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Doctoral Thesis
2017

Business cycles and institutions : empirical analysis

Abstract (English)

The cumulative dissertation covers diverse aspects of empirical analysis of business cycles and institutions. There are three research questions in focus. To address the interplay between business cycles and institutions, the first research question is formulated: could the Malthusian cycles be present in a frontier economy with abundance of land and which institutions could be responsible for the Malthusian regime and the transition from it? In order to consider the far-reaching implications of economic cycles for the development of economic thought, the second question is stated: can economic fluctuations quantitatively influence research output? To address the methodology of business cycle analysis, the third question is brought up: how may spurious periodicities emerge and how could one test for them? The main findings in the cumulative dissertation can be summarized as follows: i) it is shown that institutional arrangements may form economic constraints or build-up on the existing ones, responsible for the regimes in which cyclical fluctuations take place; ii) the interaction between the economic cycles and fluctuations in bibliometric variables representing research output in Economics as a science is analysed, and empirical evidence suggests the downswings of cycles stimulate more publications on the topic of crises and business cycles; iii) spurious periodicities emerge close to filtering bounds for real and simulated data after detrending, and it is demonstrated that simultaneous significance testing of spectral density peaks against the noise spectrum across different types of signals may help to reveal spurious periodicities.

Abstract (German)

In der kumulativen Dissertation wurden verschiedene Aspekte der empirischen Analyse des Zusammenhangs zwischen Konjunkturzyklen und Institutionen erforscht. Drei Forschungsfragen wurden hierbei insbesondere untersucht. Um den Zusammenhang zwischen Konjunkturzyklen und Institutionen zu analysieren, wurde als erste Forschungsfrage formuliert, ob malthusianische Zyklen in einer „frontier“-Wirtschaft mit einem reichlichen Vorrat an Land existieren können, und welche Institutionen für die malthusianischen Regime und deren Auflösung verantwortlich sein können. Um die weitreichenden Auswirkungen konjunktureller Schwankungen zu erfassen, bezieht sich die zweite Forschungsfrage darauf, inwieweit Konjunkturzyklen quantitativ die Forschungsaktivität in der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur beeinflussen. Mit der dritten Forschungsfrage, wie Scheinperiodizitäten entstehen und wie diese getestet werden können, werden die methodologischen Aspekte der empirischen Konjunkturanalyse betrachtet. Die Hauptschlussfolgerungen der kumulativen Dissertation sind folgende: i) Institutionen können wirtschaftliche Restriktionen zur Folge haben, welche die wirtschaftlichen Regime bestimmen, in denen sich konjunkturelle Schwankungen abspielen; ii) die empirischen Ergebnisse der Analyse der wirtschaftlichen und bibliometrischen Daten legen nahe, dass die Abschwungsphase der Konjunkturzyklen mit einer Erhöhung der Forschungsaktivität im Bereich der wirtschaftswissenschaftlichen Krisen- und Konjunkturtheorie verbunden ist; iii) die Scheinperiodizität entsteht neben den Grenzen des Durchlassbereiches des Filters sowohl in echten als auch in simulierten Daten nach der Trendbereinigung. Zudem wurde gezeigt, dass gleichzeitiges Signifikanztesten der Gipfel der spektralen Dichten gegen die spektralen Dichten des Rauschens bei der Identifizierung der Scheinperiodizitäten hilfreich sein könnte.

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Faculty
Faculty of Business, Economics and Social Sciences
Institute
Institute of Economics

Examination date

2016-12-06

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Language
English

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Classification (DDC)
330 Economics

Original object

Sustainable Development Goals

BibTeX

@phdthesis{Kufenko2017, url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6169}, author = {Kufenko, Vadim}, title = {Business cycles and institutions : empirical analysis}, year = {2017}, school = {Universität Hohenheim}, }
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