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Record W2972739620

Die wirtschaftliche Entwicklung im Inland: Konjunktur nach Delle mit wenig Schwung

2019· article· de· W2972739620 on OpenAlexaboutno aff
Roland Döhrn, György Barabás, Boris Blagov, Angela Fuest, Philipp Jäger, Robin Jessen, Martin Micheli, Svetlana Rujin

Bibliographic record

VenueEconstor (Econstor) · 2019
Typearticle
Languagede
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicGerman Economic Analysis & Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomicsInflation (cosmology)Investment (military)Economic shortageUnemploymentMomentum (technical analysis)Core inflationQuarter (Canadian coin)Monetary economicsAgricultural economicsMacroeconomicsMonetary policyGeographyFinanceGovernment (linguistics)Inflation targeting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die deutsche Konjunktur hat sich im zweiten Halbjahr 2018 deutlich abgeschwächt. Das reale Bruttoinlandsprodukt (BIP) stagnierte mehr oder weniger. Eine wesentliche Rolle dabei spielten hier jedoch Sonderentwicklungen in der Automobilindustrie und in der Chemischen Industrie. Allerdings verlangsamte sich auch die konjunkturelle Grundtendenz, unter anderem als Folge der an Tempo verlierenden weltwirtschaftlichen Expansion. Ungeachtet dessen nahm aber die Beschäftigung bis zuletzt zu, und auch die Investitionen blieben aufwärtsgerichtet. In den ersten Monaten des Jahres 2019 dürfte das BIP wieder zugenommen haben. Die Herstellung von PKW, die aufgrund von Problemen bei der Einführung des neuen Verbrauchs- und Abgastest WLTP im Herbst vergangenen Jahres eingebrochen war, näherte sich wieder ihrem Normalniveau. Zudem wurde die Produktion in der Chemischen Industrie nicht mehr durch fehlende Transportkapazitäten aufgrund des Niedrigwassers behindert. Hinzu kommen Impulse durch die expansiv ausgerichtete Finanzpolitik. Da dies alles die Konjunktur nur vorübergehend stimuliert, dürfte im weiteren Prognosezeitraum die Wirtschaftsleistung wieder langsamer expandieren. Alles in allem erwarten wir für dieses Jahr einen Zuwachs des BIP von 0,9%. Im kommenden Jahr dürfte sich das Plus auf 1,5% belaufen. In der für 2020 etwas höheren Rate spiegelt sich vor allem wider, dass deutlich mehr Arbeitstage zur Verfügung stehen. Der Beschäftigungsaufbau wird sich voraussichtlich fortsetzen, aber im Einklang mit der schwächeren gesamtwirtschaftlichen Expansion wohl etwas an Tempo verlieren. Die Arbeitslosenquote dürfte damit auf 4,8% in diesem und 4,6% im kommenden Jahr sinken. Die Verbraucherpreise werden wohl etwas geringer steigen als im vergangenen Jahr. Der Rückgang des Ölpreises seit Herbst vergangenen Jahres wirkt in diesem Jahr dämpfend auf die Inflation. Die Kerninflation (Preise ohne Energie) wird sich im Prognosezeitraum, bei anhaltend hoher Kapazitätsauslastung der Wirtschaft, leicht beschleunigen. Wir prognostizieren eine Inflationsrate von 1,4% in diesem und 1,6% im kommenden Jahr. Die öffentlichen Haushalte schlossen das Jahr 2018 mit einem Überschuss von 1,7% in Relation zum nominalen BIP ab. Insbesondere in diesem Jahr, aber auch 2020 ist die Finanzpolitik expansiv ausgerichtet. Zudem nehmen die Staatseinnahmen aufgrund der nachlassenden konjunkturellen Dynamik langsamer zu. Damit dürfte die Überschussquote des Staates auf 1,0% in diesem und 0,8% im kommenden Jahr sinken.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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