Detailansicht
Estimating fiscal multipliers for Austria
new evidence from 2,520 VAR and FAVAR models
Linnert Steffens
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Applied Economics
Betreuer*in
Robert Kunst
DOI
10.25365/thesis.79245
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21889.72810.605043-2
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit schätzt Fiskalmultiplikatoren für Österreich mithilfe verschiedener struktureller VAR- und FAVAR-Modelle. Angesichts jüngster wirtschaftlicher Krisen und der wieder gestiegenen Bedeutung der Fiskalpolitik wird untersucht, wie sich Staatsausgaben und Steuereinnahmen unter Modellunsicherheit auf das reale BIP auswirken. Aufbauend auf der Methodik von Čapek et al. (2022) werden 2.520 verschiedene Modellspezifikationen konstruiert, die hinsichtlich der (FA)VAR-Spezifikation, der Identifikationsstrategie, der Definition fiskalischer Variablen, der Deflatoren, deterministischer Komponenten und der Anzahl der Lags variieren. Es werden drei Identifikationsmethoden angewandt -- die Cholesky-Zerlegung, die Blanchard-Perotti-Methode und Sign Restrictions -- und die Robustheit wird mithilfe von Modellmittelung und prognosebasierter Auswahl der zuverlässigsten Modellspezifikationen sichergestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass Staatsausgaben über alle Zeithorizonte hinweg durchgängig starke und positive Effekte auf das reale BIP haben, wobei die kurzfristigen und mittelfristigen Multiplikatoren im Durchschnitt über eins liegen. Im Gegensatz dazu sind Steuermultiplikatoren im Allgemeinen gering, modellabhängig und im Mittel nahe null -- insbesondere in den zuverlässigsten Modellspezifikationen. Budgetneutrale fiskalische Expansionen führen ebenfalls zu positiven Effekten und unterstreichen damit das Potenzial einnahmengestützter öffentlicher Investitionen zur Wachstumsförderung. Die Ergebnisse liefern nicht nur robuste und neue Evidenz zur Wirksamkeit der Fiskalpolitik zur Wachstumsförderung in Österreich, sondern berücksichtigen Modellunsicherheit explizit und zeigen auf, wie unterschiedliche Modellannahmen die Schätzung von Fiskalmultiplikatoren beeinflussen.
Abstract
(Englisch)
This thesis estimates fiscal multipliers for Austria using a large number of structural VAR and FAVAR models. Motivated by recent economic crises and the renewed importance of fiscal policy, it addresses the question of how government spending and taxation affect real GDP under modeling uncertainty. Building on the methodology of Čapek et al. (2022), 2,520 different model specifications are constructed, varying in terms of (FA)VAR specification, identification strategy, fiscal data definition, deflators, deterministics, and lag length. Three identification approaches are applied -- Cholesky ordering, the Blanchard-Perotti method, and sign restrictions -- and robustness is assessed using model averaging and forecast-based model selection. The results show that government spending has consistently strong and positive effects on output across all horizons with short- and medium-run multipliers exceeding unity on average. In contrast, tax multipliers are generally small, model-sensitive, and centered around zero, particularly in the most reliable models. Budget-neutral fiscal expansions also yield positive effects, underscoring the potential for output-stimulating, revenue-backed public investment. In addition to providing updated and robust evidence on the effectiveness of fiscal policy in Austria, this thesis contributes to the empirical literature by explicitly addressing model uncertainty and demonstrating how different modeling choices affect multiplier estimates.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Fiskalmultiplikator Fiskalpolitik
Schlagwörter
(Englisch)
fiscal multipliers fiscal policy
Autor*innen
Linnert Steffens
Haupttitel (Englisch)
Estimating fiscal multipliers for Austria
Hauptuntertitel (Englisch)
new evidence from 2,520 VAR and FAVAR models
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
36 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Robert Kunst
Klassifikation
83 Volkswirtschaft > 83.12 Makroökonomie
AC Nummer
AC17638350
Utheses ID
77349
Studienkennzahl
UA | 066 | 913 | |