Sinn und Unsinn von Quoten auf Basis von preisbereinigten Werten

Zusammenfassung: Eine wesentliche Neuerung der Revision der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen vom April 2005 ist die Einführung eines neuen Deflationierungsverfahrens. Durch den übergang von der Festpreisbasis auf eine Vorjahrespreisbasis mit Verkettung liegt keine Additivit?t der preisbereinigten Komponenten eines Aggregats mehr vor. Dadurch k?nnen keine langen Zeitreihen von Quoten auf Basis preisbereinigter Werte berechnet werden. Für ?konomische Analysen zum sektoralen Strukturwandel und zur intersektoralen Arbeitsteilung fehlt damit ein erg?nzendes und relativierendes Ma?.

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Summary: A major change of the 2005 revision of German national accounts is the introduction of a new price adjustment method. The former fixed price base (last 1995 prices) has been replaced by an annually changing price base (previous year’s prices) with chain linking. But the chain-linked levels in absolute terms (billion Euro) are not additive. The sum of chain-linked sub aggregates (e. g. real gross value added by industries) differs from the value of the chain-linked total aggregate (e. g. real GDP). Thus it is no longer possible to calculate time series of ratios based on deflated values. Economic analysis of structural change or of the inter-sector division of labor thus loses a useful complementary measurement tool.

* Der Diskussionsbeitrag basiert auf einem Vortrag im Rahmen der Pfingsttagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft am 20. Mai 2005 an der Universit?t Münster und im Rahmen der 7. VGR-Tagung am 10. Juni 2005 an der Universit?t Rostock.     

Interpolation,Glättung und Saisonbereinigung von Zeitreihen mit Splinefunktionen

This contribution explains the smoothing method with cubic splines with special regard to the problems of approximation for data points at the historical beginning and the actual end of time series. Seasonal adjustment using spline approximation will be shown. Numerical calculation and the discussion of the assumptions about stochastic disturbances require to distinguish between the spline approximation of data points for economic stock and flow variables. A numerical example for application will be presented for a monthly time series for car purchases in the Federal Republic of Germany. Finally, some properties of the smoothing method with splines in relation to a filter design will be discussed.