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Müller, Patrick (2014)
Publisher: Freie Universität Berlin Universitätsbibliothek, Garystr. 39, 14195 Berlin
Languages: English
Types: Doctoral thesis
Subjects: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, 004 Datenverarbeitung; Informatik, 339 Macroeconomics and related topics, Analysis, 337 Internationale Volkswirtschaft, 339 Makroökonomie und verwandte Themen, National Accounts, 004 Data processing and Computer science, Data Quality, Timeliness, Availabilit, Accuracy, Revision, 310 Statistik, 005 Computer programming, programs, data, 337 International economics, 310 General statistics, 005 Programmierung, Programme, Daten
ddc: ddc:337, ddc:339, ddc:310, ddc:004, ddc:005
Wir untersuchen die Datenqualität (DQ) bezüglich Aktualität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Daten der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR) die von Ländern an internationale Organisationen gemeldet und dort veröffentlicht werden. Die existierende DQ Untersuchung der Vereinten Nationen (VN) für Aktualität reflektiert nicht die Zeit (in Jahren) die seitens der Länder benötigt wird um diese Daten zu produzieren. Die Untersuchungen der VN zur Verfügbarkeit legen den alten „Mindestdatensatz“ [„Minimum Requirement Data Sets“ (MRDS)] zu Grunde. Die Untersuchungen zur Zuverlässigkeit gemäß den OECD Empfehlungen beinhalten Revisionen über verschiedene SNA Versionen und untersuchen Wachstumsraten im Vormonatsvergleich (QoQ). Unsere Aktualität bezieht sich auf die Zeitperiode bis zur Erstveröffentlichung auf internationaler Ebene. Dies ergibt den Zeitraum den die Länder zur Datenproduktion benötigen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass beinahe 90% aller Länder Daten für das vergangene Kalenderjahr oder für das Vor-vorjahr liefern (d.h. mit maximal einem Jahr Verzögerung). Anhand unserer Untersuchungen zur „Aktualität“ und „Verfügbarkeit“ lassen sich die Kapazitäten verschiedener Regionen und Ländergruppen identifizieren. Internationale Organisationen können feststellen welche Ländergruppen von Hilfe zur Qualitätssteigerung profitieren könnten. Datennutzer können anhand unserer Aktualitätsstudie herausfinden in welchem Publikationsjahr Daten für welche Referenzjahre bei den VN zur Verfügung stehen werden. Unsere Ergebnisse zur Verfügbarkeit zeigen, dass 55% der VN Mitgliedsstaaten alle außer eines der 1993 MRDS Kriterien erfüllen. Im Fall des 2008 MRDS sind es nur 27%. Dies bedeutet, die Verfügbarkeit von einfachen VGR Daten ist höher als die der detaillierten, präzise der Kontentabellen bis zum Indikator „net lending / net borrowing“, d.h. bis zum „Finanzierungssaldo“. Diese Kontentabellen werden für den Staatssektor von 90% der entwickelten Länder erstellt, für die Gesamtwirtschaft von 80%. Andere Wirtschaftssektoren fehlen jedoch häufig. Sogar viele entwickelte Länder müssen die Datenverfügbarkeit noch verbessern. Mehr nicht-G20 Staaten erfüllen die 2008 MRDS Kriterien als Staaten der G20 Gruppe. Die Verfügbarkeitsstudie umfasst auch die Meilenstein Stufen eins und zwei, die die Produktionskapazität unterschiedlicher VGR Konzepte durch die Länder messen. Für unsere Zuverlässigkeitsstudie von BIP Quartalsdaten verwenden wir Wachstumsraten im Vorjahresvergleich (YoY). Wir schließen Revisionen über verschiedene SNA Versionen aus. Unsere Ergebnisse weisen geringeren Revisionsbedarf der einzelnen Länder aus und somit eine höhere Zuverlässigkeit der erstveröffentlichen BIP Daten. Wir analysieren erstmalig 34 Ländern anhand empirischer Revisionsdaten. Wir messen die Zuverlässigkeit der erstveröffentlichten Daten gegenüber verschiedenen Revisionszeitpunkten. Wir berechnen die Mittlere Absolute Revision „Mean Absolute Revision“ (MAR) und die Relative Mittlere Absolute Revision „Relative Mean Absolute Revision“ (RMAR). Letztere ist besser geeignet für den internationalen Vergleich. Die MAR vom erstveröffentlichen zum drei Jahre späteren Wert ist für die meisten Länder kleiner als ein Prozentpunkt. Die RMAR vom erstveröffentlichen zum drei Jahre späteren Wert beträgt für die 30 OECD Länder durchschnittlich 22%. Länder mit kleiner MAR können jedoch eine erhebliche RMAR aufweisen.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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