IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/zbw/wistat/223369.html
   My bibliography  Save this article

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

Author

Listed:
  • 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
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/223369/1/wista-2020-4-077-088.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    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.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    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, 2024. "Forecasting regional industrial production with novel high‐frequency electricity consumption data," Journal of Forecasting, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 43(6), pages 1918-1935, September.
    3. 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.
    4. 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.
    5. 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.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:zbw:wistat:223369. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: ZBW - Leibniz Information Centre for Economics (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/stagvde.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.