Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat auf Antrag von Prof. Schmid das Forschungsprojekt „QUESSAMI“ mit der Dauer von 24 Monaten bewilligt. Im Mittelpunkt dieses Projektes steht die Entwicklung geeigneter Methoden für qualitativ hochwertige Schätzer auf der Basis der Household Finance and Consumption Survey (HFCS). Hierfür werden multiple Imputationsmethoden mit Small-Area-Schätzern kombiniert, um neue Schätzmethoden herzuleiten.

Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid

Laufzeit: 1.4.2016 – 31.3.2018

Förderungssumme: 162.970 €

Projektbeschreibung:
Die Erhebung des HFCS-Netzwerkes ist der erste Versuch, Vermögensdaten auf Haushaltsebene für einige europäische Länder zu erhalten. Die HFCS-Daten beschreiben unter anderem verschiedene Vermögenskomponenten sowie die Verteilung von Verbindlichkeiten und vorhandenem Kapital (Geldvermögen) unter den europäischen Haushalten. Die Statistiken dieser Daten können beispielsweise herangezogen werden, um potenzielle Einflüsse der Fiskal-, Geld- und Regulierungspolitik zu analysieren. Darüber hinaus kann das Verhalten von Subgruppen, so genannter „Small Domains“, für das Verstehen makroökonomischer Theorien von großer Bedeutung sein. Die Herausforderung liegt hierbei darin, hochwertige Schätzer auf Domainebene zu erhalten, wie etwa für Altersgruppen kreuzklassifiziert mit den teilnehmenden europäischen Staaten. Dieser Herausforderung liegen zwei Probleme zugrunde:

1. Kleine Stichprobenumfänge: Geringe Stichprobengrößen in den entsprechenden Subgruppen können zu großen Varianzen der Schätzer führen und somit verringern sie die Verlässlichkeit der Analyse.
2. Niedrige Antwortrate: Aufgrund der Erfragung sensibler Informationen zur Vermögens- und Finanzsituation der Haushalte kann das Problem einer niedrigen Antwortrate auftreten.

Eine Möglichkeit zur Lösung des ersten Problems sind Small-Area-Methoden, welche zu einer größeren Genauigkeit in den Schätzungen der interessierenden Parameter führen. Im zweiten Fall besteht ein dringender Bedarf fehlende Werte zu ergänzen, um verlässliche Schätzungen zu erhalten. Dies kann mit verschiedenen Imputationsmethoden realisiert werden.

Die Kombination von multipler Imputation und Small-Area-Schätzung ist essenziell, um genaue Ergebnisse für Haushaltssubgruppen auf Basis der HFCS-Daten zu erhalten, da wir hier sowohl mit dem Problem der kleinen Stichprobenumfänge, als auch dem der niedrigen Antwortrate konfrontiert sind. Nach heutigem Stand gibt es zu diesem Thema noch keine relevanten Resultate, so dass dieses Projekt diese Lücke wie folgt schließen möchte:

1. Neue Schätzmethoden: Entwicklung neuer Schätzverfahren, welche multiple Imputation und Small-Area-Schätzmethoden miteinander kombinieren.
2. Anwendung auf HFCS-Daten: Vorgeschlagene Schätzer werden auf die HFCS-Daten angewendet, um präzise Kennwerte für interessierende und relevante Fragestellungen, wie die Wahl des Portfolios älterer Menschen oder die der wohlhabendsten Haushalte in verschiedenen Ländern, zu bestimmen.

Die Ergebnisse dieses Projektes bieten der Politik valide Daten als Entscheidungsgrundlage für verschiedenste Fragestellungen, wie etwa von Kreditzugang und -beschränkungen oder von Vermögenseffekten auf den Konsum.