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Modellierung des Staatsbudgets auf der Ebene der Bundesländer

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Anett Großmann

Die Autorin untersucht die finanzielle Lage der öffentlichen Haushalte, die sowohl von der demografischen und wirtschaftlichen Entwicklung als auch von den finanziellen Verflechtungen innerhalb des Staatssektors beeinflusst wird. Die Bedeutung dieser Faktoren tritt besonders bei regionaler Betrachtung hervor. Die Modellierung des Staatsbudgets auf der Ebene der Bundesländer hat zum Ziel, die Ursachen, Kausalzusammenhänge und den Einfluss des Länderfinanzausgleichs abzubilden. Dazu wählt die Autorin einen integrierten und umfassenden Ansatz, mit dem zukünftige Entwicklungsrichtungen aufgezeigt werden können. Sie diskutiert eine Auswahl der in der Öffentlichkeit diskutierten Reformvorschläge zur Neuordnung des Länderfinanzausgleichs hinsichtlich ihrer gesamtwirtschaftlichen und finanziellen Auswirkungen.

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7. Technische Umsetzung der Modellierung im Überblick

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7.  Technische Umsetzung der Modellierung im Überblick

Die Modellierung des Staates, die Verknüpfung mit dem INFORGE/LÄNDER-Modell und die Vorbereitung der Simulationen erforderte umfassende Daten- und Modellierungsarbeiten. In diesem Kapitel wird dieser Prozess kurz beschrieben.

Der Modellerstellungsprozess beginnt mit der Sammlung und Aufbereitung der Daten (1. Schritt), die für die Fragestellung notwendig sind. Im nächsten Schritt werden die Modellzusammenhänge, basierend auf wirtschaftstheoretischen und empirischen Zusammenhängen, formuliert. Die Modellzusammenhänge können per Definition (2. Schritt) gegeben sein oder über Verhaltensgleichungen mithilfe statistischer Analyseverfahren und empirischer Methoden (3. Schritt) bestimmt werden. Die Ergebnisse der Regressionsanalyse werden anschließend im Simulationsmodell implementiert (4. Schritt).

Diese vier Schritte werden im Idealfall einmal in der angegebenen Reihenfolge bearbeitet. Häufig erweist sich der Modellerstellungsprozess jedoch als ein langwieriger und iterativer Prozess und einzelne Schritte müssen wiederholt werden. Beispielsweise kann die Ergänzung weiterer Datensätze oder die Überprüfung geschätzter Parameter erforderlich sein, da sie im Modellzusammenhang nicht zu plausiblen Ergebnissen führen.

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