Wie Sie vielleicht alle wissen, haben wir Norweger gemischte Gefühle gegenüber den Schweden.
Eine gute Seite der Schweden ist allerdings, dass sie meinen Nachnamen richtig aussprechen können.
Ich war vor zwei Jahren auch bereits hier und habe es schon damals sehr genossen, vor den Studenten hier zu sprechen.
Vor zwei Jahren habe ich einfach vierzig Minuten lang über meine neueste Veröffentlichung gesprochen -
und das ist ziemlich kurz für eine Veröffentlichung, in einer normalen Vorlesung hat man anderthalb Stunden Zeit.
Beim Mittagessen der National Science Foundation war dann einer der Studenten so freundlich, mir ein Feedback zu geben.
Er sagte, es sei interessant gewesen, aber es sei schwierig, in so kurzer Zeit viel von dem Inhalt zu begreifen.
Daher wäre es für ihn interessanter gewesen,
wenn ich über die Entstehungshintergründe der beiden Publikationen berichtet hätte, die vom Nobelkomitee ausgewählt wurden.
Das hat mir zu denken gegeben, und so habe ich beschlossen,
in meinem heutigen Vortrag etwa ein Drittel auf dieses Thema zu verwenden.
Im zweiten Drittel werde ich darüber sprechen, welche langfristigen Folgerungen sich aus meiner Sicht
vor allem aus dem zweiten Artikel ergeben.
Und zum Schluss kann ich dann doch nicht widerstehen, auch noch kurz über meine neueste Arbeit zu berichten.
Das ist diesmal natürlich ein anderes Thema als das vor zwei Jahren.
Natürlich kann ich nicht sehr ins Detail gehen.
Aber ich werde Ihnen meine Motivation für die Veröffentlichung beschreiben,
einige Folien und Grafiken dazu zeigen und die untersuchte Fragestellung klarstellen.
Am Schluss werde ich die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen.
Wie kam es also damals zu den beiden Veröffentlichungen?
Ich persönlich finde, dass der zweite, der Economist-Artikel von 1982, die stärksten langfristigen Implikationen hatte.
Darin wurde z.B. erstmals das Thema Inkonsistenz als potenzielle Problemquelle bei politischen Entscheidungen
von unabhängigen Zentralbanken angesprochen.
Das ist ein wichtiges Thema, eine konkrete praktische Auswirkung.
Ein wichtiger Aspekt dieses Artikels ist die Erkenntnis, dass Wirtschaftspolitik, dass die optimale Politik zeitinkonsistent ist.
Es gibt da dieses Problem einer dynamischen Inkonsistenz.
Die erste Frage lautet also: Wann ist mir diese dynamische Inkonsistenz zum ersten Mal aufgefallen?
Nun, das war während meinem Doktorandenstudium.
Ich möchte Ihnen hier vor allem vermitteln, dass mich diese Ergebnisse nicht ganz plötzlich wie der Blitz getroffen haben.
Es hat viel mühsame Arbeit gekostet, bis mir der wesentliche Punkt richtig klar wurde.
Als ich auf der Suche nach einem Dissertationsthema war, hatte ich in der Literatur einige Beiträge
zum sogenannten Assignment Problem gefunden, das war damals ein ziemlich populäres Thema.
Die Überlegung war, dass eine Staatsregierung bestimmte Ziele verfolgt und ihr bestimmte Instrumente zur Verfügung stehen.
Dabei wurde angenommen, dass bestimmte Instrumente für einige Ziele besser geeignet waren als für andere.
Aber wie sollte man nun feststellen, welches das optimale Instrument für jedes Ziel ist?
Gelegentlich wurde dabei eine Unterscheidung zwischen geldpolitischen und fiskalpolitischen Instrumenten getroffen.
Ich fand damals die Literatur zu diesem Thema nicht sehr intelligent.
Also dachte ich darüber nach, wie man zu einer besseren Lösung kommen könnte, und mir kam die Idee,
die Problemstellung als ein dynamisches Spiel zu formulieren.
Meine Überlegung dabei war, dass die geld- und fiskalpolitischen Entscheidungsträger alle ihre eigenen Ziele haben
und die Beweggründe für diese Ziele unterschiedlich gewichtet sind.
Das ist ziemlich logisch. Und es entspricht dem praktischen politischen Prozess, jedenfalls in den USA.
Die Fiskalpolitik geht durch den Kongress usw., während die Geldpolitik fast auf täglicher
oder zumindest auf monatlicher Basis von der Federal Reserve gesteuert wird.
Mir schien es also sinnvoll, dieses Spiel zu modellieren,
das ich als Spiel marktbeherrschender Akteure (dominant player game) bezeichnete, manche nennen es auch Stackelberg-Spiel.
Das Wesentliche daran ist, dass der marktbeherrschende Akteur als erster handelt
und die übrigen Akteure erst anschließend am Zug sind. Es war also ein dynamisches Spiel.
Und genau hier erkannte ich die Zeitinkonsistenz, bei der Politik des marktbeherrschenden Spielers.
Der fiskalpolitische Entscheidungsträger in meinem Modell war eindeutig - die optimale Politik war zeitinkonsistent.
Nun, ich machte mir darüber zunächst keine größeren Gedanken.
Ich argumentierte einfach, die rekursive, zeitkonsistente Politik sei ein natürlicher Gleichgewichtskandidat,
und dem galt mein Hauptinteresse.
Meine Dissertation enthielt auch ein Beispiel für marktbeherrschende Unternehmen,
und zwar ein Oligopol marktbeherrschender Unternehmen.
Der Schlüssel war also - während ich an meiner Arbeit schrieb, arbeitete ich übrigens viel mit Ed Prescott zusammen.
Ich hatte das Glück, dass ich ihn zwei Jahre, bevor ich fertig wurde, als Fakultätsmitglied kennen lernte.
Wir begegneten uns auf dem Flur, und er fragte mich, woran ich arbeite.
Als ich es ihm erzählte, zeigte er großes Interesse.
Wie sich herausstellte, hatte er sich selbst auch schon mit Spieltheorie beschäftigt.
Am Ende meines Studiums, kurz vor meiner Disputation,
stießen wir auf einen wichtigen Artikel von Robert Lucas mit dem Titel
Econometric Policy Evaluation: A Critique [Ein kritische Würdigung der Wirtschaftspolitik].
Dieser Artikel erstaunte uns und schien uns sehr wichtig.
Er verdeutlichte seine Hauptaussage mit drei grafischen Beispielen, darunter eines zu Steuervergünstigungen für Investitionen.
Wir beschlossen, Lucas' Gedanken einen Schritt weiter zu verfolgen und den politischen Prozess zu betrachten.
Die optimale Politikauswahl in einem bestimmten Bezugsrahmen,
ähnlich wie das Steuervergünstigungsbeispiel für Investitionen von Robert Lucas.
Der wichtigste Punkt bestand darin zu erkennen, dass in einer solchen Konstellation der politische Entscheidungsträger,
d.h. die Regierung, ein marktbeherrschender Akteur ist. Das restliche Wirtschaftssystem war ein Polypol,
in dem es außer dem System als Ganzes kein strategisches Gegengewicht der Regierung gab. Kein einzelnes Gegengewicht.
Auch zu diesem Zeitpunkt haben wir der Zeitinkonsistenz noch nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt.
Weil wir uns so auf das rekursive Gleichgewicht konzentrierten, hatte ich noch nicht einmal die optimale Politik berechnet.
Das war eine viel schwierigere Aufgabe, die man nicht auf die Schnelle z.B. mittels dynamischer Programmierung lösen konnte.
Stattdessen ließen wir uns von der damaligen Überzeugung leiten,
die Theorie der optimalen Kontrolle könnte jedes ökonomische Problem lösen.
Ich erinnere mich an einen zweiseitigen Artikel in der Business Week, in dem es damals hieß,
Ökonomen könnten jetzt erfolgreich Wirtschaftsmodelle erstellen.
Sie müssten nur ein Ziel formulieren und könnten dann im Handumdrehen die optimale Politik dafür berechnen.
Also beschloss ich, dass ein wissenschaftlicher Assistent die optimale Politik berechnen sollte,
in einem einfachen Beispiel für ein marktbeherrschendes Unternehmen.
Ich wählte eine sehr gute Assistentin namens Nina Bjerkedal, die heute im norwegischen Finanzministerium arbeitet
und dort fast in der Führungsspitze ist.
Ich war damals sehr enttäuscht, dass sie nicht noch promovieren wollte.
Jedenfalls ließ ich sie mittels der Brute-Force-Methode die optimale Politik berechnen.
Anschließend verglich ich das Ergebnis mit der zeitkonsistenten Politik und stellte fest,
dass eine erstaunliche Differenz zwischen den beiden Resultaten lag.
Erst da fiel es uns wie Schuppen von den Augen, dass hier ein wichtiges Problem lag,
und daraufhin entwickelten wir dann ein Modell mit einer starken Dynamik.
Mit großer Überraschung stellten wir dabei fest, dass zeitkonsistente Politik mitunter zu sehr schlechten Ergebnissen führte.
Dies war damals eine sehr wichtige Erkenntnis für uns. Nun zurück zur optimalen Kontrolle.
Zum ersten Mal präsentierte ich den Artikel auf einem Kongress in Cambridge, Massachusetts.
Von den Kongressteilnehmern waren etwa 50 Prozent Kontrolltheoretiker, 50 Prozent waren Ökonomen usw.
Zu Beginn war unser Titel noch provokanter als in der Endversion: unsere erste Fassung des Artikels lautete
On the Inapplicability of Optimal Control to Policy Making
[Die Unanwendbarkeit der Theorie der optimalen Kontrolle auf politische Entscheidungen].
Kurz nachdem ich meine Präsentation begonnen hatte, brach plötzlich völliges Chaos aus.
Der Rest des Vortrags bestand dann darin, dass alle versuchten, den Fehler in der Arbeit zu finden -
es musste doch irgendwo ein Fehler darin zu finden sein.
Ich war nach meiner ganzen Vorerfahrung mit marktbeherrschenden Akteuren natürlich ziemlich sicher,
dass es keinen Fehler darin gab.
Daher ist aus meiner Sicht eine wichtige Botschaft an Studenten: Wenn Sie etwas erarbeitet haben,
das die Leute für falsch halten, sollten Sie als erstes noch einmal genau prüfen, ob es richtig ist.
Wenn es aber tatsächlich richtig ist, könnte es ein Zeichen dafür sein, dass Sie etwas ziemlich Wichtigem auf der Spur sind.
Der Schritt von dieser Veröffentlichung zum anschließenden Time to Build-Artikel war dann relativ einfach.
Die meiste Denkarbeit ging in die Frage, wie wir das Thema angehen sollten bzw. wie wir es so angehen könnten,
dass gute quantitative Ergebnisse dabei herauskämen.
Wir wussten, dass wir Wettbewerbsgleichgewichte berechnen mussten, dynamische Wettbewerbsgleichgewichte.
Und wir konnten tatsächlich einige derselben Programme nutzen,
die wir auch für den Zeitinkonsistenz-Artikel verwendet hatten, dort hatten wir auch dynamische Gleichgewichte berechnet.
Das war also kein besonderes Problem.
Wir wollten der Frage nachgehen - damals dachten alle, dass der Dynamik des Konjunkturzyklus
eine bestimmte Triebfeder zu Grunde läge, und zwar entweder geldpolitische oder fiskalpolitische Schocks.
Daher entschieden wir uns für die folgende Fragestellung: Angenommen,
die einzige Quelle für Veränderungen wären technologische Schocks, und es gäbe keine anderen Arten von Schocks.
Was würde in diesem Fall vom Konjunkturzyklus übrig bleiben?
Wir entwickelten ein Modell, mit dem wir diese Frage beantworten wollten.
Das Wesentliche an diesem Modell war, dass darin das dynamische Entscheidungsproblem
der Menschen explizit beschrieben wurde, ebenso wie das der Unternehmen.
Es gibt in dem Modell Millionen von Menschen und Tausende von Unternehmen, und sie alle gemeinsam bestimmen die Technologie,
mit deren Hilfe Kapital und Arbeit in Output umgewandelt wird.
Das Modell enthält explizite Beschreibungen der Budgetrestriktionen der Menschen,
der daraus folgenden aggregierten Ressourcenbeschränkungen usw.
Sie kennen natürlich die späten 1970er Jahre nicht so gut und können daher nicht wissen,
dass diese ein sehr anderer Ansatz war als - sagen wir ein Ansatz mit einem Gleichungssystem.
Die damalige Makroökonomie bestand großteils aus - nun, man formulierte eine Konsumfunktion, eine Investitionsfunktion,
eine Arbeitsangebots- und -nachfragegleichung usw.
Außerdem hatten die meisten Leute großes Vertrauen in statistische Methoden,
um die Parameter in diesen Gleichungen zu quantifizieren.
Mit der Kritik von Robert Lucas änderte sich das alles, zumindest für die Bewertung von Politik.
Somit war es unvermeidlich, dass etwas Neues aufkommen musste.
Und ich glaube, Ed Prescott und ich hatten einfach das Glück, genau diesen Zeitpunkt abzupassen.
Aus meiner Sicht ist also diese explizite Beschreibung der Menschen das Wesentliche in unserem Modell.
Zugegeben waren es anfangs nur sehr einfache Beschreibungen.
Zum Teil war das begründet, denn für unsere Fragestellung brauchte man nicht sehr viele Details.
Ein anderer Punkt war aber, dass damals die Computer noch viel langsamer waren als heute.
Im Vergleich zu damals gab es zwischenzeitlich große Fortschritte hinsichtlich der Anzahl von Fragen, die man untersuchen kann.
Aufgrund der Fragen, die wir in unserem ersten Artikel untersucht haben,
bezeichnet man diese Art von Theorie gelegentlich als Theorie realer Konjunkturzyklen (real business cycle theory).
Aber eigentlich verwendet man auch für geldpolitische Fragen keine anderen Modelle.
Ich habe selbst daran gearbeitet in diesem Artikel, den ich vor zwei Jahren genau in diesem Saal vorgestellt habe.
Bei Fragen zu - wenn die langfristige Perspektive besonders wichtig ist,
wie bei Fragen zur Eignung des Sozialversicherungssystems, Kosten und Nutzen von Einwanderung oder ähnlichem -
diese Modelle wurden erweitert, um auch Lebenszyklusverhalten, d.h. überlappende Generationen zu berücksichtigen.
Einer der Pioniere auf diesem Gebiet ist für mich Victor Rios Rull, und ich war froh,
ihn in seinen ersten drei Berufsjahren als Kollegen an Carnegie Mellon zu haben.
Ich habe miterlebt, wie sich diese Modelle weiterentwickelt haben.
Anfangs waren sie - nun, am Anfang brauchte man mitunter ein bis zwei Tage oder sogar eine Woche,
um das Gleichgewicht zu berechnen. So, nun zum längerfristigen Nutzen dieser Arbeit.
Der langfristige Nutzen besteht aus meiner Sicht darin, dass mit der Zeit erkannt wurde,
dass man Modelle auf diese Weise aufbauen muss, um interessante Fragestellungen zu beantworten.
Lassen Sie mich auch noch kurz darauf eingehen, was aus meiner Sicht die wichtigsten Schritte sind,
um eine gute Veröffentlichung zu schreiben.
Erstens sollte man immer explizit sein bezüglich - ich meine, eine gut durchdachte Fragestellung haben.
Anderenfalls ist es schwierig, Interesse bei den Lesern zu wecken.
Es gibt nicht ein einziges Standardmodell, das man für jede Fragestellung nutzen könnte.
Stattdessen muss man ein Modell suchen, das man im Hinblick auf die relevante Fragestellung für geeignet hält.
Daher sehen die Modelle für verschiedene Fragestellungen sehr unterschiedlich aus.
Manchmal gibt es Ähnlichkeiten, z.B. Beschreibungen der Entscheidungsfragen von Menschen, der Technologie des Landes usw.
Heutzutage nutzen wir auch Modelle, um z.B. die Interaktion zwischen Haushaltssektor und Unternehmenssektor zu untersuchen,
oder ziemlich detaillierte Modelle der Entscheidungen, welche in einer Familie getroffen werden.
Es sind da sehr interessante Arbeiten im Gang.
Einer der Vorteile dieser Entwicklung ist, dass oft ziemlich transparent ist,
wie man die Parameter dieser Modelle quantifizieren kann.
Solche Modelle müssen kalibriert werden, um glaubwürdige Antworten zu generieren.
Ein wichtiger Aspekt bei dieser Kalibrierung ist - es ist eine Art umgekehrtes Mapping.
Wenn man ein Gleichgewicht berechnet, das Steady-State-Gleichgewicht eines typischen Modells,
erhält man dieses Gleichgewicht in Form von Beziehungen unter den Variablen.
Viele solcher Beziehungen zwischen Variablen können leicht anhand der Daten ermittelt bzw. gemessen werden.
Daher wird das Modell auf die Beziehungen unter den potenziell auftretenden Variablen abgebildet bzw. gemappt.
Die Kalibrierung erfolgt also meistens durch ein solches umgekehrtes Mapping.
Sie fangen also einfach an, indem Sie die Daten erheben.
Oft sind es irgendwelche einfachen Durchschnittswerte, wie z.B. Kapitalkoeffizient (Capital Output Ratio),
langfristiger Verbrauch im Verhältnis zum BIP oder das Verhältnis von durchschnittlichem Kapitalertrag
bzw. Arbeitseinkommen zum BIP.
Solche Daten sind leicht zu ermitteln, und anschließend werden im Rückschluss die entsprechenden Parameterwerte zugeordnet.
Einige Fachleute sprechen in dem Zusammenhang von tiefen strukturellen Parametern.
Mir scheint es manchmal, als gäbe es für jeden Parameter eine Art magische Zahl, aber so etwas gibt es nicht.
Manche Parameter können auch stark variieren, d.h.
derselbe Parameter nimmt in verschiedenen Modellen sehr unterschiedliche Werte an, je nach dem,
was sonst noch in dem Modell abgebildet ist. Lassen Sie mich ein Beispiel zeigen.
Hier haben wir ein ganz einfaches Modell, nur damit wir uns einige dieser Parameter näher angesehen können.
Es beschreibt die Präferenzen von Menschen.
Es gibt eine Nutzenfunktion, eine Konsum-Freizeit-Funktion, einen Diskontierungsfaktor, und es gibt eine Ressourcenbeschränkung.
Konsum plus Investitionen kleiner oder gleich aggregierter Output.
Das ist die Produktionsfunktion, die natürlich durch das Nationaleinkommen gut bekannt ist - hier haben wir im Modell das BIP,
und das muss dem Bruttonationaleinkommen entsprechen, der Summe aus Kapitalertrag und Arbeitseinkommen.
Es gibt eine Zeitbeschränkung, und dann sind hier zwei dynamische Beziehungen zwischen Zustands- und Entscheidungsvariablen.
In der ersten ist der Kapitalbestand die Zustandsvariable, und die Investitionen sind die Entscheidungsvariable.
Und dann haben wir eine typische langsame Bewegung des Technologieniveaus mit einem stochastischen Schock.
Das kann man in der Praxis aus einer Normalverteilung ableiten, aus einem Zufallsgenerator im Modell.
Lassen Sie mich auf zwei Parameter kurz eingehen.
Einer ist das Alpha, hier auf diesem Koeffizienten beim Konsum, und 1-Alpha auf Freizeit.
Dieses Alpha hängt stark mit einer anderen Größe zusammen, die oft gut zu ermitteln ist, und zwar mit der Zeit,
die im Durchschnitt auf Marktaktivitäten entfällt, als Anteil von der Gesamtzeit.
Mit anderen Worten: Wie groß ist N im Verhältnis zur Gesamtzeit?
Wenn Sie das haben, erhalten Sie eine Steady-State-Beziehung erster Ordnung.
Daraus können Sie Alpha ableiten, und außerdem enthält diese Steady-State-Beziehung in der Regel noch ein paar andere Dinge.
Man bekommt also nicht immer - angenommen, N ist ein Drittes oder 30% der Gesamtzeit - ein typischer Wert -
dann erhält man in einigen Modellen vielleicht ein Alpha von 0,35 und in anderen 0,28.
Das meinte ich damit, dass es keinen magischen Wert für irgendeinen dieser Parameter gibt.
Der Punkt ist, dass Sie in jedem Fall das Ziel eines konsistenten Modells erreichen, und zwar mit Daten,
die zu beobachten sind - nämlich dass N im Durchschnitt 30% der Gesamtzeit der Menschen ausmacht.
Als weiteres Beispiel möchte ich noch Theta nennen, 1 Theta in der Cobb-Douglas-Produktionsfunktion,
einer häufig verwendeten Produktionsfunktion.
Für bestimmte Fragen würden Sie noch die Kapitalseite z.B. nach Strukturen und Betriebsmitteln und die Arbeitsseite nach hohem
und niedrigem Ausbildungsniveau disaggregieren.
Hier haben wir die Funktion in der einfachsten Version, und wir haben Theta.
Dies ist ein Beispiel dafür, dass es nur auf eine einzige Variable ankommt -
und zwar den prozentualen Anteil von Kapitaleinkünften am durchschnittlichen Bruttoinlandseinkommen,
und natürlich auch 1 Theta, den Anteil von Arbeitseinkommen.
Wenn man Werte für diese Größen hat, z.B. Kapitalerträge in Höhe von 36% vom Bruttonationaleinkommen,
dann beträgt Theta normalerweise 0,36. Wenn Sie mehr Dezimalstellen haben, mehr Dezimalstellen als Theta.
Dann gibt es noch das viel verwendete Rechenexperiment, bei dem Ergebnisse berechnet werden.
Der Gedanke dabei ist, Menschen in ein Umfeld zu bringen, in dem sie mit der untersuchten Fragestellung konfrontiert sind,
so dass man beobachten kann, wie sie sich in diesem Umfeld verhalten.
In einigen Fällen kann dies mit größeren Schwierigkeiten verbunden sein.
So stellen Sie vielleicht fest, dass es für Ihre Fragestellung gar keine geeignete Methode gibt,
mit der sie genau machen könnten, was Sie wollen.
Dann müssen Sie unter Umständen erst eine neue Technologie entwickeln.
Und das ist etwas - ich selbst interessiere mich nur wenig für Technologie bzw. generell für Methoden - aber es hilft nichts,
in diesem Fall müssen Sie eine neue Technologie entwickeln.
Am Schluss steht dann die Präsentation der Ergebnisse.
Etwas, vor dem junge Wissenschaftler oft etwas zurückschrecken, sind Anomalien. Das ist ein großer Fehler.
Eine Definition von Anomalie ist: Datenabweichung gegenüber der Standardtheorie oder anderen Theorien.
Wenn ein Modell gute Antworten auf ihre Fragen liefert und trotzdem eine Anomalie zeigt,
ist dies oft der Ausgangspunkt für ein wichtiges neues Forschungsgebiet.
Daher sollten Sie mögliche Anomalien immer besonders beachten. Nun noch etwas zu meiner aktuellen Arbeit.
Dies ist ein Gemeinschaftsartikel, den wir fast fertig haben.
Meine beiden Co-Autoren - oder zumindest einer von ihnen wird den Artikel soweit ich weiß nächste Woche
in Mailand auf einem großen europäischen Kongress vorstellen.
Ich habe diesen Artikel als Co-Autor gemeinsam mit Espen Henriksen von der Universität Oslo
und Roman Sustek von der Bank of England geschrieben.
Sie waren beide meine Studenten an der Carnegie Mellon Universität, wo ich bis 2004 tätig war.
Der Titel des Artikels lautet The High Correlations of Prices and of Interest Rates across Nations.
[Die hohe Korrelation von Preisen und von Zinssätzen zwischen verschiedenen Ländern].
Wir haben Folgendes festgestellt - ich zeige Ihnen ein paar Grafiken dazu.
Hier ist die erste.
Als erstes müssen Sie alle diese Variablen trendbereinigen, entweder mit dem Hodrick-Prescott-Filter,
bzw. in diesem Fall haben wir soweit ich weiß den sogenannten Bandpass-Filter verwendet.
Sie nehmen also die Trendkomponente heraus und tragen in der Grafik auf der linken Seite die zyklische Komponente
des realen BIP und auf der rechten Seite die Preise ein.
Das machen Sie für eine Reihe von Ländern, genauer gesagt für acht Länder.
Für zwei der acht Länder hatten wir erst ab 1970 Daten zur Verfügung, für den Rest ab 1960,
und zwar für Australien, Kanada, Deutschland, Japan, Großbritannien und die USA. Das sind alles glaubwürdige Länder.
Ab 1970 nehmen wir dann noch Österreich und Frankreich mit hinzu.
Diese Abbildungen zeigen zunächst einmal gewisse Parallelitäten beim volkswirtschaftlichen Output,
wobei die Grafik etwas verzerrt ist.
Mit bloßem Auge betrachtet würde ich sagen, dass die Parallelitäten bei den Preisen deutlich höher sind.
Aber am besten betrachtet man immer die tatsächlichen Korrelationen.
Hier haben wir eine Tabelle der Korrelationen zwischen den Ländern.
Beim BIP beträgt die durchschnittliche Korrelation 0,27.
Wenn wir zu den Preisen und Zinsen kommen, werden Sie sich vielleicht fragen, ob es einen Unterschied machen würde -
ob vielleicht das Bretton-Woods-System einen Einfluss hatte, das in diesem Betrachtungszeitraum ab 1960 noch bestand.
Es hat sich aber herausgestellt, dass es keinen Unterschied macht.
Hier bestehen also ziemlich geringe Korrelationen zwischen den Ländern.
Sie sind nicht sonderlich hoch, wenn man das reale BIP betrachtet.
Bei den nominalen Zinsen erhält man im Durchschnitt eine deutlich höhere Korrelation von 0,57 im Vergleich zu 0,27.
Und auch bei den Preisen erhalten wir eine durchschnittliche Korrelation von 0,52 im Vergleich zu 0,27.
Dies scheint vielleicht etwas überraschend - ich meine die Tatsache, dass die Synchronizität bei nominalen Variablen,
also Preisniveau und nominalen Zinsen höher ist als beim Output.
Vielleicht denken Sie, nun, innerhalb der einzelnen Volkswirtschaft hat man ja eine gewisse Kontrolle über die nominalen Größen.
Man könnte annehmen, sie seien weniger anfällig für externe Schocks als der Output.
Lassen Sie uns das also näher untersuchen.
Wir haben festgestellt, dass man die Gründe verstehen muss, um besser zu verstehen,
wie sich nominale Variablen oder geldpolitische Maßnahmen im System auswirken.
Daher untersuchen wir speziell den Zusammenhang zwischen den verschiedenen Korrelationen.
Ist es derselbe Zusammenhang wie bei einem Basis- oder einem Standardmodell?
Hier ist noch eine anderer Blickwinkel darauf.
Wenn wir alle Kombinationen von Output-Korrelationen in eine Grafik einzeichnen -
hier sehen Sie die Korrelationen auf der x-Achse, die Kreise sind die Zinskorrelationen
und die blauen Punkte die Preiskorrelationen.
Die Tatsache, dass die meisten dieser Punkte oberhalb der 45-Grad-Linie liegen, ist ein Hinweis darauf,
dass die Korrelationen bei den nominalen Größen deutlich höher sind als beim Output.
Ich habe hier nicht die Zeit, um im Detail auf das modellierte Wirtschaftssystem einzugehen.
Wir haben ein Modell verwendet, das ich als Co-Autor gemeinsam mit David Backus und Patrick Kehoe veröffentlicht habe.
Mir ist der genaue Name des Modells entfallen, es wurde 1994 in der AER veröffentlicht, irgendetwas mit der J-Kurve.
Es war ein symmetrisches Zweiländermodell, beide Länder haben ihre eigene Produktionsfunktion und ihre eigenen Präferenzen.
Ansonsten sind sie völlig symmetrisch, aber sie produzieren unterschiedliche Güter.
Wie diese Güter miteinander kombiniert werden, um den Output hervorzubringen,
ist in Form des sogenannten Armington-Aggregators beschrieben.
Damit kann man die Elastizität zwischen im Inland und im Ausland produzierten Gütern untersuchen und quantifizieren
und sie mit vorherigen Schätzwerten vergleichen.
Es gibt ein ganzes Buch von John Whalley über die Elastizitäten zwischen im Inland produzierten
und importierten Gütern auf verschiedenen Aggregationsstufen.
Dieses Modell war ein reines Realmodell.
Wir haben es dann erweitert um nominale Vermögenswerte, Geld und Anleihen.
Die Geldpolitik ist in der Taylor-Regel beschrieben, die wir als Standard definieren.
Das müsste ich eigentlich in Anführungszeichen setzen - nennen wir es eine sparsame Annäherung an das Verhalten von Zentralbanken.
Ich möchte Ihnen noch einen wichtigen Aspekt an dem Modell zeigen, der den Schlüssel zu unseren Erkenntnissen darstellte.
Wie man sieht, ist das Modell konsistent mit der Beziehung zwischen den Korrelationen, die wir vorhin gesehen haben.
Es ist konsistent in der Hinsicht, dass die Korrelationen bei nominalen Zinsen und Preisen viel höher sind als beim Output.
Dies ist einer der Punkte, warum mir diese Arbeit Freude macht.
Es ist oft schwierig vorherzusagen, welcher Faktor die größte Rolle spielt.
Wir hatten einige widersprüchliche Ideen zu der Frage, welche Schlüsseleigenschaft dafür verantwortlich wäre,
ob sich das Modell mehr oder weniger konsistent zu den Daten verhält.
Zu unserer großen Überraschung stellte sich dann heraus, dass diese rot eingezeichneten Zahlen die entscheidende Rolle spielten.
Es handelt sich um die Beschreibung der technologischen Niveaus in den beiden Ländern.
Wie Sie auf einer früheren Folie schon gesehen habe, steht Z für das Technologieniveau, Z1 ist das Technologieniveau in Land 1
und Z2 in Land 2.
Diese Darstellung zeigt, dass sich die Technologieniveaus der beiden Länder in zweierlei Hinsicht unabhängig voneinander bewegen.
Diese Unabhängigkeit haben Backus, Kehoe und ich auf empirischer Basis geschätzt,
indem wir für Land eins die USA und für Land zwei eine Gruppe wichtiger europäischer Länder einsetzten.
Da die Schätzungen nicht genau symmetrisch waren, stellten wir Symmetrie her,
indem wir eine symmetrische Matrix wählten mit Eigenwerten, die den Schätzwerten entsprachen.
Die Schätzwerte waren auch nicht sehr stark asymmetrisch.
Ich würde diese beiden Zahlen also als Spillover-Effekt interpretieren.
Sie zeigen an, dass sich ein Schock, der sich in einem der Länder ereignet, auf das andere Land überträgt.
Dieser Wert von 0,088 bezeichnet dabei die Übertragungsgeschwindigkeit.
Und es gibt noch einen zweiten Unabhängigkeitsaspekt, nämlich dass gleichzeitig eine positive Korrelation
zwischen den beiden Schocks besteht, aber das ist für unsere Zwecke hier nicht so wichtig.
Dies war also eine wichtige Erkenntnis.
Wenn wir für diese beide Größen Null einsetzen und für diese diagonalen Elemente stattdessen höhere Werte,
lässt das die Beziehung praktisch verschwinden.
Falls Ihnen diese hohe Zahl nicht ganz geheuer ist - wir haben natürlich Sensitivitätsanalysen durchgeführt und geprüft,
ob das Verhältnis zwischen den Korrelationen bei verschiedenen Werten bestehen bleibt.
Wir haben den Wert also auf 0,06, 0,04, 0,02 usw. reduziert, und es funktionierte tatsächlich auch bei sehr kleinen Zahlen,
also geringen Spillover-Effekten. Dies war unsere wichtigste Erkenntnis.
Peter hat mir eben eine Null angezeigt, ich glaube meine Zeit ist abgelaufen.
Wenn Sie sich für dieses Thema interessieren, kann ich Ihnen nur ans Herz legen, sich diesen Artikel zu besorgen und ihn zu lesen.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.