G. Quaas

 

Dokumentation (im Aufbau) der wichtigsten Verhaltensgleichungen des EMGE

 

Gleichung 10: Konsum der privaten Haushalte

 

 

Für die Langfristgleichung stehen folgende Gleichungen zur Verfügung:

 

Variante 1:

cprivp  = c(10) + c(12)*yavhh/cpripi*100 + c(13)*zinskr + c(17)*dq1 + c(18)*dq2 + c(19)*dq3

 

Variante 2:

cprivp = c(10) + c(12)*yavm/cpripi*100 + c(13)*yavuv/cpripi*100 + c(14)*zinsl + c(17)*dq1 + c(18)*dq2 + c(19)*dq3

'0.68

 

Variante 3:

cprivp  = c(10) + c(11)*cprivp(-1) + c(12)*yavhh/cpripi*100 + c(13)*zinskr + c(17)*dq1 + c(18)*dq2 + c(19)*dq3

 

 

Statistische Schätzungen

 

Variante 1 (Vorbild: RWI-Konjunkturmodell):

Dependent Variable: CPRIVP

 

 

Method: Least Squares

 

 

Date: 05/26/13   Time: 11:33

 

 

Sample: 2003Q2 2013Q1

 

 

Included observations: 40

 

 

CPRIVP  = C(10) + C(12)*YAVHH/CPRIPI*100 + C(13)*ZINSKR + C(17)

        *DQ1 + C(18)*DQ2 + C(19)*DQ3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C(10)

-13.40797

3.181801

-4.213957

0.0002

C(12)

0.944468

0.008274

114.1437

0.0000

C(13)

-0.648843

0.114711

-5.656341

0.0000

C(17)

-19.24845

0.430920

-44.66832

0.0000

C(18)

-4.179025

0.430067

-9.717139

0.0000

C(19)

-0.131800

0.429014

-0.307216

0.7606

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R-squared

0.998214

    Mean dependent var

341.2298

Adjusted R-squared

0.997951

    S.D. dependent var

21.18738

S.E. of regression

0.959021

    Akaike info criterion

2.891674

Sum squared resid

31.27055

    Schwarz criterion

3.145006

Log likelihood

-51.83349

    Hannan-Quinn criter.

2.983271

F-statistic

3800.283

    Durbin-Watson stat

1.145614

Prob(F-statistic)

0.000000

 

 

 

 


Variante 2 (Vorbild: Interwar Modell von L. Klein):

Dependent Variable: CPRIVP

 

 

Method: Least Squares

 

 

Date: 05/26/13   Time: 11:35

 

 

Sample: 2003Q2 2013Q1

 

 

Included observations: 40

 

 

CPRIVP  = C(10)  + C(12)*YAVM/CPRIPI*100 + C(13)*YAVUV/CPRIPI*100 +

        C(14)*ZINSL + C(17)*DQ1 + C(18)*DQ2 + C(19)*DQ3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C(10)

18.98407

11.01748

1.723086

0.0942

C(12)

0.925253

0.041542

22.27263

0.0000

C(13)

0.682358

0.027991

24.37794

0.0000

C(14)

-1.657911

0.584057

-2.838613

0.0077

C(17)

-13.29225

1.407448

-9.444221

0.0000

C(18)

2.037829

1.343688

1.516594

0.1389

C(19)

5.842507

0.999622

5.844715

0.0000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R-squared

0.995884

    Mean dependent var

341.2298

Adjusted R-squared

0.995136

    S.D. dependent var

21.18738

S.E. of regression

1.477664

    Akaike info criterion

3.776431

Sum squared resid

72.05524

    Schwarz criterion

4.071985

Log likelihood

-68.52861

    Hannan-Quinn criter.

3.883294

F-statistic

1330.837

    Durbin-Watson stat

1.277772

Prob(F-statistic)

0.000000

 

 

 

 


Variante 3 (Vorbild: siehe Literaturhinweis):

Dependent Variable: CPRIVP

 

 

Method: Least Squares

 

 

Date: 05/26/13   Time: 11:37

 

 

Sample: 2003Q2 2013Q1

 

 

Included observations: 40

 

 

CPRIVP  = C(10) + C(11)*CPRIVP(-1) + C(12)*YAVHH/CPRIPI*100 + C(13)

        *ZINSKR + C(17)*DQ1 + C(18)*DQ2 + C(19)*DQ3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

C(10)

-13.40941

3.229150

-4.152611

0.0002

C(11)

0.005396

0.051877

0.104011

0.9178

C(12)

0.939586

0.047681

19.70576

0.0000

C(13)

-0.643518

0.127176

-5.060060

0.0000

C(17)

-19.21812

0.525654

-36.56040

0.0000

C(18)

-4.070425

1.131669

-3.596834

0.0010

C(19)

-0.080417

0.658493

-0.122123

0.9035

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

R-squared

0.998214

    Mean dependent var

341.2298

Adjusted R-squared

0.997890

    S.D. dependent var

21.18738

S.E. of regression

0.973284

    Akaike info criterion

2.941347

Sum squared resid

31.26030

    Schwarz criterion

3.236901

Log likelihood

-51.82693

    Hannan-Quinn criter.

3.048210

F-statistic

3074.768

    Durbin-Watson stat

1.156494

Prob(F-statistic)

0.000000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



Kommentar

 

Variante 3 zeigt, dass der Timelag statistisch nicht signifkant ist. Deshalb kommen nur die ersten beiden Varianten in Frage, die mit einem Fehlerkorrekturmodell gekoppelt werden können. Im Fall einer prognostischen Verwendung des Modells liefern beide Gleichungen etwa die gleichen Ergebnisse. Eine ausführliche Begründung der Variablenwahl und des FKM findet man in G. Quaas: Die Konsumfunktion in ökonometrischen Modellen für Deutschlands Volkswirtschaft auf Basis der VGR 2005. In: A. Wagner (Hrsg.): Empirische Wirtschaftsforschung heute. Stuttgart 2009. S.99-110.