Analysis of Macroeconomic and Financial Market Data - Cheatsheet

Methoden der Datenbeschaffung und Erhebung

Definition:

Die Methoden zur Datenbeschaffung und Erhebung umfassen Techniken und Verfahren zur systematischen Sammlung von Informationen für die Analyse makroökonomischer und finanzieller Marktdaten.

Details:

• Primärforschung: Erhebung neuer Daten durch Umfragen, Interviews, Experimente
• Sekundärforschung: Nutzung bereits vorhandener Daten, z.B. offizielle Statistiken, Finanzberichte
• Qualitative Methoden: z.B. Experteninterviews, Fokusgruppen
• Quantitative Methoden: z.B. ökonometrische Modelle, Zeitreihenanalysen
• Datenquellen:
  • Öffentliche Institutionen (z.B. Zentralbanken, Statistische Ämter)
  • Private Datenanbieter (z.B. Finanzdatenbanken)
  • Forschungseinrichtungen
• Datenbereitstellung: Rohdaten vs. bereinigte Daten
• Datenqualität: Relevanz, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität

Quantitative Datenanalyse in der Makroökonomie

Definition:

Quantitative Methoden zur Analyse makroökonomischer Daten und Modelle.

Details:

• Datenquellen: nationale Statistiken, internationale Organisationen (z.B. IMF, Weltbank).
• Zeitreihenanalyse: Identifikation von Trends, Saisonalitäten und Zyklen.
• Ökonometrische Modelle: Verwendung von Regressionsanalysen zur Beziehungsschätzungen zwischen Variablen.
• Bedeutende Modelle: ARIMA, VAR, DSGE.
• Hypothesentests: z.B. Wald-Test, Durbin-Watson-Test zur Überprüfung der Modellannahmen.
• Software: typischerweise R, Python, Stata, EViews.
• Wichtig: Berücksichtigung von Datenrevisionen und Datensausagenlimits.
• Quantifizierung von Unsicherheiten: Konfidenzintervalle, Szenarioanalysen.

Verwendung statistischer Software wie R und Stata für die Datenanalyse

Definition:

Einsatz von R und Stata zur Analyse makroökonomischer und finanzieller Marktdaten.

Details:

• R: Open-source; umfangreiche Bibliotheken für statistische Analysen, z.B. dplyr, ggplot2.
• Stata: Benutzerfreundlich; intuitive Syntax für ökonometrische Modelle.
• Datenimport: R (readr, foreign), Stata (import ... using).
• Datenaufbereitung: R (tidyverse), Stata (reshape, egen).
• Regression: R (lm(), glm()), Stata (regress).
• Visualisierung: R (ggplot2), Stata (twoway graph).
• Vorteile: Automatisierung, Reproduzierbarkeit, große Community.

Interpretation und Anwendung makroökonomischer Indikatoren

Definition:

Verwendung von makroökonomischen Indikatoren zur Analyse und Vorhersage wirtschaftlicher Trends und Finanzmarktbewegungen.

Details:

• Wichtige Indikatoren: BIP, Inflation, Arbeitslosenquote, Zinssätze
• BIP (Bruttoinlandsprodukt) = \text{C} + \text{I} + \text{G} + (\text{X} - \text{M})
• Inflationsrate = \frac{\text{aktueller Verbraucherpreisindex} - \text{alter Verbraucherpreisindex}}{\text{alter Verbraucherpreisindex}} \times 100
• Arbeitslosenquote = \frac{\text{Anzahl der Arbeitslosen}}{\text{Gesamtzahl der Erwerbspersonen}} \times 100
• Zinssätze beeinflussen Investitionen und Konsum
• Analyse: historische Daten, Trendprojektionen, Vergleich mit anderen Volkswirtschaften
• Verwendung in der Geldpolitik, Fiskalpolitik, Investmentstrategien

Bewertung und Modellierung von Finanzmarktdaten

Definition:

Bewertung und Modellierung von Finanzmarktdaten analysiert und bewertet Finanzmärkte und deren Daten, um fundierte wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen.

Details:

• Anwendung statistischer und ökonometrischer Methoden auf Finanzmarktdaten
• Schätzung und Bewertung von finanziellen Modellen
• Verwendung von Zeitreihenanalysen
• Beurteilung der Volatilität und Risiken in Finanzmärkten
• Arbitrage Pricing Theory (APT) und Capital Asset Pricing Model (CAPM)
• GARCH-Modelle zur Volatilitätsschätzung
• Anwendung von Monte-Carlo-Simulationen
• Modellvalidierung und -schätzung durch Maximum-Likelihood-Methoden
• Datenquellen: Bloomberg, Reuters, etc.

Risikomanagement und Portfoliotheorie

Definition:

Optimierung und Verwaltung von Anlagerisiken durch Diversifikation und Bewertung der Risikoprämie. Einsatz statistischer Methoden und Modelle.

Details:

• Risiko: Wahrscheinlichkeit und Ausmaß finanzieller Verluste.
• Diversifikation: Reduktion von Risiken durch Mischung von Anlageklassen.
• Portfoliotheorie: Nutzung der Varianz-Kovarianz-Matrix zur Optimierung.
• Erwartete Rendite eines Portfolios: \[\text{E}(R_p) = \sum_{i=1}^{n} w_i \text{E}(R_i) \]
• Portfolio-Risiko: \[\sigma_p = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n} w_i w_j \sigma_{ij}}\]
• Capital Asset Pricing Model (CAPM): \[\text{E}(R_i) = R_f + \beta_i(\text{E}(R_m) - R_f) \]
• Value-at-Risk (VaR): Kennziffer zur Bestimmung des maximalen Verlusts.

Theorie und Praxis des internationalen Handels

Definition:

Theorien des int. Handels erklären Waren- und Dienstleistungsströme zwischen Ländern; Praxis beschreibt reale Handelsmuster und -politiken.

Details:

• Klassische Handelsmodelle (z.B. Ricardo): komparative Vorteile erklären Handelsströme.
• Heckscher-Ohlin-Modell: Unterschiede in Faktorenausstattung beeinflussen Handel.
• Neue Handelstheorien: betonen Rolle von Skaleneffekten und Produktdifferenzierung.
• Handelspolitiken: Zölle, Quoten, Handelsabkommen, WTO.
• Empirische Analyse: Z.B. Schwerkraftmodell des Handels, Handelsbilanzen.

Theorien des Wirtschaftswachstums und deren Anwendungen

Definition:

Theorien des Wirtschaftswachstums - konzentration auf die Analyse, wie und warum Volkswirtschaften über längere Zeiträume wachsen.

Details:

• Klassische Wachstumstheorie: Fokussiert auf Kapitalakkumulation und Arbeit.
• Neoklassische Wachstumstheorie: Beinhaltet technologischen Fortschritt (Solow-Modell) \[ Y = A K^{\beta} L^{1-\beta} \].
• Endogene Wachstumstheorie: Technologischer Fortschritt und Innovationen als Ergebnis von Investitionen in Humankapital und F&E \[ Y = AK \].
• Anwendungen:
  • Analyse langfr. Wachstumstrends.
  • Bewertung der Auswirkungen von Politikmaßnahmen.
  • Prognose zukünftiger Entwicklung.
  • Vergleich von Wachstumsraten zwischen Ländern.