Dissertationspreis für Philipp Hauber

Zum Dissertationspreis gratulieren wir herzlich!

In seiner Doktorarbeit „Essays in Bayesian Macroeconometrics and Forecasting“ hat Herr Hauber makroökonomische Prognosemethoden weiterentwickelt und leistet insbesondere im Bereich der bayesianischen Ökonometrie wichtige Beiträge. So widmet sich ein Teil der Dissertation der Variablenauswahl bei der Schätzung von Faktormodellen und insbesondere, ob zur Kurzfristprognose der gesamtwirtschaftlichen Aktivität eher Modelle mit einer geringen Anzahl an Variablen oder Modelle, die auf einen möglichst großen Datenkranz setzen, besser geeignet sind („Sparse vs. Dense Models“).

Des Weiteren beschäftigt sich Philipp Hauber mit der bayesianischen Schätzung von Zustandsraummodellen, also Modellen, in denen nicht direkt beobachtbare Variablen wie das Produktionspotential, der Inflationstrend oder ein Gleichgewichtszins mit beobachtbaren Variablen wie dem Bruttoinlandsprodukt, der Inflation oder dem Zinsniveau verbunden werden. Dort werden neuerdings sogenannte „Precision Sampler“ verwendet, die insbesondere in hochdimensionierten Modellen Effizienzvorteile gegenüber den bisherigen Standardmethoden haben. Bislang beschränken sich Anwendungen dazu auf vollständige Datensätze.

Gemeinsam mit Dr. Christian Schumacher (Deutsche Bundesbank) zeigt Herr Hauber, wie diese Methode angepasst werden kann, um mit fehlenden Beobachtungen umzugehen. Da fehlende Beobachtungen in makroökonomischen Datensätze sehr häufig sind, insbesondere am aktuellen Rand, wird mit diesem Forschungsbeitrag der Anwendungsbereich des „Precision Samplers“ deutlich erweitert.