Erläuterungen der Tests
Beim Vergleich gesamtwirtschaftlicher Größen im Zeitverlauf lassen sich deutliche Zusammenhänge beobachten. Diese Zusammenhänge sind von hohem wirtschaftspolitischem Interesse. Einige empirische Beobachtungen widersprechen den herrschenden theoretischen Erwartungen.
Wir testen diese Zusammenhänge vor allem mit Regressionstests (Testsoftware SPSS-Statistics). Ob die Zusammenhänge zufällig oder systematisch sind und ob sie stark oder schwach sind, beurteilen wir an Hand statistischer Kennziffern. Die Signifikanz, auch P-Wert genannt, sagt, ob ein Zusammenhang zufällig ist oder nicht. Man spricht auch von Irrtumswahrscheinlichkeit. Die Zufälligkeit liegt zwischen 1,000 = zufällig und 0,000 = frei von Zufälligkeit. Und der Beta-Wert misst die Stärke des Einflusses einer Größe auf eine andere abhängige Größe, zwischen 0,0 = einflusslos und 1,0 = vollständig bestimmend.
Bei relevanten Ergebnissen ist schließlich zu klären, ob ein Ursache-Wirkungs-Verhältnis vorliegt. Sind signifikante Time Lags festzustellen, dann können die nachlaufenden Größen als Wirkungen betrachtet werden. Andernfalls müssen zusätzliche Fakten zur Feststellung von Ursache oder Wirkung herangezogen werden. Sonst bleibt es bei der bloßen Feststellung von Zusammenhängen.
Wir definieren:
Signifikanz (sig.):
0,000 hoch signifikant
bis unter 0,050 signifikant
0,051-0,099 schwach signifikant
ab 0,100 nicht signifikant
Beta:
0,8 und größer hoch dominanter Zusammenhang
0,6 bis unter 0,8 dominanter Zusammenhang
0,4 bis unter 0,6 mittlerer Zusammenhang
0,2 bis unter 0,4 geringer Zusammenhang
unter 0,2 schwacher/kein Zusammenhang
Durbin-Watson (DW):
Normalerweise sind die Schätzfehler von Regressionstests, dh. die Abweichung der geschätzten Werte von den zu prüfenden Werten, zufällig. Wenn zwischen den Werten einer Reihe jedoch systematische Zusammenhänge bestehen, dann spricht man von Autokorrelation.
Der Durbin-Watson-Test stellt fest, ob bei dem getesteten Zusammenhang Autokorrelation besteht. Falls ja, dann sind die errechneten Gütewerte zu hoch. Zur Vermeidung solcher Schätzfehler der Regression wird das korrigierte Schätzverfahren nach Cochrane-Orcutt angewandt.
Die Abkürzungen bedeuten:
SPSS AREG Autoregressionstest nach Cochrane-Orcutt
N Reihenlänge
R2K Korrigiertes R-Quadrat
DW Durbin-Watson-Maß der Autokorrelation
Regressor quantitativer Zusammenhang zwischen der
Unabhängigen und der Abhängigen
Beta Stärke des Einflusses der Unabhängigen auf die
Abhängige
sig. Signifikanz, Größe der Irrtumswahrscheinlichkeit
des Testergebnisses.
Im Text geben wir als Resumee den Befund von Regressionstests wieder:
Signifikanz die Qualität des festgestellten Zusammenhangs,
– je kleiner der Signifikanzwert, desto geringer
die Irrtumswahrscheinlichkeit
Beta Hoch dominant bedeutet, dass neben dem
festgestellten Einfluss nur noch geringfügige
andere Einflüsse bestehen können.
Dominant bedeutet, dass daneben schwächere
andere Einflüsse bestehen können.
Mittlerer Einfluss bedeutet, dass daneben noch
andere, ähnlich starke Zusammenhänge
bestehen können.
Geringer Einfluss bedeutet, dass daneben
andere stärkere Einflüsse bestehen können.
Für die Wirtschaftspolitik sind nur deutliche und gewichtige Zusammenhänge interessant, deren Beeinflussung spürbare Wirkungen haben. Deshalb beschränken wir uns auf die Prüfung solcher gewichtigen wirtschaftlichen Zusammenhänge. Neben den hier festgestellten Zusammenhängen gibt es sicherlich vielfältige schwächere Zusammenhänge, die wir unbeachtet lassen.