,31 -61,78

Diff. in % 7,08% -25,91 %

289,69 268,21

280,33 213,21

-9,36 -55,00

-3,23% -20,51%

402,97

-19,38

367,08

383,59 337,55

-29,53

-4,81% -8,04%

414,05 386,29

405,20 374,55

-8,85 -11,74

-2,14% -3,04%

545,92 439,28

-36,80 -13,69

463,11 404,88 515,62 505,71

509,12 425,59 549,73 405,49 546,77 446,19

-6,74% -3,12% 18,70% 0,15% 6,04% -11,77%

598,18

515,95

505,32 691,49 572,09 634,21 525,85 794,77 714,23

743,28 578,45

763,26

810,23

565,51

86,62 0,61 31,15 -59,52

-13,75%

491,95

-82,23 -13,37

683,08 552,03

-8,41 -20,06

-1,22% -3,51%

697,38 562,07

63,17 36,22 -51,49 -135,78 46,97

9,96% 6,89% -6,48% -19,01 % 6,15%

718,21

152,70

27,00%

876,26 607,79

860,04 642,04

-16,22 34,25

-1,85%

773,71 591,78

882,10 649,08

108,39 57,30

14,01% 9,68%

863,59

878,52

14,93

1,73%

-2,65%

5,64%

402

Anhang

Tats.

881,61

671,87 884,91

1,93 3,30

Diff. in% 0,29% 0,37%

708,68

724,95

16,27

2,30%

1038,94

973,07

-65,87

-6,34%

669,94

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

Diff.

726,48

767,82

41,34

5,69%

964,81

1059,84

95,03

9,85%

696,77 1023,85

773,94 1099,54

77,17

11,08%

75,69

7,39%

716,31

806,32

90,01

12,57%

984,55

1042,78

58,23

5,91%

787,27

768,92

1153,96

1115,57

-18,35 -38,39

-2,33% -3,33%

808,72

867,85

59,13

7,31%

1126,51

1150,41

23,90

2,12%

743,29

837,12

93,83

12,62%

1177,08

1224,90

47,82

4,06%

803,71

799,69

-4,02

-0,50%

1185,12

1139,23

-45,89

-3,87%

716,05 1155,06

778,62 1245,05

62,57 89,99

8,74% 7,79%

715,53

764,49

6,84%

1210,74

1118,97

48,96 -91,77

-7,58%

868,74

721,36

-147,38

-16,96%

1439,00

1289,68

-149,32

-10,38%

1000,43

913,85

-86,58

-8,65%

1434,14

1399,43

-34,71

-2,42%

1022,09

992,50

-29,59

-2,90%

1634,12

1496,23

-137,89

-8,44%

991,00

1062,34

71,34

1457,18

1589,46

132,28

7,20% 9,08%

1077,00

1021,40

-55,60

-5,16%

Anhang B

Tats. 1986

1518,16 1140,22 1634,70 1279,66

1987

1709,62 1282,72 1782,67 1437,54

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch. 1553,27 1140,86 1525,85 1188,72 1742,38 1346,06 1729,36 1355,92

403

Diff. 35,11 0,64 -108,85 -90,94

Diff. in% 2,31% 0,06% -6,66% -7,11%

32,76 63,34 -53,31 -81,62

1,92% 4,94% -2,99% -5,68%

Anhang

404

Tab. B.43 IMGGR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff. -179,55 -100,07 33,13 25,21 -66,31 -116,85 -60,45 -0,45

4,84% 4,96% -11,38% -27,93% -7,26% -0,07%

614,81 430,31 813,62 613,46

348,68 227,11 717,34 533,33 516,28 301,48 772,55 628,81 663,48 433,54 832,19 667,66

Diff. in % -33,99% -30,59%

48,67 3,23 18,57 54,20

7,92% 0,75%

631,99 479,79 877,44 673,26 811,51 532,46 976,96 609,20

674,30 454,29 868,57 724,08 721,22 460,80 982,74 735,14

42,31 -25,50 -8,87 50,82 -90,29 -71,66 5,78 125,94

7,55% -11,13% -13,46% 0,59% 20,67%

817,12 531,26

804,87 422,56

-12,25 -108,70

-1,50% -20,46%

888,38 765,94 737,03

1030,67 775,88 749,27

142,29 9,94 12,24

16,02% 1,30% 1,66%

463,22

585,81

26,46%

964,54 723,91 699,85

951,62 697,72 815,87

122,59 -12,92 -26,19 116,02

16,58%

528,23 327,18 684,21 508,12 582,59 418,33 833,00 629,26

2,28% 8,84% 6,69% -5,31% -1,01%

-1,34% -3,62%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch. 548,56

405

Diff.

Diff. in% 7,73%

509,22 1017,96

933,63

786,13 827,73

784,20 899,63

71,90

-0,25% 8,69%

554,28

644,83

90,55

16,34%

1014,71

1108,99

94,28

9,29%

786,42 881,99

875,39

88,97

11,31%

964,91

82,92

9,40%

666,46

681,31

14,85

2,23%

1228,21

1145,68

-82,53

-6,72%

931,49

926,55 1054,75

-4,94

-0,53%

1046,66

8,09

0,77%

677,21

730,26

1248,71

1230,04

53,05 -18,67

7,83% -1,50%

783,16 880,75

908,35 1081,25

125,19 200,50

15,99% 22,76%

39,34 -84,33 -1,93

-8,28%

607,44

590,90

-16,54

-2,72%

1100,19

1077,85

-22,34

-2,03%

777,74

808,80

3,99%

963,56

925,51

31,06 -38,05

-3,95% -13,37%

675,49

585,20

-90,29

1181,62

1166,59

-15,03

-1,27%

914,93

928,28

1106,91

1060,17

13,35 -46,74

1,46% -4,22%

737,36

759,25

21,89

2,97%

1301,15

1338,19

37,04

2,85%

967,60

978,20

10,60

1,10%

1162,93

1128,02

-34,91

-3,00%

772,16

784,62

12,46

1,61%

1365,50

1374,04

8,54

0,63%

1164,87

1056,86

-108,01

-9,27%

406

Anhang

Tats. 1986

1987

-93,28

907,95

1260,49 1015,96

Diff. in% -6,89%

108,01

11,90%

1535,83

1589,16

53,33

3,47%

1300,97

1171,46

-129,51

-9,95%

1436,28

1415,00

-21,28

-1,48%

1108,47

1172,12

63,65

5,74%

1919,45 1590,64

1702,78 1455,27

-216,67

-11,29% -8,51%

1353,77

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch.

Diff.

-135,37

407

Anhang B

Tab. B.44: IMHAKAR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats.

Gesch.

Diff.

Diff. in %

1971

275,12 281,67 329,75 374,44

312,29 235,39 323,54 330,55

37,17 -46,28 -6,21 -43,89

13,51% -16,43% -1,88% -11,72%

1972

394,01 388,39

358,46 318,13

-35,55 -70,26

-9,02% -18,09%

385,74 395,06

429,89

44,15

11,45%

1973

1974

388,23 353,45 387,65 406,19 350,44 374,31 438,19 445,78

1975

426,66 395,26 470,57 435,24

432,17

37,11

9,39%

395,02 310,16 412,24 408,54

6,79 -43,29 24,59 2,35

1,75% -12,25% 6,34%

428,61 364,18

78,17 -10,13

0,58% 22,31% -2,71%

450,97 439,61

12,78 -6,17

2,92% -1,38%

495,36

68,70 -3,84

16,10% -0,97%

26,96 -17,51 56,79 -35,76 -25,28 0,94

5,73% -4,02%

1976

455,75 434,68 521,48 517,09

391,42 497,53 417,73 512,54 398,92 496,20 518,03

1977

519,87

523,07

3,20

453,54

425,04

-28,50

576,92

556,50

-20,42

522,87 527,52

3,20 20,84

519,67 1978

506,68

12,46% -8,23% -4,85% 0,18% 0,62% -6,28% -3,54% 0,62% 4,11%

408

Anhang Tats.

1979

1980

1981

Gesch.

Diff.

Diff. in % -2,18%

458,51 563,32 539,71 611,18

448,52 568,38 548,55 578,15

-9,99 5,06 8,84 -33,03

511,68

479,24

-32,44

642,44

622,71

-19,73

621,25 660,24

580,70 634,43

-40,55 -25,81

555,18 677,56

560,92 735,96

5,74 58,40

-6,53% -3,91% 1,03% 8,62%

644,65 673,18

659,57 715,62

14,92 42,44

2,31% 6,30%

543,60 701,81

581,05 745,69 599,66

37,45 43,88 -10,20 -19,76

6,89% 6,25% -1,67% -2,85% -1,36%

0,90% 1,64% -5,40% -6,34% -3,07%

1982

609,86 693,60

549,80 713,44 614,43 738,55

-7,60 -33,97

1983

557,40 747,41 578,52 714,94

35,91 23,61

-4,55% 6,21% 3,30%

509,72 768,96 666,17

572,88 758,59 656,49

63,16 -10,37 -9,68

12,39% -1,35% -1,45%

870,28

804,20

-66,08

-7,59%

643,87

640,91

-0,46%

922,03

873,56

-2,96 -48,47

781,90

736,42

-45,48

-5,82%

961,96

888,04

-73,92

-7,68%

586,83

699,19

19,15%

893,88

934,80

112,36 40,92

778,32

789,48

11,16

1,43%

1984

1985

673,84

-5,26%

4,58%

Anhang B

Tats. 1986

1987

Gesch.

409

Diff. 58,48

Diff. in% 6,52%

969,48 898,36

4,80 -76,34 -77,84

0,64% -7,30% -7,97%

1051,13 816,97

1033,87 894,67

-17,26 77,70

-1,64%

1198,81 1042,32

1182,85 1044,31

-15,96

9,51% -1,33%

1,99

0,19%

896,60 746,73

955,08 751,53

1045,82 976,20

Quelle: Eigene Berechnungen

Anhang

410

Tab. B.45: IMGGWAER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

Diff. in% -11,16% -2,88%

282,98 224,39

251,40 217,93

-31,58 -6,46

180,38 194,44

170,91 182,21

-9,47 -12,23

310,24 281,95

302,79 248,48

-7,45 -33,47

238,27 228,51

183,28 204,83

-54,99 -23,68

300,46 255,69

320,43 282,53

242,27 244,71

232,08 228,31

19,97 26,84 -10,19 -16,40

6,65% 10,50% -4,21%

313,00 296,52

328,38 281,28

15,38 -15,24

4,91% -5,14%

238,04 243,13 368,39 306,78 263,17

248,13 253,82

10,09 10,69 -24,70

256,71

246,17 247,36

4,02 -17,00 -9,35

4,24% 4,40% -6,70% 1,31% -6,46% -3,64%

333,26 334,71

376,78 320,22

43,52 -14,49

13,06% -4,33%

258,82 258,11 383,78

268,12 268,03

9,30 9,92 -13,96 50,11

3,59% 3,84%

343,69 310,80

301,46

369,82 351,57

241,67 258,71

274,56 281,14

355,44

401,19

32,89 22,43 45,75

-5,25% -6,29% -2,40% -11,87% -23,08% -10,36%

-6,70%

-3,64% 16,62% 13,61% 8,67% 12,87%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

411

Diff.

327,92

339,03

11,11

275,57

273,69

-1,88

Diff. in% 3,39% -0,68%

270,54

292,93

22,39

8,28%

384,49

407,45

22,96

5,97%

327,41

369,13

41,72

12,74%

303,12

320,67

17,55

5,79%

314,03 465,10

325,91

11,88

3,78%

459,49

-5,61

-1,21%

435,94 351,86

419,37

-16,57

-3,80%

357,48

5,62

1,60%

358,84

366,85

8,01

2,23%

527,03

512,99

-14,04

-2,66%

439,63 366,42

464,04 374,22

24,41 7,80

5,55% 2,13%

354,76

376,27

21,51

6,06%

537,60

536,74

-0,86

-0,16%

445,67

456,14

10,47

2,35%

344,82

369,42

24,60

7,13%

343,10

356,18

13,08

3,81%

518,32

517,04

-1,28

-0,25%

452,61

447,94 349,09

-4,67

-1,03%

351,80

-2,71

-0,77%

364,51

348,27

-16,24

-4,46%

569,63

511,10

-58,53

-10,28%

487,14

461,66

-25,48

-5,23%

359,48

366,97

7,49

2,08%

374,43

377,57

3,14

0,84%

566,08

547,47

-18,61

-3,29%

457,78

483,70

25,92

5,66%

375,19

280,15

-95,04

-25,33%

401,42

392,15

-9,27

-2,31%

412

Anhang

Tats. 1986

1987

Gesch.

Diff.

523,05

568,72

45,67

532,29

488,62

-43,67

Diff. in% 8,73% -8,20%

429,04

410,37

-18,67

-4,35%

450,57

427,13

-23,44

-5,20%

585,77

-27,82

-4,75%

583,39

557,95 548,84

-34,55

-5,92%

474,40

469,01

-5,39

-1,14%

486,82

485,56

-1,26

-0,26%

Quelle: Eigene Berechnungen

Anhang B

413

Tab. B.46: IMWAER - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

187,47 135,21

181,08 126,95

-6,39 -8,26

Diff. in% -3,41% -6,11%

144,15 139,30 188,31 171,68

174,40 151,25 194,45 146,91

30,25 11,95 6,14 -24,77

20,99% 8,58% 3,26% -14,43%

187,87 178,95

183,68 162,58

-4,19 -16,37

-2,23% -9,15%

185,03

200,71

15,68

8,47%

166,85 187,25 177,74

169,05 190,90 173,37

1,32% 1,95% -2,46%

223,76 169,05 196,54 159,66 243,23 172,95

201,49 170,92 214,91 190,89

2,20 3,65 -4,37 -22,27

226,24 178,34 1976

1977

1978

Gesch.

239,03 224,75

Diff.

1,87 18,37 31,23

-9,95% 1,11% 9,35% 19,56%

250,34 167,00

7,11 -5,95

2,92% -3,44%

206,67

-19,57

-8,65%

185,37 237,49 183,39

7,03 -1,54

3,94% -0,64% -18,40%

220,21 216,35

-41,36 -6,20 -2,93

190,97

257,38 206,94

-7,21 15,97

204,03

235,58

31,55

15,46%

198,56

202,68

4,12

2,07%

207,39

222,71

15,32

7,39%

226,41 219,28 264,59

-2,74% -1,34% -2,72% 8,36%

Anhang

414

Tats. 191,24 208,72 200,73 1979

1980

1981

1982

1983

246,73

-7,33

Diff. in % -3,83%

193,14 238,68

-5,34 -7,59

-2,56% -3,78%

-8,05

-3,26%

194,02

-26,98

231,78

-10,19

-12,21% -4,21%

236,81

224,16

-12,65

-5,34%

295,64

271,01

-24,63

-8,33%

219,42

224,33

255,69

256,70

4,91 1,01

2,24% 0,40%

208,55

224,95

16,40

7,86%

261,15

275,82

14,67

5,62%

184,29

194,28

9,99

236,21

227,09

-9,12

5,42% -3,86%

185,12

195,01

9,89

237,52

259,58

22,06

178,13

185,36

7,23

221,24

218,81

-2,43

193,35 236,22

198,35 255,47

5,00 19,25

171,07

193,50 223,69

22,43 2,85

13,11%

-8,21

-3,97%

256,12

198,78 257,62

1,50

0,59%

214,00

199,27

-14,73

-6,88%

234,72

231,79

-2,93

-1,25%

222,36

216,84

-5,52

-2,48%

281,30

257,65

-23,65

-8,41%

184,11

197,13

7,07%

250,22

246,33

13,02 -3,89

-1,55%

207,73

216,64

8,91

4,29%

206,99

1985

183,91 203,38

Diff.

221,00 241,97

220,84 1984

Gesch.

5,34% 9,29% 4,06% -1,10% 2,59% 8,15% 1,29%

Anhang B

Tats. 1986

1987

276,69 188,06

Gesch. 288,33

415

Diff.

223,33

11,64 35,27

Diff. in % 4,21%

266,55 269,74

263,51

-3,04

18,75% -1,14%

235,45

-34,29

-12,71%

327,08

307,45

-19,63

-6,00%

246,22

262,72

16,50

6,70%

316,95

296,17

-20,78

-6,56%

270,60

-2,58

-0,94%

273,18 Quelle: Eigene Berechnungen

416

Anhang

Tab. B.47: IMGGSTOR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

95,57 103,11 94,74 116,85 107,04 128,98 99,21 132,74 103,06 111,59 103,57 129,72 110,26 119,75 90,61 117,97 114,25 123,31 104,87 140,24 115,69 119,25

1977

1978

109,90 133,00 113,61 123,26 112,99 139,11 115,05

Gesch. 104,59 109,49 91,92 122,50 105,93 113,54 95,26 132,01 101,11 116,99 89,78 123,93

Diff. 9,02 6,38 -2,82

107,66 121,48 97,51 136,67 109,26 122,16 110,83 141,90 116,80

5,65 -1,11 -15,44 -3,95 -0,73 -1,95 5,40 -13,79 -5,79 -2,60 1,73 6,90 18,70 -4,99 -1,15 5,96 1,66 1,11

128,25 102,36

9,00 -7,54

134,32 114,98 129,23

1,32 1,37 5,97

108,77 141,91

-4,22 2,80

121,64

6,59

Diff. in % 9,44% 6,19% -2,98% 4,84% -1,04% -11,97% -3,98% -0,55% -1,89% 4,84% -13,31% -4,46% -2,36% 1,44% 7,62% 15,85% -4,37% -0,93% 5,68% 1,18% 0,96% 7,55% -6,86% 0,99% 1,21% 4,84% -3,73% 2,01% 5,73%

417

Anhang B

Tats.

1980

1981

135,49 112,17

-6,38

110,85

1,32

1,19%

152,03

154,85

1,85% -6,60%

133,01

124,23

2,82 -8,78

146,51 135,70

146,59 122,79

0,08 -12,91

0,05% -9,51%

165,94

159,53

-6,41

-3,86%

149,58

137,95

-11,63

-7,78%

160,79

154,88

-5,91

-3,68%

118,08

132,70

14,62

12,38%

157,19

168,61

11,42

7,27%

134,54

133,89

-0,65

-0,48%

145,25

155,20 128,86

9,95

6,85% 3,85%

124,08 1982

1983

1984

1985

27 Terlau

Diff.

Diff. in % -4,50%

141,87

1979

Gesch.

165,83 136,59

163,31

4,78

-1,52%

136,38

-2,52 -0,21

151,90 126,70

153,68 128,55

1,78 1,85

1,17% 1,46%

176,43 150,29

163,06 138,27

-13,37 -12,02

-7,58% -8,00%

165,22

158,51

-6,71

-4,06%

128,85

132,08

3,23

2,51%

198,85

167,38

142,45

138,31

-31,47 -4,14

-15,83% -2,91%

155,69

165,70

10,01

6,43%

122,39

129,39

7,00

5,72%

-0,15%

158,25

162,91

4,66

2,94%

115,06

132,70

17,64

15,33%

141,02

148,22

5,11%

119,22

116,16

7,20 -3,06

-2,57%

163,75

157,64

-6,11

-3,73%

Anhang

418

Tats.

Gesch.

Diff.

1986

127,73 149,81 121,71 158,66

132,63 150,57 123,57 162,94

4,90 0,76 1,86 4,28

1987

127,71 169,67 128,97 175,92

135,17 155,07 129,74 180,96

7,46 -14,60 0,77 5,04

Quelle: Eigene Berechnungen

Diff. in% 3,84% 0,51% 1,53% 2,70% 5,84% -8,60% 0,60% 2,86%

419

Anhang B

Tab. B.48: IMWEBR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

679,66 687,95

Gesch. 681,75

Diff. 2,09 37,29 -34,36

Diff. in % 0,31% 5,42% -5,42%

634,23 719,05

725,24 599,87 738,27

19,22

2,67%

1972

743,05 824,44 716,25 851,17

768,52 807,71 687,48 832,54

25,47 -16,73 -28,77 -18,63

3,43% -2,03% -4,02% -2,19%

1973

790,83 749,87

853,59 890,17

7,94% 18,71%

675,16 739,47

668,08 732,84

62,76 140,30 -7,08 -6,63

826,46 749,59

759,32 791,78

704,28 791,28 856,21 883,47

1974

1975

1976

1977

1978

-67,14

-1,05% -0,90% -8,12%

701,28 811,11 805,39 854,63

42,19 -3,00 19,83 -50,82 -28,84

5,63% -0,43% 2,51% -5,94% -3,26%

753,47 839,07

767,97 896,66

14,50 57,59

1,92% 6,86%

848,31 918,71

26,90 -10,48 -74,43

3,17% -1,14%

810,04 919,61

875,21 908,23 735,61 890,98

909,48 919,11

911,81 952,08

851,86 965,96

812,45 914,76

2,33 32,97 -39,41

926,14

963,42

-28,63

-9,19% -3,11% 0,26% 3,59%

-51,20

-4,63% -5,30%

37,28

4,03%

Anhang

420

Tats. 1029,24 897,25 1979

1980

1981

1982

1983

1075,68 1112,34 1088,55 973,98 1047,56 1053,08 1063,64

1985

1011,07 833,71 991,94 1017,30 1097,22 970,66 1031,73 1057,09

Diff. -18,17 -63,54

Diff. in % -1,77% -7,08%

-83,74 -95,04

-7,78% -8,54%

8,67 -3,32 -15,83 4,01 -6,83

0,80% -0,34% -1,51% 0,38% -0,64%

50,75

5,78% 4,09% 6,75%

878,19

1056,81 928,94

965,11 909,46

1004,60 970,89

929,86 780,07

999,16 833,42

39,49 61,43 69,30 53,35

862,78 817,63 909,80 734,62

915,31 898,96 920,88 740,07

52,53 81,33 11,08 5,45

799,10 797,36

890,57 855,81 888,37

91,47 58,45 -19,12

11,45% 7,33% -2,11%

739,81

0,82% -2,48% -4,54% -1,38% 2,42% 2,48%

907,49 733,78 1984

Gesch.

7,45% 6,84% 6,09% 9,95% 1,22% 0,74%

927,37 912,24

904,34 870,81

6,03 -23,03 -41,43

996,75 794,85

982,97 814,07

-13,78 19,22

955,39

979,04

982,68

923,81

23,65 -58,87

1101,39 906,78

1012,19 883,05

-89,20 -23,73

-8,10% -2,62%

1121,04

1062,23

-58,81

-5,25%

-5,99%

421

Anhang B

Tats. 1986

1987

1077,23 1206,81 883,99 1102,34 985,29 1115,56 838,77 1131,50

Quelle: Eigene Berechnungen

Gesch.

Diff.

1007,92 1140,04

-69,31 -66,77

Diff. in% -6,43% -5,53%

956,99 1142,97 1005,85 1131,51 894,09 1085,64

73,00 40,63

8,26% 3,69%

20,56 15,95 55,32 -45,86

2,09% 1,43% 6,60% -4,05%

422

Anhang

Tab. B.49: IMGARNR - Tatsächliche und geschätzte Werte Tats. 1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

Gesch.

Diff.

767,72 716,03 632,15 742,27 729,50 726,97 603,27 669,75

746,38 717,50 610,41 711,12 766,19 697,45 624,44 695,24

-21,34 1,47 -21,74 -31,15 36,69 -29,52

651,19 642,92 590,39 692,67

727,09 654,15

75,90 11,23 -17,11 -9,69

651,99 655,95 578,81 665,23 762,77 725,42 629,39 742,89 714,01 709,39 600,40 747,30

573,28 682,98 719,33 646,64 584,30 680,37 698,64 707,88 607,76

21,17 25,49

67,34 -9,31 5,49 15,14

-64,13 -17,54 -21,63

701,33 774,56 685,22 626,44 712,75

-41,56 60,55 -24,17

720,69

782,79 731,74

19,64 11,05

653,93

632,44

794,99 783,74

744,47 812,81

-21,49 -50,52

763,15

26,04 -34,55

29,07

Diff. in % -2,78% 0,21% -3,44% -4,20% 5,03% -4,06% 3,51% 3,81% 11,66% 1,75% -2,90% -1,40% 10,33% -1,42% 0,95% 2,28% -8,41% -2,42% -3,44% -5,59% 8,48% -3,41% 4,34% -4,62% 2,57% 1,53% -3,29% -6,35% 3,71%

Anhang B

Tats.

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

Gesch.

423

Diff.

789,27

746,42

-42,85

Diff. in % -5,43%

660,13

675,60

15,47

2,34%

779,84

759,81

-20,03

-2,57%

822,68

842,91

20,23

2,46%

790,60

815,89

25,29

706,81

705,97

-0,84

3,20% -0,12%

841,39

805,32

-36,07

-4,29%

874,23

878,20

3,97

0,45%

868,21

839,58

-28,63

-3,30%

745,52

752,89

7,37

0,99%

805,62 838,10

825,93 831,52

20,31 -6,58

2,52% -0,79%

784,88

818,31

33,43

4,26%

675,67

699,90

24,23

3,59%

820,08

809,60

-10,48

-1,28%

837,57

883,05

45,48

5,43%

782,35

842,17

59,82

7,65%

658,35

710,29

51,94

7,89%

764,41 858,71

811,80 843,75

47,39 -14,96

6,20% -1,74%

844,14

843,88

-0,26

-0,03%

725,50

742,25

16,75

2,31%

917,43

855,36

989,50

974,21

-62,07 -15,29

-6,77% -1,55%

922,69

942,98

20,29

843,23

811,13

-32,10

2,20% -3,81%

917,02

927,57

10,55

1,15%

997,96

968,13

-29,83

-2,99%

964,98

956,53

-8,45

-0,88%

920,31

849,28

-71,03

-7,72%

942,60

970,80

28,20

2,99%

424

Anhang

Tats.

Gesch.

Diff.

1986

1033,98 984,54 847,44 888,62

969,11 987,43 856,10 940,59

-64,87 2,89 8,66 51,97

1987

975,87

936,72 950,05 853,42 965,91

-39,15 -3,69

953,74 844,61 971,58

Quelle: Eigene Berechnungen

8,81 -5,67

Diff. in% -6,27% 0,29% 1,02% 5,85% -4,01% -0,39% 1,04% -0,58%

Anhang C

425

Tab. C.l: VKLEIR Varianzzerlegungstabelle

lIllIIm!

8

cotmITION

VAR FHOP

VAR PROP

VAR PROF

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VARPROP

VAR PROP

lI1lNBi2!

IN'mICEP

VKLEIR4

INC(DIFFl

INCl

C03TEXB2

D1

D2

m

1._

8.9899

1.711781

8._

2.161965

0.9899

2.725278

•. 9OeQ

7.894247

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0._1

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•. 1lGeEl

0.9899

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......

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•• 0998

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•• 9OeQ

9.8831

•. 8194

9.8144

e.El2H:i

8.2976

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....... 8.e&el

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9.8El12

•. 9968

9.8749

9.82.28

33.889776

e.9138

9.9772

8.9984

8.2821

189.773

9.9845

e.9Ui9

9.9485

8.4864

..9.8163

9.3739

9.1545

8.1394

8.6414

9.8418

9.9494

9.8613

8.:i587

e.7543

e.7739

.. =

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.2: EXBEKR Varianzzerlegungstabelle

4

6

cotmITION

VAR PROF

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PßOp

VAR PROP

lItJIOIER

IN'mICEP

EXBEKR4

AEBA

AEBA1

rorBEK1

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8.""""

9.""""

VAR PROP =WAE

VAR PROP D1

VAR PROP

VAR PROF

D2

D3

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8.9026

0.0025

e.00e0

e.eeeo

0.8806

0.0511

0.1286

8.eee9

•. 1981

9.2104

0.0004 0.1429

0.9011

4.863

9.4859

•.•909

•. 1482

•. 6624

....13

•• 2264

9.3299

6.6685

52.798683

8.7e~

e.M)93

9.9112

e.54~

•• 3229

8.86M

9.1332

9.8912

e.El2G!i

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.12: ETWR Varianzzerlegungstabelle

NUMBER

YAK PROP

ro

VAR PROP

OONDITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROF

VARPROP

NUMBER

INTERCEP

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VKLEIR

G03TEXBEK

D1

D2

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•. 0094

2.165171

e.800€I

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1.8338

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8.4282

e.9Q~::;

e.e249

8.8273

8.-

32.~39414

9.9096

EI.3743

8.9937

8.8134

8.1478

8.8316

8.1::;85

86.684El79

e.9863

8.2$48

8.96e9

8.7687

8.8879

e.7791

s .....

8.8733

9.8338 8.8133

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.28: ONTEX Varianzzerlegungstabelle

NUMBER

OONDITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROF

VAR PROF

VAR PROP

NUMBER

INTERCEP

otm:X1

UTEX

EXTEXR1

D1

D2

D3

1._

8.0001

0.0001

0.00el

e.992El

e.gell

8.0018

0.0000

e.090e

e.eee9

2.171714

9.9000

e."",*,

9.1842

9. '*'66

8.9228

2.172837

0.ee00

0."",*,

0.0000

o.eeee

8.9833

9.0473

0.93:>4

4.849981

0.9004

9.0000

0.0005

8.0947

e.2186

EL1199

0.1082

7.947049

0.0003

0.0014

0.9030

8.1948

e.eeEl2

9."",*,

e.e000

66.043611

e.7400

0.4221

0.0092

0.4237

8.4296

9.2598

0.1564

83.792671

0.2593

0.5764

0.9873

0.3759

8.2420

9.5743

0.6782

Quelle: Eigene Berechnungen

439

Anhang C

Tab. C.29: KDOBR Varianzzerlegungstabelle

-

CONDITIOII

VAR PIIOP

VAR PIIOP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

NUMBER

IN'mICEP

KOOBRl

UBEK

ETWR4

D1

1._

8.0082

9.0003

9.a004

9.eee6

9.9914

9.8EJ12

2.114:599

9.908e

0.eeee

9.eeee

8.eeee

8.04~1

9.0416 8.9612

VAR PIIOP

ro

2.986491

9.eeEl2

EI.se12

0.eeee

9.0022

e.87~7

18."9938

8.9168

0.184~

El.E>e99

9.4886

9.eeEl8

El.ee~

sn. 338M2

e.89ß4

El.9093

e.~e

8.1713

9.4099

9.3E>80

43.169637

8.8925

9.8137

e.l&46

8.3374

9.4671

0.~1

VAR PROP

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.30: KHAKAR Varianzzerlegungstabelle

NUIIBER

CQNDITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PIIOP

VAR PROP

VAR PROF

NUMBER

INTERCEP

KHAKAIU

ONBEK

llIAKAR

EXHAKAR

1._

s._l

0,9002

e.El0€J2

E1.9EJeg

8.0007

El.9€l69

2.64-5167

0.908e

9.0001

0.0091

8.00115

o.eeee

0.6781

6.489394

9.9981

e.E>El72

0.0046

9._3

0.1189

0.0667

14.eaelll

0._1

0.0139

0.0330

0.6807

0.0420

0.2248

38.249388

6.2.251

0.0883

9.5524

9.1356

9.0345

0.0012

52.954~

e.7746

9.8903

0.4096

9.1819

e.8E>39

0.9222

Quelle: Eigene Berechnungen

ro

440

Anhang

Tab. C.31: KMWAE Varianzzerlegungstabelle

-

CONDITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VARPROP

NUMBDt

INTERCEP

KMWAEt

UBEK

D1

D2

D3

9.8958

8.8064

8.8%5

9.6454

8.2329

9.9309

S.890e

8.1_

8._5

9.1493

9.1833

8.0018

8.:5383

8.4264

e.37B:i

8.8:329

9.6833

8.8869

8.~2:i

8.8855

9.8572

8.9651

8.2058

9.9896

9.4279

e.3283

9.3726

1._

8.9997

e.9G71

1.ge7452

S.""'*'

e.ee05

1.923:\95

e.ee00

8.1l00e

4.367959

9.8022

6.559187 31.856164-

e.Bee5

8._'

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.32: KHABER Varianzzerlegungstabelle

-

OONDITION

VAR PROF

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

NUMBER

INTERCEP

IGIABER4

UTEX

EHAUSR

D1

1.eeeeee

9.eee00

e.0El00

9.1380

0.0020

8.0529

0.1387

8.0014

4.684658

8.0004

0.0001

0.0007

8.0026

0. 31El2

8.2691

17. El26332

9.0012

0.0447

0.0418

8.2145

0.0766

0.0092

0.0262

28.915278

8.0993

0.4369

0.0499

0.0606

0.0883

0.1098

0.0389

71.374305

0.8'390

8.5181

E>'9075

0.7220

0.3562

e.4744

0.7134

Quelle: Eigene Berechnungen

Anhang C

443

Tab. C.37: OHEIM Varianzzerlegungstabelle

IIIIIIIIR

2

3

COIID1T1ON

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR ftl)p

VAft PROP

yAft PROP

VAR PROP

NUII8ER

1N'I'ERCEP

OIIE1M4

=12

UTEX

D1

D2

D3

1._

e.8881

1._

'.8882

8.8881

8.8833

8.88~

9.8828

2.1687~3

8.8888

8.8888

8.8888

8.8888

8.1536

9.8875

8.1)6:;6 8.8516

2. 1787Mi

8.8888

8.8888

8.8888

8.8888

8.8288

9.1727

4.687988

8.8884

8.8821

8._

8.8883

8.~3

8.3659

9.2947

18.!l89815

8.8667

8.8673

8.1686

8.8889

8.0731

8.88218

8.8186

27.83867~

8.1168

8.~

'.8882

•• 82181

8.8867

8.8818

8.8689

78.791817

8.81!i9

8.8247

8.8381

8.9'1W1

8.3936

8.«74

9.::;966

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.38: OWEB Varianzzerlegungstabelle

NUIIBiR

CONDITION

YAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

NllIIBER

1lII'ERCEP

OWEBl

tJTEX

EXWEBR

D1

D2

D3

1._

8.0901

9.9002

9.8881

8.91309

8.9031

0.0921

9.0917

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0.8021

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8.1827

8.8366

4.677500

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0.e900

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9.9010

e.OO21

8.9090

0.2095

0.0238

0.0109

0.0154

40. Ml5891

8.1056

9.9189

0.El5M

8.0129

0.4815

0.4601

0.3158

69. 17095s

8.8930

8.0789

e.9371

0.7644

8.0304

0.2222

0.4054

Quelle: Eigene Berechnungen

Anhang

444

Tab. C.39: OGARN Varianzzerlegungstabelle

NllIIIIER

OONDITION

VAR PROF

VAR PROF

VAß PROF

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROF

NUMBER

INTERCEP

OOAßNl

OWEB

OOGWAE1

D1

D2

D3

1.E>EJeE>00

•. _1

8.9001

2.177839

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0.eee4

8.9826

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9.8729

El.€I8M

9.$702

9.0678

0.0023

9.2874

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•. 9438

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•. 6004

•. eeee

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•. 8996

El.Ele31

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8.8933

El.8175

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0.0076

27. 6185e9

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0.1211

8.0112

8.1031

•. 9495

e.El35-4

0.0038

1.7 .• 97

8.9225

8.8756

•. 9806

•. BEl27

•. 4998

e.7162

0.9197

Quelle: Eigene Berechnungen

Tab. C.40: IMBEKR Varianzzerlegungstabelle

NUMBER

OOIIIlITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

NlIMBER

IN'I'EßCEP

IMBEKR4

UBEKI

UBEXI1

0_1

1.eeeeee

......

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

D1

D2

D3

8.0001

0.0011

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0.0006

0."""

8.9000

0.0045

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0.0303

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e.0El00

0.0954

0.0085

0.0307

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0.0058

0.0014

0.0148

•. _1

0.eeee

0.1_

0.1970

0.0993

0.8165

0.9987

0.1248

0.3031

0.0760

0.3423

8.3323

0.1078

0.0071

0.2998

0.1462

0.0398

0.1253

0.0766

0.4514

0.0952

0.0005

0.4199

0.0055

0.0575

0.0571

0.0001

0.1464

8.7796

8.9914

8.1473

8.2484

0.5372

0.2995

0.eeel

8.0001

•. eeee

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0.El000

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0.eeee

4.340255

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0.8835

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0. "'*'2

•. _2

5.367689

0."'*'1

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•. 0009

0.2310

8.9692

54.542405

0.0392

0.6886

86.93.5929

0.8627

130.126

0.0970

2.521398

8

0.,*,,*,

•. '*"*'

2.466396

VAR PROP ZEIT

Quelle: Eigene Berechnungen

445

Anhang C

Tab. C.41: IMTEXR Varianzzerlegungstabelle

-

OONDITION

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROF

VAR PROP

VAR PROP

VAR PROP

NUMBER

lNTERCEP

lMTEXR2

UTEXI1

E!ITDAS

ZEIT

D1

D2

D3

1._

9.0000

•. 0000

El.0009

e .....

e.90Ell

•. 0001

9.0002

0.9001

2.341561

•. 0000

•. 000e

9.000e

e.1il00