Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Martin Wagner
- Funktion:
- Stellvertretender Institutsvorstand
- Telefon:
- +43 463 2700 4120
- E-Mail:
- Martin [dot] Wagner [at] aau [dot] at
- Raum:
- B02.2.68
- Sprechstunde:
- Dienstag 16:30 bis 17:30
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Aktuelle Positionen
Aktuelle Positionen:
02–06/2024 Simone Veil Fellow, Robert Schuman Centre for Advanced Studies, European University Institute, Florenz, Italien
10/2019 – Universitätsprofessor für Volkswirtschaftslehre, Universität Klagenfurt
10/2019 – Chief Economic Advisor des Gouverneurs, Bank of Slovenia (teilzeit)
2012 – Gastprofessor bzw. Universitätsprofessor für Volkswirtschaftslehre, Universität Ljubljana
10/2011 – Senior Fellow, Institut für Höhere Studien, Wien (Forschungsgruppe Makroökonomik und Konjunktur)
Bücher
Klaus Neusser und Martin Wagner (2022), Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften. Einführung und Grundlagen für den Einstieg in die aktuelle Forschung, 4., vollständig überarbeitete und ergänzte Auflage. Studienbücher Wirtschaftsmathematik. Springer Gabler: Berlin.
Im Buch verwendete Daten und MATLAB-Programme:
- Abbildung 1.1: CSV (16 KB)
- Abbildung 1.2: CSV (153 KB)
- Abbildung 1.3: CSV (3 KB)
- Abbildung 3.5: CSV (2 KB)
- Abbildungen 5.2-5.7: CSV (4 KB)
- Abbildungen 6.2, 6.3, 6.6: CSV (2 KB)
- Abbildung 7.4: CSV (2 KB)
- Abbildung 7.5: CSV (5 KB)
- Abbildung 7.9: CSV (21 KB)
- Abbildung 7.10: Siehe Abbildung 7.5 und 7.9
- Abbildung 7.11: CSV (6 KB)
- Abbildungen 8.2-8.5: Siehe Abbildung 1.2
- Abbildung 11.2: CSV (2 KB)
- Abbildung 11.3: CSV (2 KB)
- Abbildung 14.2: CSV (1 KB)
- Abbildung 14.3: CSV (12 KB)
- Abbildung 14.4: CSV (5 KB)
- Beispiel 15.4: CSV (8 KB)
- Übung 15.5.1: CSV (7 KB)
- Abbildung 16.3: CSV (3 KB); MATLAB (49 KB)
- Abbildung 17.1: CSV (8 KB)
Weitere Daten:
- BIP, nominell, Österreich, vierteljährlich
- Beschreibung: Nominelles Bruttoinlandsprodukt Österreichs, 1995-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Euro
- Download: CSV (3 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Nominelles Bruttoinlandsprodukt für Österreich, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/AUTGDPNQDSMEI
- BIP-Deflator, Österreich, vierteljährlich
- Beschreibung: Deflator des Bruttoinlandsprodukts Österreichs, 1988-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (4 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, BIP-Deflator für Österreich, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/AUTGDPDEFQISMEI
- BIP, nominell, Schweiz, vierteljährlich
- Beschreibung: Nominelles Bruttoinlandsprodukt der Schweiz, 1980-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Schweizer Franken
- Download: CSV (4 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Nominelles Bruttoinlandsprodukt für die Schweiz, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/CHEGDPNQDSMEI
- BIP-Deflator, Schweiz, vierteljährlich
- Beschreibung: Deflator des Bruttoinlandsprodukts der Schweiz, 1980-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (5 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, BIP-Deflator für die Schweiz, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/CHEGDPDEFQISME
- BIP, nominell, Deutschland, vierteljährlich
- Beschreibung: Nominelles Bruttoinlandsprodukt Deutschlands, 1970-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Euro
- Download: CSV (5 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Nominelles Bruttoinlandsprodukt für Deutschland, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/DEUGDPNQDSMEI
- BIP-Deflator, Deutschland, vierteljährlich
- Beschreibung: Deflator des Bruttoinlandsprodukts Deutschlands, 1970-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (6 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, BIP-Deflator für Deutschland, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/DEUGDPDEFQISMEI
- BIP, nominell, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Nominelles Bruttoinlandsprodukt der USA, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, US-Dollar
- Download: CSV (6 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Nominelles Bruttoinlandsprodukt für die USA, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/USAGDPNQDSMEI
- BIP-Deflator, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Deflator des Bruttoinlandsprodukts der USA, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (7 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, BIP-Deflator für Österreich, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/USAGDPDEFQISMEI
- S&P 500, täglich
- Beschreibung: S&P 500 Index, 2011-2021, täglich, nicht saisonbereinigt, Index
- Download: CSV (48 KB)
- Quelle: S&P Dow Jones Indices LLC, S&P 500, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/SP500
- Effective Federal Funds Rate, täglich
- Beschreibung: Effective Federal Funds Rate, 2000-2021, täglich, nicht saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (86 KB)
- Quelle: Federal Reserve Bank of New York, Effective Federal Funds Rate, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/EFFR
- Produktionsindex, USA, monatlich
- Beschreibung: Produktionsindex der USA, 1960-2021, monatlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (20 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Produktion des gesamten Industrie in den USA, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/USAPROINDMISMEI
- Verbraucherpreisindex, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Verbraucherpreisindex der USA, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (7 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Verbraucherpreisindex für die USA, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/CPALTT01USQ661S
- Verbraucherpreisindex, Deutschland, vierteljährlich
- Beschreibung: Verbraucherpreisindex Deutschlands, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Index (2015 = 100)
- Download: CSV (7 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Verbraucherpreisindex für Deutschland, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/DEUCPALTT01IXOBSAQ
- M1, USA, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M1 der USA, 1959-2021, monatlich, saisonbereinigt, Mrd. US-Dollar
- Download: CSV (13 KB)
- Quelle: Board of Governors of the Federal Reserve System (US), M1, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/M1SL
- M2, USA, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M2 der USA, 1959-2021, monatlich, saisonbereinigt, Mrd. US-Dollar
- Download: CSV (13 KB)
- Quelle: Board of Governors of the Federal Reserve System (US), M2, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/M2SL
- M3, USA, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M3 der USA, 1959-2021, monatlich, saisonbereinigt, Mrd. US-Dollar
- Download: CSV (10 KB)
- Quelle: Board of Governors of the Federal Reserve System (US), M3 (eingestellt), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/M3SL
- M1, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Geldmenge M1 der USA, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Nationale Währung
- Download: CSV (7 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, M1 für die USA, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/MANMM101USQ189S
- M2, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Geldmenge M2 der USA, 1959-2013, vierteljährlich, saisonbereinigt, Nationale Währung
- Download: CSV (6 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, M2 für die USA (eingestellt), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/MABMM201USQ189S
- M3, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Geldmenge M3 der USA, 1960-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Nationale Währung
- Download: CSV (7 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, M3 für die USA, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/MABMM301USQ189S
- M1, Deutschland, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M1 Deutschlands, 1980-2021, monatlich, nicht saisonbereinigt, Mio. Euro
- Download: CSV (8 KB)
- Quelle: Deutsche Bundesbank, Zeitreihe BBK01.TXI301; https://www.bundesbank.de/de/statistiken/zeitreihen-datenbanken
- M2, Deutschland, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M2 Deutschlands, 1980-2021, monatlich, nicht saisonbereinigt, Mio. Euro
- Download: CSV (8 KB)
- Quelle: Deutsche Bundesbank, Zeitreihe BBK01.TXI302; https://www.bundesbank.de/de/statistiken/zeitreihen-datenbanken
- M3, Deutschland, monatlich
- Beschreibung: Geldmenge M3 Deutschlands, 1970-2021, monatlich, nicht saisonbereinigt, Mio. Euro
- Download: CSV (10 KB)
- Quelle: Deutsche Bundesbank, Zeitreihe BBK01.TXI303; https://www.bundesbank.de/de/statistiken/zeitreihen-datenbanken
- Langfristiger Zinssatz, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Langfristiger Zinssatz der USA (10 jährige Staatsanleihen), 1960-2021, vierteljährlich, nicht saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (6 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Langfristiger Zinssatz für die USA (10 jährige Staatsanleihen), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/IRLTLT01USQ156N
- Kurzfristiger Zinssatz, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Kurzfristiger Zinssatz der USA (30 bis 90 Tage), 1964-2021, vierteljährlich, nicht saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (5 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Kurzfristiger Zinssatz für die USA (30 bis 90 Tage), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/IR3TIB01USQ156N
- Kurzfristiger Zinssatz, USA, monatlich
- Beschreibung: Kurzfristiger Zinssatz der USA (3 Monate), 1934-2022, monatlich, nicht saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (17 KB)
- Board of Governors of the Federal Reserve System (US), Kurzfristiger Zinssatz für die USA (3 Monate), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/TB3MS
- Arbeitslosenquote, USA, vierteljährlich
- Beschreibung: Arbeitslosenquote der USA (15 bis 64 Jahre), 1970-2021, vierteljährlich, saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (6 KB)
- Quelle: Organization for Economic Co-operation and Development, Arbeitslosenquote für die USA (15 bis 64 Jahre), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/LRUN64TTUSQ156S
- Arbeitslosenquote, USA, monatlich
- Beschreibung: Arbeitslosenquote der USA (16 Jahre und älter), 1948-2022, monatlich, saisonbereinigt, Prozent
- Download: CSV (14 KB)
- Quelle: U.S. Bureau of Labor Statistics, Arbeitslosenquote für die USA (16 Jahre und älter), bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/UNRATE
- US-Dollar-Euro-Wechselkurs, täglich
- Beschreibung: US-Dollar-Euro Wechselkurs, 1999-2022, täglich, nicht saisonbereinigt, US-Dollar pro Euro
- Download: CSV (105 KB)
- Quelle: Board of Governors of the Federal Reserve System (US), US-Dollar-Euro Wechselkurs, bezogen von FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/DEXUSEU
Diskussionspapiere
Naevdal, E., & Wagner, M. (2024). A Note on the Optimal Speed of Transition: Aghion and Blanchard Revisited.
Veldhuis, S., & Wagner, M. (2024). Integrated Modified Least Squares Estimation and (Fixed-b) Inference for Systems of Cointegrating Multivariate Polynomial Regressions. IHS Working Paper Series 54.
Vogelsang, J., & Wagner, M. (2024). Integrated Modified OLS Estimation and Fixed-b Inference for Cointegrating Multivariate Polynomial Regressions. IHS Working Paper Series 53.
Wagner, M. (2023). Fully Modified Least Squares Estimation and Inference for Systems of Cointegrating Polynomial Regressions. IHS Working Paper Series 44.
Reichold, K., Wagner, M., Damjanović, M., & Drenkovska, M. (2022). Sources and Channels of Nonlinearities and Instabilities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States. IHS Working Paper Series 40.
Osbat, C., Sun, Y., & Wagner, M. (2021). Sectoral Exchange Rate Pass-Through in the Euro Area. ECB Working Paper 2634.
Knorre, F., Wagner, M., & Grupe, M (2020). Monitoring cointegrating polynomial regressions: Theory and application to the environmental Kuznets curves for carbon and sulfur dioxide emissions. IHS Working Paper Series 27.
Reynolds, J., Sögner, L., & Wagner, M. (2020). Deviations from triangular arbitrage parity in foreign exchange and Bitcoin markets. IHS Working Paper Series 17.
Reichold, K., & Wagner, M. (2018). Panel cointegrating polynomial regressions: Group-mean fully modified OLS estimation and inference. SFB 823 Discussion Paper 27/2018.
de Jong, R. M., & Wagner, M. (2018). Panel cointegrating polynomial regression analysis and the environmental Kuznets curve. SFB 823 Discussion Paper 22/2018.
Stypka, O., & Wagner, M. (2018). The Phillips unit root tests for polynomials of integrated processes. SFB 823 Discussion Paper 18/2018.
Reynolds, J., Sögner, L., Wagner, M., & Wied, D. (2018). Deviations from triangular arbitrage parity in foreign exchange and Bitcoin markets. SFB 823 Discussion Paper 9/2018.
Naevdal, E., & Wagner, M. (2017). The speed of transition revisited. SFB 823 Discussion Paper 10/2017.
Deistler, M., & Wagner, M. (2017). Cointegration in singular ARMA models. SFB 823 Discussion Paper 5/2017.
Stypka, O., Grabarczyk, P., Kawka, R., & Wagner, M. (2016). „Linear“ fully modified OLS estimation of cointegrating polynomial regressions. SFB 823 Discussion Paper 77/2016.
Wagner, M., & Grabarczyk, P. (2016). The environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions: A seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions approach. SFB 823 Discussion Paper 75/2016.
Frondel, M., Grabarczyk, P., & Wagner, M. (2016). Integrated modified OLS estimation for cointegrating polynomial regressions – With an application to the environmental Kuznets curve for CO2 emissions. SFB 823 Discussion Paper 74/2016.
Frondel, M., Vance, C., & Wagner, M. (2016). Cycling on the extensive and intensive margin: The role of paths and prices. SFB 823 Discussion Paper 44/2016.
Linnemann, L., Uhrin, G., & Wagner, M. (2016). Government spending shocks and labor productivity. SFB 823 Discussion Paper 9/2016.
Wagner, M., & Wied, D. (2015). Monitoring stationarity and cointegration. Available at SSRN.
Vogelsang, T.J., & Wagner, M. (2014.) An integrated modified OLS RESET test for cointegrating regressions. SFB 823 Discussion Paper 37/2014.
Publikationen
2024
Nævdal, E., & Wagner, M.: A Note on the Optimal Speed of Transition: Aghion and Blanchard Revisited. German Economic Review. doi.org/10.1515/ger-2024-0054.
Stypka, O., Wagner, M., Grabarczyk, P., & Kawka, R.: Cointegrating Polynomial Regression Models: Robustness of Fully Modified OLS. Econometric Theory. doi.org/10.1017/S0266466624000033.
2023
Wagner, M. (2023): Fully Modified Least Squares Estimation and Inference for Systems of Cointegrating Polynomial Regressions. Economics Letters 228. doi.org/10.1016/j.econlet.2023.111186.
Wagner, M., & Reichold, K. (2023): Panel Cointegrating Polynomial Regressions: Group-Mean Fully Modified OLS Estimation and Inference. Econometric Reviews 42(4), 358-392. doi:10.1080/07474938.2023.2178141.
2022
Wagner, M. (2022): Residual-Based Cointegration and Non-Cointegration Tests for Cointegrating Polynomial Regressions. Empirical Economics 65, 1-31. doi: 10.1007/s00181-022-02343-0
de Jong, R., & Wagner, M. (2022): Panel Cointegrating Polynomial Regression Analysis and an Illustration with the Environmental Kuznets Curve. Econometrics and Statistics. doi:10.1016/j.ecosta.2022.03.005
2021
Reynolds, J., Sögner, L., & Wagner, M. (2021): Deviations from triangular arbitrage parity in foreign exchange and Bitcoin markets. Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 13(2), 105-146. doi:10.24425/cejeme.2021.137358
Knorre, F., Wagner, M., & Grupe, M. (2021): Monitoring cointegrating polynomial regressions: theory and application to the environmental Kuznets curves for carbon and sulfur dioxide emissions. Econometrics, 9(1), 12. doi:10.3390/econometrics9010012
2020
Bauer, D., Matuschek, L., de Matos Ribeiro, P., & Wagner, M. (2020): A parameterization of models for unit root processes: structure theory and hypothesis testing. Econometrics, 8(4), 42. doi:10.3390/econometrics8040042
Wagner, M., Grabarczyk, P., & Hong, S. H. (2020). Fully modified OLS estimation and inference for seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions and the environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions. Journal of Econometrics, 214(1), 216–255. doi:10.1016/j.jeconom.2019.05.012
Kunst, R. M., & Wagner, M. (2020). Economic forecasting: editors‘ introduction. Empirical Economics, 58, 1-5. doi:10.1007/s00181-019-01820-3
2019
Stypka, O., & Wagner, M. (2019). The Phillips unit root tests for polynomials of integrated processes revisited. Economics Letters, 176, 109–113. doi:10.1016/j.econlet.2018.12.033
Wagner, M., Grabarczyk, P., & Hong, S. H. (2019). Fully modified OLS estimation and inference for seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions and the environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions. Journal of Econometrics, 214(1), 216-255. doi:10.1016/j.jeconom.2019.05.012
Wagner, M., & Zeileis, A. (2019). Heterogeneity and spatial dependence of regional growth in the EU: a recursive partitioning approach. German Economic Review, 20(1), 67–82. doi:10.1111/geer.12146
2018
Grabarczyk, P., Wagner, M., Frondel, M., & Sommer, S. (2018). A cointegrating polynomial regression analysis of the material Kuznets Curve hypothesis. Resources Policy, 57, 236–245. doi:10.1016/j.resourpol.2018.03.009
2017
Deistler, M., & Wagner, M. (2017). Cointegration in singular ARMA models. Economics Letters, 155, 39–42. doi:10.1016/j.econlet.2017.03.001
Wagner, M., & Wied, D. (2017). Consistent monitoring of cointegrating relationships: the US housing market and the subprime crisis. Journal of Time Series Analysis, 38(6), 960–980. doi:10.1111/jtsa.12247
2016
Wagner, M., & Hlouskova, J. (2016). Growth regressions, principal components augmented regressions and frequentist model averaging. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 235(6), 642–662. doi:10.1515/jbnst-2015-0608
Wagner, M., & Hong, S. H. (2016). Cointegrating polynomial regressions: fully modified OLS estimation and inference. Econometric Theory, 32(5), 1289–1315. doi:10.1017/s0266466615000213
2015
Aschersleben, P., Wagner, M., & Wied, D. (2015). Monitoring Euro area real exchange rates. In A. Steland, E. Rafajłowicz, & K. Szajowski (Eds.), Stochastic models, statistics and their applications: Wroclaw, Poland, February 2015 (pp. 363–370). doi:10.1007/978-3-319-13881-7_40
Pedroni, P. L., Vogelsang, T. J., Wagner, M., & Westerlund, J. (2015). Nonparametric rank tests for non-stationary panels. Journal of Econometrics, 185(2), 378–391. doi:10.1016/j.jeconom.2014.08.013
Wagner, M. (2015). The environmental Kuznets curve, cointegration and nonlinearity. Journal of Applied Econometrics, 30(6), 948–967. doi:10.1002/jae.2421
2014
Vogelsang, T. J., & Wagner, M. (2014). Integrated modified OLS estimation and fixed-b inference for cointegrating regressions. Journal of Econometrics, 178(2), 741–760. doi:10.1016/j.jeconom.2013.10.015
2013
Hlouskova, J., & Wagner, M. (2013). The determinants of long-run economic growth: a conceptually and computationally simple approach. Swiss Journal of Economics and Statistics, 149(4), 445–492. https://ideas.repec.org/a/ses/arsjes/2013-iv-2.html
Vogelsang, T. J., & Wagner, M. (2013). A fixed-b perspective on the Phillips-Perron unit root tests. Econometric Theory, 29(03), 609–628. doi:10.1017/s0266466612000485
2012
Bauer, D., & Wagner, M. (2012). A state space canonical form for unit root processes. Econometric Theory, 28(6), 1313–1349. doi:10.1017/s026646661200014x
Schneider, U., & Wagner, M. (2012). Catching growth determinants with the adaptive Lasso. German Economic Review, 13(1), 71–85. doi:10.1111/j.1468-0475.2011.00541.x
Wagner, M. (2012). The Phillips unit root tests for polynomials of integrated processes. Economics Letters, 114(3), 299–303. doi:10.1016/j.econlet.2011.11.006
2010
Wagner, M. (2010). Cointegration analysis with state space models. Advances in Statistical Analysis, 94(3), 273–305. doi:10.1007/s10182-010-0138-x
Wagner, M., & Hlouskova, J. (2010). The performance of panel cointegration methods: results from a large scale simulation study. Econometric Reviews, 29(2), 182–223. doi:10.1080/07474930903382182
2009
Banerjee, A., & Wagner, M. (2009). Panel methods to test for unit roots and cointegration. In T. C. Mills & K. Patterson (Eds.), Applied Econometrics (pp. 632–726). doi:10.1057/9780230244405_13
Bauer, D., & Wagner, M. (2009). Using subspace algorithm cointegration analysis: simulation performance and application to the term structure. Computational Statistics & Data Analysis, 53(6), 1954–1973. doi:10.1016/j.csda.2008.10.039
Hlouskova, J., Schmidheiny, K., & Wagner, M. (2009). Multistep predictions for multivariate GARCH models: closed form solution and the value for portfolio management. Journal of Empirical Finance, 16(2), 330–336. doi:10.1016/j.jempfin.2008.09.002
Hlouskova, J., & Wagner, M. (2009). Finite sample correction factors for panel cointegration tests. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 71(6), 851–881. doi:10.1111/j.1468-0084.2009.00559.x
Sonstige Publikationen
Pötscher, B.M., Sögner, L., & M. Wagner (2024): Editor’s Introduction. Special Issue on High-Dimensional Time Series in Macroeconomics and Finance. Econometrics 12, 6 (2 Seiten).
Wagner, M., Knorre, F., & C. Kopetzky (2023): Gross Domestic Product, Greenhouse Gas Emissions and Global Warming. In: Weihs, C., Buschfeld S., & W. Krämer (Hrsg.): Statistics Today, Springer, forthcoming.
Osbat, C., Sun, Y., & Wagner, M. (2022). Sectoral Exchange Rate Pass-Through in the Euro Area. SUERF Policy Brief 347.
Kimmich, C., König, T., Laa, E., Lappöhn, S., & Wagner, M. (2022). Energiewende beschleunigen? Engpässe berücksichtigen! IHS Policy Brief 7/2022.
Kimmich, C., Koch, S., König, T., Lappöhn, S., Schnabl, A., Wagner, M., Weyerstraß, K., & Zenz, H. (2022). Abschätzung der wirtschaftlichen Folgen des Kriegs in der Ukraine und der Sanktionen gegen Russland. IHS Policy Brief 2/2022.
Kluge, J., Lappöhn, S., Plank, K., Schnabl, A., Wagner, M., Weyerstraß, K., Wimmer L., & Zenz, H. (2021). Austria’s Competitiveness and Its Determinants. Concepts, Developments, Relative Performance and Policy Options. OeNB Projekt Nr. 17686, Endbericht.
Forschung (Downloads)
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- Veldhuis, S., & Wagner, M. (2024): Integrated Modified Least Squares Estimation and (Fixed-b) Inference for Systems of Cointegrating Multivariate Polynomial Regressions. IHS Working Paper Series 54. [link]
- Vogelsang, J., & Wagner, M. (2024): Integrated Modified OLS Estimation and Fixed-b Inference for Cointegrating Multivariate Polynomial Regressions. IHS Working Paper Series 53. [link]
- Wagner, M., & Reichold, K. (2023): Panel Cointegrating Polynomial Regressions: Group-Mean Fully Modified OLS Estimation and Inference. Econometric Reviews 42, 358-392. [DOI]
- de Jong, R., & Wagner, M. (2022): Panel Cointegrating Polynomial Regression Analysis and an Illustration with the Environmental Kuznets Curve. Econometrics and Statistics. [DOI]
- Knorre, F., Wagner, M., & Grupe, M. (2021): Monitoring Cointegrating Polynomial Regressions: Theory and Application to the Environmental Kuznets Curves for Carbon and Sulfur Dioxide Emissions. Econometrics 9(1), 12. [DOI]
- Vogelsang, J., & Wagner, M. (2014): Integrated Modified OLS Estimation and Fixed-b Inference for Cointegrating Regressions. Journal of Econometrics 178(2), 741-760. [DOI]
- Vogelsang, J., & Wagner, M. (2013): A Fixed-b Perspective on the Phillips-Perron Tests. Econometric Theory 29(3), 609-628. [DOI]
- Vogelsang, J., & Wagner, M. An Integrated Modified OLS RESET Test for Cointegrating Regressions. Submitted. [DOI]
- Wagner, M., & Wied, D. Monitoring Stationarity and Cointegration. Diskussionspapier. [DOI]
- Aschersleben, P., & Wagner, M. cointReg: Parameter Estimation and Inference in a Cointegrating Regression.
- Wagner, M., Zeileis, A., & Bivand, R. lagsarlmtree: Spatial Lag Model Trees.
- Wagner, M. Residual Based Cointegration and Non-cointegration Tests for Cointegrating Polynomial Regressions.
Konferenzen und Vorträge
18th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2024), London, UK
14.-16. Dezember 2024, FM-OLS Estimation and Inference for SUCPRs with Common Integrated Regressors
https://www.cmstatistics.org/CFECMStatistics2024/
Econometric Society Australasian Meetings (ESAM) 2024, Melbourne, Australien
4.-6. Dezember 2024, Integrated Modified OLS Estimation and Fixed-b Inference for Cointegrating Multivariate Polynomial Regressions
https://editorialexpress.com/conference/ESAM2024/program/ESAM2024.html
13. Präsidentenkonferenz der Wirtschaftskammern des New Alpe Adria Network, Klagenfurt, Österreich
22. Oktober 2024, Vortrag und Diskussion
(Macro)Economic Challenges and Opportunities for the Region
Eighth Conference on the Econometric Models of Climate Change (EMCC VIII), Cambridge, UK
16.-17. August 2024, Fully Modified OLS Estimation and Inference for Seemingly Unrelated Cointegrating Polynomial Regressions with Common Integrated Regressors
https://climatraces.org/events/emcc-viii
4th Conference on New Trends and Developments in Econometrics, Ponta Delgada, Portugal
7.-8. Juni 2024, Robust Inference for the Long Run
https://www.bportugal.pt/en/evento/conference-new-trends-and-developments-econometrics
6th Vienna Workshop on High-Dimensional Time Series in Macroeconomics and Finance, Wien, Österreich
16.-17. Mai 2024, Co-Organizer und Session Chair
Robust Inference for the Long Run
https://www.ihs.ac.at/de/events/conference-series/time-series-workshops/time-series-workshop-2024/
4th Italian Workshop of Econometrics and Empirical Economics: (IWEEE 2024), Bozen, Italien
25.-26. Jänner 2024, Fully Modified OLS Estimation and Inference forSeemingly Unrelated Cointegrating PolynomialRegressions with Common Integrated Regressors
https://www.side-iea.it/events/conferences/4th-italian-workshop-econometrics-and-empirical-economics-iweee2024
17th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2023), Berlin, Deutschland
16.-18. Dezember 2023, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
http://www.cfenetwork.org/CFE2023/
IWH Workshop on Forecasting in Times of Structural Change and Uncertainty, Halle (Saale), Deutschland
16.-17. November 2023, Robust Inference for the Long Run
Grüne Wirtschaft, Mödling, Österreich
15. November 2023, Vortrag und Diskussion
Zukunftskiller Wirtschaft?
2nd Annual Workshop of the ESCB Research Cluster Climate Change, Frankfurt am Main, Deutschland
13.-14. November 2023, Diskutant zum Thema The Effect of the EU ETS on Productivity
2023 NBER-NSF Time Series Conference, Montréal, Kanada
22.-23. September 2023, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
https://www.cirano.qc.ca/en/events/1126#sommaire
75th European Meeting of the Econometric Society (ESEM 2023), Barcelona, Spanien
28. August -1. September 2023, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
https://www.eeassoc.org/events/eea-esem-barcelona-2023
9th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2023), Gran Canaria, Spanien
11.-14. Juli 2023, Plenary Speaker
Sources and Channels of Instabilities and Nonlinearities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States
https://itise.ugr.es/speakers.html
10th Italian Congress of Econometrics and Empirical Economics (ICEEE 2023), Cagliari, Italien
26.-28. Mai 2023, Pseudo Maximum Likelihood Estimation for Multiple Frequency I(1) VARMA Processes: A State Space Approach
https://www.side-iea.it/events/conferences/iceee-2023
Tagung des Ausschuss für Ökonometrie des Vereins für Socialpolitik, Hasenwinkel, Deutschland
30. März – 1. April 2023, Sources and Channels of Instabilities and Nonlinearities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States
BS|EF Research Seminar, Ljubljana, Slowenien
2. März 2023, Sources and Channels of Instabilities and Nonlinearities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States
https://www.bsi.si/en/about-us/conferences-and-seminars
16th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2022), London, UK
17.-19. Dezember 2022, Sources and Channels of Nonlinearities and Instabilities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States
http://www.cfenetwork.org/CFE2022/
Center for Econometrics and Business Analytics Research Seminar, St. Petersburg, Russland
11. November 2022, HAC Robust Estimation and Inference for Long-Run Equilibrium Relationships
https://ceba-lab.org/seminars/eng
Netzwerkstatt 2022 der Grünen Wirtschaft, Pörtschach, Österreich
7. Oktober, 2022, Vortrag und Diskussion
Die Inflation ist in aller Munde. Aber was bedeutet das für mein unternehmerisches Tun?
Jahrestagung der Nationalökonomischen Gesellschaft 2022, Wien, Österreich
19.-20. September 2022, Sources and Channels of Nonlinearities and Instabilities of the Phillips Curve: Results for the Euro Area and Its Member States
https://www.conftool.com/noeg-2022
Der Weis[s]e Salon, Wien, Österreich
4. Juli 2022, Podiumsdiskussion
Konsolidierung der Staatsschulden – Welche Reformen?
8th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2022), Gran Canaria, Spanien
27.-30. Juni 2022, Plenary Speaker
HAC Robust Estimation and Inference for Long-Run Equilibrium Relationships
https://itise.ugr.es/2022/plenarytalks.php
5th Vienna Workshop on High-Dimensional Time Series in Macroeconomics and Finance, Wien, Österreich
9.-10. Juni 2022, Co-Organizer und Session Chair
https://www.ihs.ac.at/de/events/conference-series/time-series-workshops/time-series-workshop-2021/
Symposium Aufsichtsrat und Abschlussprüfer – Gemeinsam für eine gute Corporate Governance, Wien, Österreich
30. Mai 2022, Vortrag und Podiumsdiskussion
Neues Wirtschaften nach (?) der Krise – Was braucht es jetzt?
Economics Research Seminar, Universität Graz, Graz, Österreich
24. Mai 2022, HAC Robust Estimation and Inference for Long-Run Equilibrium Relationships
https://uni-graz.at/economics-research-seminar/
Lange Nacht der Forschung 2022, Klagenfurt, Österreich
20. Mai 2022, Umwelt, Klima und Wirtschaft – Kann der Umbau der Weltwirtschaft in Richtung Klimaneutralität gelingen?
https://www.aau.at/blog/lange-nacht-der-forschung-zum-volkswirtn/
Tagung des Ausschuss für Ökonometrie des Vereins für Socialpolitik, Hegne, Deutschland
7.-9. April 2022, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
15th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2021), London, UK
18.-20. Dezember 2021, Localized Fully Modified OLS Estimation
http://www.cfenetwork.org/CFE2021/
7th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2021), Gran Canaria, Spanien
19.-21. Juli 2021, Plenary Speaker
Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
https://itise.ugr.es/plenarytalks.php
Regional Procurement Conference 2021, Portorož, Slowenien
14.-15. Juni 2021, Speaker and Round Table Participant
Current Economic Trends and Outlook
https://www.procurement-conference.com/program/
9th Italian Congress of Econometrics and Empirical Economics (ICEEE 2021), Cagliari, Italien
21.-23. Januar 2021, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
https://www.side-iea.it/events/conferences/iceee-2021
https://easychair.org/smart-program/ICEEE2021/2021-01-22.html#talk:163982
14th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2020), London, UK
19.-21. Dezember 2020, Testing Linear Cointegration Against Smooth Transition Cointegration
http://www.cfenetwork.org/CFE2020/
http://www.cmstatistics.org/RegistrationsV2/CFE2020/viewSubmission.php?in=472&token=1rnro37o01oop36627p0304741r354o3
Regional Procurement Conference 2020, Portorož, Slowenien
19.-20. November 2020, Current Economic Situation and Outlook
Video-Verlinkung https://www.youtube.com/watch?v=mEHMm5n98uY&feature=youtu.be (ab Minute 10:05).
Digitale Lange Nacht der Forschung 2020, Klagenfurt, Österreich
09. Oktober 2020, Die Weltwirtschaft auf der Intensivstation? Ein volkswirtschaftlicher (Aus-)Blick auf die COVID19 Pandemie
Martin Wagner, Professor für Volkswirtschaftslehre am gleichnamigen Institut der Universität Klagenfurt, macht im Live-Vortrag verständlich, was die gegenwärtige (wirtschaftliche) Krisensituation ausmacht, und von welchen Faktoren es abhängt, dass Volkswirtschaften funktionsfähig bleiben.
Medienbeiträge
„Wieso wird alles teurer?“, [Interview]. Antenne Kärnten (3. Oktober 2022).
„Wir wollen’s wissen: Wie Wissenschaft, Wissen schafft“, [Audio-Podcast]. Antenne Kärnten (27. Juli 2022).
„Verborgene Zusammenhänge in der Wirtschaft“, in: Die Presse (05. Februar 2022), S. 32 (W2).
„Land kann sich leisten, was es sich leisten will“, in: Kleine Zeitung (03. Jänner 2022), S. 20-21.
Interview im Rahmen des Wirtschaftsbeitrags „Steigende Inflation trifft arme Menschen“, in: ORF-Sendung Kärnten Heute (30. August 2021).
„Wir wollen’s wissen: Wann sinken Rohstoffpreise wieder“, [Audio-Podcast]. Antenne Kärnten (12. August 2021).
„Über Staatsschulden und ökonomische Kompetenzen in unsicheren Zeiten“, in: ad astra. Magazin für Wissenschaft und Kultur der Universität Klagenfurt (26. Mai 2021).
„Aus Krisensolidarität muss Bewältigung werden“, in: Kleine Zeitung (17. April 2020), S. 14.
„2020-05 Die mit den wirtschaftlichen Folgen“, [Audio-Podcast]. Zischcast.com (09. April 2020).
Projekte
Ko-Projektleiter des Projekts „A Machine Learning Approach to Smart Electricity Load Management: From Disaggregation to Policy Impact Evaluation“. Gefördert durch das Ada Lovelace Programm der Universität Klagenfurt. [Volumen: 280.000€, Förderperiode: April 2025 – März 2029]
Projektleiter des Projekts „vor.GRÜNDEN 2024 AAU – Markets Flare“. Gefördert durch den KWF (Kärntner Wirtschaftsförderungsfonds), kofinanziert von der Europäischen Union. [Volumen: 78.000€, Förderperiode: Oktober 2024 – Juni 2025]
Projektleiter des Projekts „GLASS – Global Augmented State Space Error Correction Model“. Gefördert durch den FWF (Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung). [Volumen: ca. 227.000€, Förderperiode: Oktober 2022 – September 2025]
Projektleiter des Projekts „Instability and Nonlinearity of Long-Run Money Demand: Econometric Theory and Empirical Analysis“. Gefördert durch den Jubiläumsfonds der Oesterreichischen Nationalbank. [Volumen: 249.000€, Förderperiode Juli 2022 – Dezember 2025]
Projektleiter der Projekte A3 (Dynamische Modellierung von Produktionstechnologien; Co-Projektleiter Christoph Schmidt und Manuel Frondel) und A4 (Faktorallokation und Preisbildung bei aggregierten Risiken auf Finanzmärkten; Co-Projektleiter Ludger Linnemann) im Sonderforschungsbereich 823. Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft/German Science Foundation. [Volumen der Teilprojekte: ca. 400.000€ für die zweite Förderperiode Juli 2013 – Juni 2017; ca. 500.000€ für die dritte Förderperiode Juli 2017 – Juni 2021]
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