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          • ESN Klagenfurt
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          • Deutsch in Österreich
          • Sprachzertifikate

INSTITUT FÜR VOLKS­WIRTSCHAFTS­LEHRE

AAU1/...Institut für Volkswirtschaftslehre2/Makroökonomik und Quantitative Wirtschaftsforschung (MQW)3/Team4/Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Martin Wagner

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Martin Wagner

Profilbild
Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. 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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Curriculum Vitae

  • ORCID Profil
  • Google Scholar Profil
Forschungsschwerpunkte / ÖSTAT-Sachgebiete
  • Ökonometrie
  • Data Science
  • Makroökonomie
  • Mathematische Statistik
  • Volkswirtschaftslehre
  • Wirtschaftsstatistik

Aktuelle Positionen

Aktuelle Positionen:

10/2019 –   Universitätsprofessor für Volkswirtschaftslehre,

10/2019 –   Chefökonom und Berater des Gouverneurs, Bank of Slovenia (teilzeit)

2012      –   Gastprofessor, Universität Ljubljana

10/2011   –   Fellow, Institut für Höhere Studien, Wien (Forschungsgruppe Makroökonomie und Wirtschaftspolitik)

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

  • Knorre, F., Wagner, M., & Grupe, M. Monitoring cointegrating polynomial regressions: Theory and application to the environmental Kuznets curves for carbon and sulfur dioxide emissions. [DOI]
  • Reynolds, J., Sögner, L., & Wagner, M. Deviations from triangular arbitrage parity in foreign exchange and Bitcoin markets. [DOI]
  • Reichold, K., & Wagner, M. Panel cointegrating polynomial regressions: Group-mean fully modified OLS estimation and inference. [DOI]
  • de Jong, R. M., & Wagner, M. Panel cointegrating polynomial regression analysis and the environmental Kuznets curve. [DOI]
  • Stypka, O., & Wagner, M. The Phillips unit root tests for polynomials of integrated processes. [DOI]
  • Reynolds, J., Sögner, L., Wagner, M., & Wied, D. Deviations from triangular arbitrage parity in foreign exchange and Bitcoin markets. [DOI]
  • Naevdal, E., & Wagner, M. The speed of transition revisited. [DOI]
  • Deistler, M., & Wagner, M. Cointegration in singular ARMA models. [DOI]
  • Stypka, O., Grabarczyk, P., Kawka, R., & Wagner, M. „Linear“ fully modified OLS estimation of cointegrating polynomial regressions. [DOI]
  • Wagner, M., & Grabarczyk, P. The environmental Kuznets curve for carbon dioxide emissions: A seemingly unrelated cointegrating polynomial regressions approach. [DOI]
  • Frondel, M., Grabarczyk, P., & Wagner, M. Integrated modified OLS estimation for cointegrating polynomial regressions – With an application to the environmental Kuznets curve for CO2 emissions. [DOI]
  • Frondel, M., Vance, C., & Wagner, M. Cycling on the extensive and intensive margin: The role of paths and prices. [DOI]
  • Linnemann, L., Uhrin, G., & Wagner, M. Government spending shocks and labor productivity. [DOI]
  • Wagner, M., & Wied, D. Monitoring stationarity and cointegration. [DOI]
  • Vogelsang, T.J., & Wagner, M. An integrated modified OLS RESET test for cointegrating regressions. [DOI]

Forschung (Downloads)

Auf dieser Seite stellen wir Code und Tabellen für die untenstehenden Arbeiten zur Verfügung. Wir übernehmen keine Garantie für die Richtigkeit und somit auch keinerlei Haftung. Wenn Sie den Code oder die Tabellen verwenden, danken wir Ihnen für die Zitierung der entsprechenden Arbeit.

  • Knorre, F., Wagner, M., & Grupe, M. Monitoring cointegrating polynomial regressions: Theory and application to the environmental Kuznets curves for carbon and sulfur dioxide emissions.
    • Ergänzende Anhänge B, C und D (pdf)
    • Tabellen (pdf)
    • Matlab-Code (zip, 1220 KB)
  • Vogelsang, J., & Wagner, M. Integrated modified OLS estimation and fixed-b inference for cointegrating regressions. Journal of Econometrics, vol. 178 no. 2, pages 741-760, 2014. [DOI]
    • Tabellen (pdf)
    • Matlab-Code (zip, 346 KB)
  • Vogelsang, J., & Wagner, M. A fixed-b perspective on the Phillips-Perron tests. Econometric Theory, vol. 29 no. 3, pages 609-628, 2013. [DOI]
    • Tables (pdf)
    • Matlab-Code (zip, 430 KB)
  • Vogelsang, J., & Wagner, M. An integrated modified OLS RESET test for cointegrating regressions. Submitted. [DOI]
    • Tabellen (pdf)
    • Matlab-Code (zip, 550 KB)
  • Wagner, M., & Wied, D. Monitoring stationarity and cointegration. Diskussionspapier. [DOI]
    • Tabellen (pdf)
    • R-Paket via CRAN/ R-Paket via GitHub
  • Aschersleben, P., & Wagner, M. cointReg: parameter estimation and inference in a cointegrating regression.
    • R-Paket via CRAN/ R-Paket via GitHub
  • Wagner, M.,  Zeileis, A., & Bivand, R. lagsarlmtree: spatial lag model trees.
    • R-Paket via CRAN
  • Wagner, M. Residual based cointegration and non-cointegration tests for cointegrating polynomial regressions.
    • Tabellen (pdf)
    • Matlab-Code (zip, 60 KB)

Konferenzen und Vorträge

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
19.-21. Juni 2021, Plenary Speaker
HAC Robust Estimation and Inference for Long-Run Equilibrium Relationships
https://itise.ugr.es/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?

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/

Ninth 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

„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

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]

Publikationen

2022

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

Osbat, C., Sun, Y., & Wagner, M. (2022). Sectoral Exchange Rate Pass-Through in the Euro Area. SUERF Policy Brief 347.

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.

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.

Osbat, C., Sun, Y., & Wagner, M. (2021). Sectoral Exchange Rate Pass-Through in the Euro Area. ECB Working Paper 2634.

Kluge, J.,  Lappöhn, S., Plank, K., Schnabl, A., Wagner, M., Weyerstraß, K., Wimmer L., & Zenz, H. (2021). Austria’s Competitiveness and its Determinants. OeNB Projekt Nr. 17686, Endbericht.

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