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F. Glaser:
"Convergence analysis of economic growth paths";
Betreuer/in(nen): W. Scherrer; Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik, 2017; Abschlussprüfung: 01/2018.

Diese Arbeit versucht die sogenannte Konvergenzhypothese mit einem Ansatz von Phillips und Sul (2007 und 2009) empirisch zu überprüfen. Der Ausgangspunkt ist ein neoklassische Wachstumsmodell, genauer gesagt ein erweitertes Solow Modell. Nach theoretischen Vorarbeiten führt der Weg zu einem nichtlinearen Faktormodell, welches zur Beschreibung des logarithmierten pro Kopf Einkommen herangezogen wird. Ein gemeinsamer Faktor beschreibt die gemeinsame Entwicklung aller Länder im jeweiligen Panel, wohingegen eine idiosynkratische Komponente den jeweiligen Anteil eines Individuums am gemeinsamen Pfad misst. Da dieser individuenspezifische Faktor schwer zu schätzen ist, basiert die grafische und quantitative Analyse auf relativen Übergangspfaden. Phillips und Sul konstruieren einen statistischen Test zur Überprüfung der Konvergenz in einem Panel von Volkswirtschaften. Die dadurch ersichtliche Inhomogenität diverser Panels führt zur Cluster Analyse selbiger. Mit zwei verschiedenen Cluster Algorithmen werden die Panels in konvergente Clubs unterteilt. Die untersuchten Panels sind ein Welt Panel, ein Afrika Panel, ein Europa Panel sowie eine Auswahl von 20 hoch entwickelten OECD Ländern.

In this thesis the so called convergence hypothesis is investigated using methods proposed by Phillips and Sul (2007 and 2009). The neoclassical growth model, more precisely, the extended Solow Model is the starting point of the analysis. Theoretical work leads to a non linear factor model, describing the log real income with a common factor describing the common development of all countries in a panel and an idiosyncratic component, measuring the relative share of the common component. As the idiosyncratic factor cannot be estimated straightly, so called relative transition paths are used for a graphical and quantitative analysis. Phillips and Sull propose the log-t convergence test for measuring convergence in a panel of economies. The observed inhomogeneity in the panels is the incentive for the cluster analysis. With two different clustering algorithms, the panels are divided into several convergent clubs. The panels analysed are a World Panel, an Africa Panel, a Europe Panel and a selection of 20 high developed OECD countries.

Ökonomisches Wachstum und Transition / Regressions Analyse / Cluster Analyse

http://publik.tuwien.ac.at/files/publik_264210.pdf