VAR Analysis of Heterogeneous Panel Data

by Lennart Friedrich Thomas Empting
Cumulative thesis
Date of Examination:2025-01-29
Date of issue:2025-10-02
Advisor:Prof. Dr. Helmut Herwartz
Referee:Prof. Dr. Helmut Herwartz
Referee:Prof. Dr. Thomas Kneib
Referee:Prof. Dr. Simone Maxand
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-11384

 

 

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Abstract

English

Vector-autoregressive (VAR) analysis is a central instrument of empirical macroeconomics and the starting point for numerous extensions of multivariate time series analysis. For example, structural VAR models allow to identify causal relationships in dynamic systems and thus to quantify the effects of political interventions. Panel VAR models combine time series of many survey units such as countries to increase the dataset and thus achieve more precise estimates. The three papers in this the dissertation draw on this toolkit. The first paper introduces the R-package pvars. The aim of the package is to provide a seamless implementation of VAR methods for heterogeneous panel data, thus filling a gap in the available software packages. In particular, pvars provides panel cointegration rank tests that take into account cross-sectional dependencies in the error terms and structural breaks in the deterministic terms. Based on these specifications, panel SVAR models with pooled cointegration vectors can be estimated and identified by different panel methods. The paper’s contribution lies in presenting the methodology, its modular implementation in R, and the practical application: Two empirical examples from the literature are reproduced step by step and help users to get started and perform their own analyses. The second paper revisits the long-lasting debate about whether public investment – for example in the context of the Green New Deal – promotes economic growth. The aim is to systematically revise the extensive empirical literature using a new panel dataset covering 23 OECD countries from 1960 to 2019. To this end, a heterogeneous panel VAR model is employed, which combines the dynamic panel model and the vector error correction model as two previous approaches. The empirical results show that two homogeneous long-run relationships exist within the panel and that the declining productivity over time is a key factor in explaining the puzzling and often insignificant impulse response functions at the country level. The third paper analyzes the armament dynamics in the Arab-Israeli conflict between 1962 and 2010 using SVAR models. In contrast to earlier work that relied on Granger causality in reduced-form VAR models, this study takes a data-driven identification approach. Using independent component analysis, two types of shock are identified: country-specific and regional geopolitical tensions. The latter are shown to be more relevant for explaining the armament dynamics in Israel, Egypt, Jordan and Syria. Particularly for the rivalry between Israel and Egypt, reciprocal reactions and mutual reinforcements are found, which reflect typical patterns of an arms race.
Keywords: panel vector autoregressive models; structural vector autoregressive models; pooled cointegrating vectors; independent components; panel cointegration rank tests; public capital; arms race

German

Die Vektor-Autoregression (VAR) ist ein zentrales Instrument der empirischen Makroökonomik und Ausgangpunkt vieler Erweiterungen der multivariaten Zeitreihenanalyse. So ermöglichen strukturelle VAR-Modelle, Kausalzusammenhänge in dynamischen Systemen zu identifizieren und damit die Effekte von politischen Interventionen zu quantifizieren. Panel-VAR-Modelle kombinieren Zeitreihen vieler Untersuchungseinheiten, wie z.B. Länder, um mit der größeren Datengrundlage präzisere Schätzungen zu erreichen. Die drei Paper der vorliegenden Dissertation greifen auf dieses Instrumentarium zurück. Das erste Paper stellt das R-Paket pvars vor. Ziel des Pakets ist es, eine nahtlose Implementierung von VAR-Methoden für heterogene Paneldaten bereitzustellen und damit eine Lücke in den verfügbaren Softwarepaketen zu schließen. So bietet pvars Panel-Kointegrationsranktests, die Querschnittsabhängigkeiten in den Fehlertermen und Strukturbrüche in den deterministischen Termen berücksichtigen. Aufbauend auf diesen Spezifikationen können Panel-SVAR-Modelle mit gepoolten Kointegrationsvektoren geschätzt und durch verschiedene Panel-Verfahren identifiziert werden. Der Beitrag des Papers liegt in der Vorstellung der Methodik, ihrer modularen Implementierung in R und ihrer praktischen Anwendung. Zwei empirische Beispiele aus der Literatur werden Schritt für Schritt reproduziert, um Anwendern den Einstieg zu erleichtern und eigene Analysen zu ermöglichen. Das zweite Paper greift die anhaltende wirtschaftspolitische Debatte um die Wachstumswirkung öffentlicher Investitionen – etwa im Kontext des Green New Deal – erneut auf. Ziel ist es, die umfangreiche empirische Literatur mithilfe eines neuen Paneldatensatzes für 23 OECD-Länder über den Zeitraum 1960–2019 systematisch zu überprüfen. Dazu wird ein heterogenes Panel-VAR-Modell verwendet, das das dynamische Panelmodel und das Vektor-Fehlerkorrekturmodel als zwei bisherige Ansätze kombiniert. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass zwei homogene Langfristbeziehungen im Panel bestehen und dass eine zeitlich abnehmende Produktivität ein wesentlicher Erklärungsfaktor für die uneinheitlichen und oft insignifikanten Impuls-Antwort-Funktionen auf Länderebene ist. Das dritte Paper analysiert die Rüstungsdynamiken im arabisch-israelischen Konflikt von 1962 bis 2010 mithilfe von SVAR-Modellen. Im Unterschied zu früheren Arbeiten, die auf Granger-Kausalität in VAR-Modellen reduzierter Form setzen, verfolgt die Studie einen datengestützten Identifikationsansatz. Mittels der unabhängigen Komponentenanalyse werden zwei Schocktypen identifiziert: landesspezifische sowie regionale geopolitische Spannungen. Letztere erweisen sich als relevanter für die Erklärung der Rüstungsdynamiken in Israel, Ägypten, Jordanien und Syrien. Insbesondere für die Rivalität zwischen Israel und Ägypten werden reziproke Reaktionen und gegenseitige Verstärkungen nachgewiesen, die typische Muster eines Wettrüstens widerspiegeln.
 
Statistik