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vierteljährliche Daten über die Kapazitätsauslastung im verarbeitenden Gewerbe und im Baugewerbe in Deutschland. Das bereits sehr klare …
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Die Betriebe des verarbeitenden Gewerbes (ohne Nahrungs- und Genussmittel) nutzten ihre Produktionsanlagen im Juni zu 87,7%, der Auslastungsgrad war damit etwas niedriger als im März (88,0%). Die Reichweite der Auftragsbestände hat sich gleichzeitig von 2,8 auf 3,0 Produktionsmonate...
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Die Betriebe des verarbeitenden Gewerbes (ohne Nahrungs- und Genussmittel) nuzten ihre Produktionsanlagen im März zu 87,1%. Der Auslastungsgrad war damit deutlich weniger als im Dezember (87,8%). Die Reichweite der Auftragsbestände hat sich gleichzeitig von 3,0 Produktionsmonate (Jahreswende...
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Die Betriebe des westdeutschen verarbeitenden Gewerbes nutzten im Dezember 2000 ihre Produktionsanlagen zu 87,7%. Im Vergleich zum September 2000 blieb somit die Kapazitätsauslastung wieder unverändert, während die Auftragsbestände von 3,1 Produktionsmonaten auf 3,0 zurückgingen. In den...
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Nach den von der europäischen Kommission veröffentlichten Daten nutzte die Industrie im Durchschnitt der EU-Länder ihre Produktionsanlagen zu Beginn des vierten Quartals 1999 mit 81,8% wieder etwas intensiever als im Juli 1999 (81,2%). Im westdeutschen verarbeitenden Gewerbe ist die...
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Die Betriebe des verarbeitenden Gewerbes (ohne Nahrungs- und Genussmittel) nutzten ihre Produktionsanlagen im September mit 87,7% ebenso intensiv wie zur Jahresmitte. Die Auftragsbestände stiegen von 3,0 Produktionsmonaten auf 3,1 Monate an und wurden als nahezu ausreichend eingeschätzt. Für...
Persistent link: https://www.econbiz.de/10001529797
The aim of this paper is to make a comparison between survey and time series-based estimates of capacity utilization for the Italian manufacturing sector. The comparison is focused on the actual economic crisis. Two kinds of empirical evaluation are implemented: the ability of the series to...
Persistent link: https://www.econbiz.de/10013136751
This paper looks into the 'fine print' of boosting for economic forecasting. By using German industrial production for the period from 1996 to 2014 and a data set consisting of 175 monthly indicators, we evaluate which indicators get selected by the boosting algorithm over time and four...
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