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Journal Cover AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv
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   Hybrid Journal Hybrid journal (It can contain Open Access articles)
   ISSN (Print) 1863-8163 - ISSN (Online) 1863-8155
   Published by Springer-Verlag Homepage  [2345 journals]
  • Vorwort der Herausgeber
    • Authors: Timo Schmid; Markus Zwick
      Pages: 1 - 4
      PubDate: 2017-04-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0204-x
      Issue No: Vol. 11, No. 1 (2017)
       
  • Dr. Rolf Wiegert in memoriam
    • Authors: Jürgen Chlumsky; Ralf Münnich; Jürgen Schmidt
      PubDate: 2017-05-03
      DOI: 10.1007/s11943-017-0203-y
       
  • Interview Wilrich
    • Authors: Walter Krämer
      PubDate: 2017-04-07
      DOI: 10.1007/s11943-017-0202-z
       
  • Bedingungen für hohe Publikationsraten von Ländern in hochrangigen
           internationalen Statistik-Fachzeitschriften
    • Authors: Sebastian Szugat; Ivan Bakhtin; Leo Fechtel; Marc Hüsch; Julian Riehl; Carsten Tegethoff; Christine H. Müller
      Abstract: Zusammenfassung Der professionelle Umgang mit Daten entwickelt sich in Zeiten von Big Data immer mehr zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor eines Landes. Dieser Artikel thematisiert die Häufigkeit statistischer Publikationen im internationalen Vergleich, welche als Indikator für den Stellenwert von Datenwissenschaften in einem Staat dienen kann. Die durchgeführten Analysen basieren auf der Erfassung von 3657 Artikel aus 16 führenden Statistik-Zeitschriften aus den Jahren 2010 bis 2016. Dabei wird deutlich, dass Deutschland in dieser Hinsicht im Vergleich mit anderen hochentwickelten Ländern bestenfalls mittelmäßig abschneidet. Um dieses Phänomen zu erklären, wurden verschiedene Einflussfaktoren wie die Wirtschaftskraft und der allgemeine Entwicklungsgrad eines Landes analysiert. Einen signifikanten Einfluss hat dabei insbesondere die Verbreitung der Statistik als eigenständiges Fachgebiet in Bildung und Forschung – hier repräsentiert durch den Anteil von Universitäten mit statistischem Fachbereich. Dieser Einfluss bleibt auch für zwei von vier Zeitschriftencluster erhalten, wenn die 16 Zeitschriften bezüglich der Fachbereiche der Autoren geclustert werden. Nur für das ökonometrische und das psychometrische Zeitschriftencluster hat der Anteil von Universitäten mit statistischem Fachbereich keinen signifikanten Einfluss.
      PubDate: 2017-03-01
      DOI: 10.1007/s11943-017-0201-0
       
  • The impact of foreign trade and ownership on enterprise exits: new
           insights through micro data linking
    • Authors: René Söllner; Sandra Jung
      Abstract: This paper investigates the relationship between enterprise exits, foreign trade and ownership. It uses a unique dataset which is the result of linking enterprise-level data across various domains in the official business statistics of Germany. The study contributes to the literature by showing how micro data linking can be used as a tool by official statistics to explore new areas of statistical analysis without collecting additional data or increasing the administrative burden of enterprises. Further, the richness of the dataset enables us to overcome some of the limitations in existing empirical studies on the topic and to gain additional insights. The results of the empirical analysis show that enterprises engaged in international trade as exporters or importers have lower exit rates than those selling or buying goods solely on the domestic market. Moreover, we find that foreign controlled enterprises have the highest risks to exit the market, while domestic group heads have the lowest. Differences in the exit probabilities between independent and domestically controlled enterprises cannot be observed.
      PubDate: 2017-02-28
      DOI: 10.1007/s11943-017-0200-1
       
  • Vorwort des Herausgebers
    • Authors: Ralf Thomas Münnich
      Pages: 197 - 203
      PubDate: 2016-12-01
      DOI: 10.1007/s11943-016-0199-8
      Issue No: Vol. 10, No. 4 (2016)
       
  • Big Data und was nun? Neue Datenbestände und ihre Auswirkungen
    • Authors: Ralf Thomas Münnich; Markus Zwick
      Pages: 73 - 77
      PubDate: 2016-10-01
      DOI: 10.1007/s11943-016-0196-y
      Issue No: Vol. 10, No. 2-3 (2016)
       
  • Die demografische Zeitbombe: Ursachen und Folgen der Kinderlosigkeit
    • Authors: Walter Krämer
      Abstract: Zusammenfassung Die deutsche Wirtschaft und die deutsche Gesellschaft als Ganze treiben auf ein demographisches Desaster zu. Der Grund ist weniger das kollektive Altern als die Millionen Kinder, die in den vergangenen Jahrzehnten nicht geboren worden sind, und die dadurch vorprogrammierten Spannungen in einem umlagefinanzierten Rentensystem. Auch ein fortdauernder positiver Wanderungssaldo wird ab dem Jahr 2030 den stark steigenden Abhängigenquotienten nicht verhindern. Kurzfristig geboten erscheint hier einmal eine nicht nur kosmetische Erhöhung des Renteneintrittsalters und eine effizientere Nutzung des Produktionsfaktors Arbeit durch mehr Ausbildung und Bildung sowie ein schrittweiser Rückbau der umlagefinanzierten Rente in Richtung Kapitaldeckung à la Riester.
      PubDate: 2016-11-17
      DOI: 10.1007/s11943-016-0198-9
       
  • Mietspiegel heute
    • Abstract: Zusammenfassung Der Artikel diskutiert die statistischen Hürden bei der Erstellung von Mietspiegeln. Durch die eingführte Mietpreisbremse und die anstehende Novellierung des Gesetzes haben Mietspiegel an Bedeutung gewonnen. Der Artikel spiegelt die statistischen Voraussetzung wider, die ein Mietspiegel erfüllen sollte und gibt exemplarisch mit den Mietspiegeln aus Berlin, Hamburg, Freiburg und München ein Abbild der Realität. Es zeigt sich, dass die statistische Qualität der Mietspiegel unterschiedlicher kaum sein kann. Während in München aktuelle nicht-parametrische Regressionsmodelle mit räumlichen Effekten zum Einsatz kommen, sind in Berlin und Freiburg durch nicht sachgerechte statistische Auswertung der Daten Fehler aufgetreten, so dass die Mieten letztendlich zu hoch ausgewiesen sind.
      PubDate: 2016-11-02
      DOI: 10.1007/s11943-016-0197-x
       
  • Big Data im Europäischen Statistischen System
    • Abstract: Zusammenfassung Initiiert durch das Scheveninger Memorandum hat Eurostat eine Task Force Big Data aufgebaut, die Aktivitäten der Arbeitsgruppe Big Data des Europäischen Statistischen Systems koordiniert. Hierzu erarbeitete die Arbeitsgruppe einen Maßnahmenplan, der im Juni 2014 vom Ausschuss für das Europäische Statistische System (AESS) angenommen wurde. Der Maßnahmenplan benennt kurz-, mittel- und langfristige Ziele im Hinblick auf die Integration von Big Data als zusätzliche Quelle für die amtliche Statistik. Er ist Teil des ESS Vision 2020 des Europäischen Statistischen Systems zur Modernisierung der amtlichen Statistik. Die Umsetzung der kurz- und mittelfristigen Ziele des Big Data Maßnahmenplans erfolgt im Rahmen des „Vision Implementing Projects“ (VIP) BIGD. Kern des Maßnahmenplans ist die Durchführung einer Reihe von Pilotprojekten, die das Potenzial einzelner Big Data Quellen für die amtliche Statistik analysieren soll. Die Projekte werden von einem Konsortium von statistischen Ämtern, sog. ESSnets durchgeführt und von der Europäischen Kommission finanziell unterstützt. Flankiert werden die Pilotprojekte von einer Reihe von Maßnahmen zur Analyse der Rahmenbedingungen einer Nutzung von Big Data, wie gesetzliche Grundlagen, ethische Grundsätze, Kompetenzanforderungen und Kommunikation. Die konkrete Umsetzung hat im Jahre 2016 begonnen und wird bis Ende 2019 andauern. Langfristiges Ziel des Maßnahmenplans Big Data ist die Integration von Big Data in das Portfolio des Europäischen Statistischen Systems. Es besteht eine enge Zusammenarbeit mit entsprechenden Projekten zu Big Data für die amtliche Statistik auf UN Ebene. Zusätzlich existieren Initiativen zur Nutzung von Big Data für politische Entscheidungsprozesse innerhalb der Europäischen Kommission und bei Eurostat.
      PubDate: 2016-10-04
      DOI: 10.1007/s11943-016-0195-z
       
  • Interview mit Joachim Frohn
    • PubDate: 2016-09-27
      DOI: 10.1007/s11943-016-0194-0
       
  • Sieg der Defensive? Evidenz für die 1. Deutsche Fußball-Liga
    • Authors: Manuel Frondel; Stefanie Schubert
      Abstract: Zusammenfassung Auf Basis von Daten zu den Spielen der 1. deutschen Fußball-Bundesliga aus sechs Spielzeiten, darunter die Saisons 2011/2012 und 2012/2013 sowie jeweils zwei Saisons unmittelbar vor und nach der Einführung der Drei-Punkteregel in der Spielzeit 1995/1996, zeigt dieser Beitrag die intertemporale Entwicklung diverser Indikatoren für die Spielweise auf. Nicht zuletzt die im Mittel gesunkene Anzahl an Torschüssen mag auf eine die Defensive stärkende Spielweise im Vergleich zu den 90er Jahren hindeuten. Unsere jeweils für Heim- und Auswärts-Mannschaften getrennt vorgenommenen Fixed- und Random-Effects-Schätzungen zur Erklärung der Wahrscheinlichkeit für einen Sieg zeigen, dass die Wahrscheinlichkeit für einen Heimsieg in den beiden jüngsten Spielzeiten dennoch nicht statistisch signifikant niedriger liegt als in den Saisons vor Einführung der Drei-Punkte-Regel, die Wahrscheinlichkeit für einen Auswärtssieg ist in den Spielzeiten 2011/2012 und 2012/2013 sogar signifikant höher.
      PubDate: 2016-09-21
      DOI: 10.1007/s11943-016-0193-1
       
  • Big Data is a big deal but how much data do we need?
    • Authors: Nikolaos Askitas
      Abstract: Those with a more conservative disposition might believe that Big Data is a short-lived fad and they may in fact be partially right. Others by contrast – especially those who dispassionately note that digitization is only now beginning to deliver its payload – may beg to differ. I argue that all things considered, Big Data will likely cease to exist, not so much because it is a fad but quite likely because all data will eventually be Big Data. In this essay, with the law of diminishing returns in the back of my mind, I use diverse examples, in an effort to shed some light on the question of “how much data do we really need”. My intend is not to exhaustively explore the answers so much as it is to provoke thought among the reader. I argue that depending on the use case both a data deficit and an abundance thereof may be counterproductive and that the various stakeholders, from lay persons and data experts to firms and the society at large, are probably faced with different, and possibly conflicting, optimization problems, whereby nothing will free us from having to continuously ponder on how much data is enough data. Finally the greatest challenges that data-intensive societies are likely to face might include positive reinforcement, feedback mechanisms and data endogeneity.
      PubDate: 2016-08-01
      DOI: 10.1007/s11943-016-0191-3
       
  • The use of Twitter data to improve small area estimates of households’
           share of food consumption expenditure in Italy
    • Authors: Stefano Marchetti; Caterina Giusti; Monica Pratesi
      Abstract: The use of big data in many socio-economic studies has received a growing interest in the last few years. In this work we use emotional data coming from Twitter as auxiliary variable in a small area model to estimate Italian households’ share of food consumption expenditure (the proportion of food consumption expenditure on the total consumption expenditure) at provincial level. We show that the use of Twitter data has a potential in predicting our target variable. Moreover, the use of these data as auxiliary variable in the small area working model reduces the estimated mean squared error in comparison with what obtained by the same working model without the Twitter data.
      PubDate: 2016-07-26
      DOI: 10.1007/s11943-016-0190-4
       
  • Big Data in der Regionalstatistik
    • Authors: Lothar Eichhorn
      Abstract: Zusammenfassung Der Text ist eine Annäherung an das Thema Big Data aus Sicht der Regionalstatistik. Ausgehend von den aktuellen Aufgaben der amtlichen Regionalstatistik sowie begrifflichen und methodischen Überlegungen zu Big Data werden Chancen, Risiken, künftige Aufgaben und Arbeitsgebiete der amtlichen Regionalstatistik angesprochen.
      PubDate: 2016-07-22
      DOI: 10.1007/s11943-016-0187-z
       
  • Bayes’sche Statistik in der Dienstleistungsforschung
    • Authors: Anna-Liesa Lange; Philipp Otto
      Abstract: Zusammenfassung Der vorliegende Aufsatz soll einen systematischen Literaturüberblick über die Verwendung von Modellen der Bayes’schen Statistik im Rahmen der Dienstleistungsforschung geben. Dabei wird vor allem darauf geachtet, sowohl eine quantitative als auch eine qualitative Übersicht zu liefern. Als Grundlage des systematischen Literaturüberblicks dienen die Zeitschriften dreier Teilbereiche des VHB-Jourqual3 mit dem Ranking A+ bis B. Einerseits wird der relative Anteil der Bayes’schen Statistik im Bereich der Dienstleistungsforschung betrachtet sowie eine zeitliche Einordung der Publikationen bezüglich der drei Teilbereiche und der Rankings gegeben. Andererseits wird im Rahmen der qualitativen Auswertung die thematische Breite der Publikationen dargestellt.
      PubDate: 2016-07-22
      DOI: 10.1007/s11943-016-0189-x
       
  • Statistik, Data Science und Big Data
    • Authors: Göran Kauermann; Helmut Küchenhoff
      Abstract: Zusammenfassung In unserem Beitrag beleuchten wir die Rolle von Statistik und Data Science im Umfeld von Big Data. Data Science liegt dabei zwischen Statistik und Informatik und vereint die unterschiedlichen Konzepte der Datenanalyse. Wir zeigen anhand von zwei Beispielen auf, warum Statistik und statistisches Denken auch im Zeitalter von Big Data wichtig und hilfreich ist.
      PubDate: 2016-07-14
      DOI: 10.1007/s11943-016-0188-y
       
  • Schätzung von Holzvorräten unter Verwendung von
           Fernerkundungsdaten
    • Authors: Ralf Münnich; Julian Wagner; Joachim Hill; Johannes Stoffels; Henning Buddenbaum; Thomas Udelhoven
      Abstract: Zusammenfassung Die Effizienz moderner Verfahren der Datenerhebung sowie deren zugehörige Auswertung hängen immer mehr von der Güte der Vor- oder Zusatzinformationen ab. Die Verfügbarkeit von Big Data liefert heutzutage ganz neue und andersartige Möglichkeiten, Schätzungen in der amtlichen und institutionellen Statistik zu verbessern, stellt aber auch Herausforderungen an die Qualität der Resultate auf, die diskutiert werden müssen. In der Forstinventur wird schon seit einiger Zeit die Verwendung von Fernerkundungsdaten diskutiert und sogar umgesetzt. Im Rahmen dieser Arbeit werden die aktuell diskutierten Verfahren vorgestellt und konkrete Schätzungen für Rheinland-Pfalz durchgeführt. Abschließend werden die Herausforderungen an zukünftige Anwendungen vorgestellt, die sich im Rahmen von Big Data durch die allgemeine Verfügbarkeit von Satellitendaten ergeben.
      PubDate: 2016-07-11
      DOI: 10.1007/s11943-016-0186-0
       
  • Altersspezifische Querschnittsanalyse der Fertilität in
           Mecklenburg-Vorpommern mit dem EM-Algorithmus
    • Authors: Benjamin Strohner; Rafael Weißbach
      Abstract: Zusammenfassung In diesem Aufsatz soll die altersspezifische Struktur der Fertilität modelliert und aus Querschnittsdaten geschätzt werden, um Unterschiede zwischen erster und zweiter Geburt zu bestimmen. Es wird die Kinderzahl einer Frau als zustandsdiskrete altersspezifische, also inhomogene, Markovkette modelliert. Ökonomische Theorie legt nahe, dass die bedingten Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Zuständen einer im Alter asymmetrischen Dreiecksgestalt folgen. Ferner nehmen wir an, dass sie sich nach der Anzahl der vorhandenen Kinder unterscheiden können. Die insgesamt entstehenden vier Parameter werden mittels Maximum-Likelihood geschätzt. Aus dem Doppeljahrgang 2009/2010 werden dafür 26.000 Geburten in Mecklenburg-Vorpommern mit dem Bevölkerungsbestand von 740.000 Frauen kombiniert. Die Gliederung des Bestandes der Frauen nach der Anzahl vorhandener Kinder ist allerdings unbekannt. Frühere Geburten liegen nur aggregiert vor. Weil die Loglikelihoodfunktion linear in diesen Frauenbeständen ist, wird der EM-Algorithmus anwendbar. Die Standardfehler werden mit der Formel von Oakes bestimmt. Der Vergleich der Parameterpaare für erste und zweite Geburten zeigt, dass, adjustiert um den Alterseffekt, die bedingte einjährige Geburtenwahrscheinlichkeit für das zweite Kind relevant höher ist als die des ersten Kindes.
      PubDate: 2016-07-05
      DOI: 10.1007/s11943-016-0184-2
       
  • Indirect Sampling: A Review of Theory and Recent Applications
    • Authors: Hans Kiesl
      Abstract: Survey practitioners regularly face the task to draw a sample from a (sub-) population for which no sampling frame exists. Indirect sampling might be a way out in such situations, given that connections exist between the target population and another population for which probability sampling is feasible. While the theory of indirect sampling originated in the context of household panel studies, a wider area of applications emerged during the last decade. We first give a short review of the theory of indirect sampling, show that estimators from indirect samples might have smaller variance than the corresponding direct estimators (contrary to some claims in the literature), summarize recent applications and discuss some issues that are relevant for applying indirect sampling in practice. We also present some theory for unbiased estimation after an additional subsampling stage that was necessary for sampling kindergarten children in the German National Educational Panel Study (NEPS).
      PubDate: 2016-06-01
      DOI: 10.1007/s11943-016-0183-3
       
 
 
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