Die gesamtwirtschaftliche Lage, die zum Zeitpunkt der Erstellung der vorliegenden Version der Beschäftigungsprognose für Österreich und die Bundesländer vorherrscht, ist von mehreren Sonderfaktoren geprägt. Zum einen führte die weltweite Covid-19-Pandemie zu großen wirtschaftlichen...

The speed of income convergence in Europe remains one of the hot topics in regional economics. Recently Bayesian Model Averaging (BMA) applied to spatial autoregressive models seems to have gained more popularity. BMA averages over some predetermined number of so called top models, ranked by the...

This paper aims to identify the contribution of knowledge capital and its determinant - human capital - to total factor productivity differences among regions within a regression framework in general and the impact of their spillovers on regional total factor productivity in particular. The...

Die mittelfristige Prognose der wirtschaftlichen Entwicklung und des strukturellen Wandels, der sektoralen Beschäftigungsveränderungen und der Nachfrage nach beruflichen Tätigkeiten, die das Österreichische Institut für Wirtschaftsforschung im Auftrag des AMS Österreich durchgeführt hat,...

In this paper we propose a Bayesian estimation approach for a spatial autoregressive logit specification. Our approach relieson recent advances in Bayesian computing, making use of Pólya-Gamma sampling for Bayesian Markov-chain Monte Carlo algorithms.The proposed specification assumes that the...

Vor dem Hintergrund der massiven wirtschaftlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie und der Maßnahmen zu ihrer Eindämmung bietet das vorliegende Papier eine Abschätzung der relativen Betroffenheit der Wirtschaft der österreichischen Bundesländer in der derzeitigen Krisenphase. Die Analyse...

Cross-demand creates links between goods which cause demand-driven cross-price dependencies. We construct a theoretical model to analyze their role in propagating microeconomic price shocks to the CPI inflation rate and examine their empirical relevance using spatial econometric techniques. The...

This paper puts forward a Bayesian version of the global vector autoregressive model (B-GVAR) that accommodates international linkages across countries in a system of vector autoregressions. We compare the predictive performance of B-GVAR models for the one- and four-quarter ahead forecast...

In this paper we analyze the impact of three U.S. structural shocks on, and its transmission 0to, the world economy. For that purpose we use a Bayesian version of the global vector autoregressive (GVAR) model coupled with a prior specification that explicitly treats uncertainty regarding...

We analyze how modeling international dependencies improves forecasts for the global economy based on a Bayesian GVAR with SSVS prior and stochastic volatility. To analyze the source of performance gains, we decompose the predictive joint density into its marginals and a copula term capturing...