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Nobelpreisträger für Wirtschaft 2003

Der Nobelpreis der Schwedischen Staatsbank für Wirtschaft ging an die Ökonomen Robert F. Engle und Clive W.J. Granger für die Entwicklung statistischer Methoden zum Umgang mit der Volatilität und Nichtstationarität von Zeitreihen.

Nobelpreis Wirtschaft 2003
Nobelpreisträger für Wirtschaft 2003
Die Königlich Schwedische Akademie der Wissenschaften hat den von der Schwedischen Reichsbank in Erinnerung an Alfred Nobel gestifteten Nobelpreis für Wirtschaft des Jahres 2003 (10 Mio. Schwedische Kronen) aufgeteilt zwischen Statistische Methoden für ökonomische Zeitreihen
Wirtschaftswissenschaftler verwenden zur Abschätzung von Zusammenhängen und zur empirischen Überprüfung von Hypothesen, die aus wirtschaftswissenschaftlicher Theorie gewonnen wurden, sogenannte Zeitreihen. Zeitreihen sind chronologische Reihenfolgen von Daten, die die Entwicklung von z.B. Bruttoinlandsprodukt (BIP), Preisen, Zinssätzen oder Aktienkursen zeigen. Die diesjährigen Preisträger des Nobelpreis für Wirtschaft entwickelten in den 80er Jahren des 20. Jahrhunderts neue statistische Methoden zum besseren Umgang mit zwei zentralen Eigenschaften vieler Zeitreihen: Volatilität und Nichtstationarität
Auf Finanzmärkten haben zufällige Schwankungen über die Zeit - Volatilität - große Bedeutung, weil der Wert von Aktien, Optionen und anderen Wertpapieren auf diesem Risiko beruht. Die Schwankungen können im Lauf der Zeit stark variieren - ruhige Perioden mit kleinen Schwankungen lösen turbulentere Perioden mit größeren Fluktuationen ab. Obwohl sich also die Volatilität über die Zeit verändert, arbeiteten die Wirtschaftswissenschaftler wegen des Fehlens einer Alternative lange mit statistischen Methoden, die eine konstante Volatilität voraussetzen.

Deshalb wurde die von Robert Engle gemachte Entdeckung ein großer Durchbruch. Er fand, dass der Begriff autoregressive bedingte Heteroskedastizität (ARCH) gut die Eigenschaften vieler Zeitreihen beschreibt, und er entwickelte Methoden, die es ermöglichen, zeitlich variierende Volatilität zu modellieren. Seine sogenannten ARCH-Modelle sind unverzichtbare Werkzeuge geworden, nicht nur unter Forschern, sondern auch unter Finanzanalysten, die sie unter anderem zur Risikobewertung verwenden.

Die meisten makroökonomischen Variablen wachsen einem unsystematischen Trend folgend, so dass zufällige Störungen, z.B. bezüglich des Bruttoinlandprodukts, auf lange Sicht erhalten bleiben. Derartige Zeitreihen werden nicht-stationär genannt. Sie unterscheiden sich von stationären Zeitreihen, die nicht mit der Zeit wachsen, sondern sich um einen vorgegeben Wert herum bewegen. Clive Granger zeigte früh, dass statistische Methoden für stationäre Zeitreihen bei nicht-stationären Daten völlig fehlleitende Schlussfolgerungen ergeben können. Seine große Entdeckung war, dass spezifische Kombinationen von nicht-stationären Zeitreihen stationär auftreten können und somit statistische Schlussfolgerungen zulassen. Granger nannte dieses Phänomen Kointegration. Er entwickelte Methoden, die sich als besonders wichtig in Systemen zeigten, in denen die kurzfristige Dynamik von großen unsystematischen Störungen beeinflusst wird, während gleichzeitig die langfristigen Variationen durch ökonomische Gleichgewichtsbeziehungen beschränkt werden. Beispiele hierfür sind der Zusammenhang zwischen Vermögen und Konsum, Wechselkursen und Preisniveau oder kurzfristigen und langfristigen Zinssätzen.
Über die Preisträger Literaturquellen Links http://www.nobel.se