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Experimenteller Frühindikator zur Umsatzentwicklung aus Umsatzsteuervoranmeldungen
[Experimental leading indicator for turnover development from advance VAT returns]

Author

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  • Lorenz, Robin
  • Fries, Claudia

Abstract

In Krisenzeiten wie der aktuellen Corona-Pandemie ist der Bedarf an statistischen Daten am aktuellen Rand (Nowcast) zur frühzeitigen Abschätzung der wirtschaftlichen Auswirkungen besonders hoch. Der neu entwickelte experimentelle Frühindikator zur Umsatzentwicklung aus den monatlichen Umsatzsteuervoranmeldungen trägt dazu bei, diesen Datenbedarf zu decken. Er ermöglicht mit einem zeitlichen Verzug von weniger als 30 Tagen Aussagen zur Umsatzentwicklung der gewerblichen Wirtschaft im Vormonat. Der Indikator basiert auf den monatlich von den Finanzverwaltungen an die amtliche Statistik übermittelten Umsatzsteuervoranmeldungen. Der vorliegende Beitrag erläutert die Besonderheiten der Datenquelle und geht auf wichtige methodische Aspekte der Auswertung der Daten und der Bereitstellung des Frühindikators als Umsatzindex ein.

Suggested Citation

  • Lorenz, Robin & Fries, Claudia, 2020. "Experimenteller Frühindikator zur Umsatzentwicklung aus Umsatzsteuervoranmeldungen [Experimental leading indicator for turnover development from advance VAT returns]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 77-88.
    • Handle: RePEc:zbw:wistat:223369
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    References listed on IDEAS

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    1. Hauf, Stefan & Stehrenberg, Shari & Zwick, Markus, 2020. "EXDAT – experimentelle Daten und Methoden für eine innovative Statistik [EXDAT – experimental data and methods for innovative statistics]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 51-62.
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    1. Hauf, Stefan, 2022. "Von Btx bis EXDAT: Stationen der elektronischen Informationsverbreitung durch das Statistische Bundesamt," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 74(6), pages 44-53.
    2. Robert Lehmann & Sascha Möhrle, 2022. "Forecasting Regional Industrial Production with High-Frequency Electricity Consumption Data," CESifo Working Paper Series 9917, CESifo.
    3. Koch, Julia & Erdemsiz, Baran, 2020. "Einsatz von Scannerdaten während der COVID-19-Pandemie [Use of scanner data during the COVID-19 pandemic]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 96-106.
    4. Ulrich Rendtel & Willi Seidel & Christine Müller & Florian Meinfelder & Joachim Wagner & Jürgen Chlumsky & Markus Zwick, 2022. "Statistik zwischen Data Science, Artificial Intelligence und Big Data: Beiträge aus dem Kolloquium „Make Statistics great again“ [Statistics between data science, artificial intelligence and big da," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 16(2), pages 97-147, June.
    5. Thiel, Georg & Vorgrimler, Daniel & Gude, Juliane, 2020. "Corona und die amtliche Statistik – eine Krise als Wegweiser für bereits eingeschlagene Pfade [Corona and official statistics – Using the crisis as a signpost on the paths already taken]," WISTA – Wirtschaft und Statistik, Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, vol. 72(4), pages 17-22.

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