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This paper proposes a new framework for studying the effects of monetary policy on business investment. Important ambiguities with the modeling of investment dynamics and interactions between real and financial decisions suggest modeling investment spending as a VAR. Based on a panel of financial statement data for 6,408 German firms (44,345 datapoints) supplemented with user costs of capital and confidential measures of creditworthiness, we generate GMM estimates of a Vectorautoregressive Investment Model (VIM). It contains investment and cash flow as endogenous variables, and the user costs of capital and sales growth as additional explanatory variables. We report four substantive findings. First, monetary policy matters, and business investment is responsive to interest rates embedded in the user cost of capital. Second, allowing real and financial decisions to interact raises the impact of monetary policy by one-third relative to simulations of an investment equation in isolation that assumes an exogenous financial policy. Third, the sensitivity of investment to cash flow shocks is raised by twothirds relative to single equation computations. Fourth, firms with poor credit ratings are "paralysed" in being unable to react to changing economic conditions as given by relative prices or demand. On the other hand and consistent with binding financing constraints, these endangered firms show a high responsiveness to cash flow shocks. Apart from these substantive conclusions, this paper demonstrate that the panel VAR approach is useful for modeling firm dynamics and real/financial interactions and for assessing monetary policy transmission. ; In diesem Papier wird ein neuer Rahmen für die Untersuchung der Wirkungen von Geldpolitik auf privatwirtschaftliche Investitionen vorgeschlagen. Wegen ungelöster Probleme bei der Modellierung der Investitionsdynamik und der Interaktion zwischen realwirtschaftlicher und der finanzieller Sphäre einer Unternehmung bietet sich die Modellierung der Investitionsentscheidung als VAR an. Auf der Grundlage eines Panels von Jahresabschlüssen für 6,409 deutsche Firmen (44 345 Datenpunkte), erweitert um Kapitalnutzungskosten und vertrauliche Daten über Kreditwürdigkeit, stellen wir GMM-Schätzungen eines vektorautoregressiven Investitionsmodells (VIM) vor. Es enthält die Investition und den Cash Flow als endogene Variablen, und außerdem Kapitalnutzungskosten und Umsatzwachstum als weitere erklärende Variablen Vier inhaltliche Ergebnisse verdienen es, herausgehoben zu werden. Erstens, Geldpolitik ist wirksam, und privatwirtschaftliche Investitionen reagieren auf Änderungen der in den Kapitalnutzungskosten enthaltenen Zinsen. Zweitens, eine Berücksichtigung der Interaktionen von realwirtschaftlichen und finanziellen Entscheidungen erhöht die geschätzte Wirkung von Geldpolitik um ein Drittel im Vergleich zur Simulation einer isolierten Investitionsgleichung, bei welcher die finanzielle Situation als exogen betrachtet wird. Drittens erhöht sich die Sensitivität der Investition bezüglich Cash Flow-Schocks um rund zwei Drittel, verglichen mit einer Einzelgleichungsschätzung. Viertens, Firmen mit geringer Kreditwürdigkeit wirken "gelähmt" ? sie sind nicht in der Lage, sich auf Änderungen der wirtschaftlichen Bedingungen in Gestalt von Relativpreisen oder der Nachfrage einzustellen. Andererseits weisen diese Firmen eine hohe Sensitivität bezüglich Cash Flow- Schocks auf, was konsistent ist mit bindenden Finanzierungsrestriktionen. Abgesehen von diesen inhaltlichen Ergebnissen zeigt das Papier, dass der Panel VAR-Ansatz für die Modellierung der unternehmerischen Dynamik, der Interaktion von realer und finanzieller Sphäre sowie der monetären Transmission zweckmäßig ist.

Beim PHF Scientific Use File (SUF) Welle 1 Version 4.0 handelt es sich um die dritte aktualisierte Version des PHF Datensatzes der ersten Welle. Er besteht aus den folgenden fünf Sata-Dateien: PHF_h_wave1_v4_0.dta, PHF_p_wave1_v4_0.dta, PHF_m_wave1_v4_0.dta, PHF_d_wave1_v4_0.dta und PHF_w_wave1_v4_0.dta.
Die wichtigsten Änderungen im PHF SUF Welle 1 Version 4.0 im Vergleich zur Vorgängerversion PHF SUF Welle 1 Version 3.0 sind wie folgt:

Editieren und Korrektur einiger Werte.
Die Definition der Derived Variables wurde soweit möglich über alle Wellen vereinheitlicht.

Weiter Informationen finden Sie im PHF User Guide auf den Webseiten der Deutsche Bundesbank.

The PHF scientific use file Wave 1 Version 3.0 data set is the second updated version of the wave 1 PHF data set and consists of the following five Stata files: PHF_h_wave1_v3_0.dta, PHF_p_wave1_v3_0.dta, PHF_m_wave1_v3_0.dta, PHF_d_wave1_v3_0.dta and PHF_w_wave1_v3_0.dta.
The major changes in SUF Wave 1 Version 3.0 compared to SUF Wave 1 Version 2.0 are as follows:

Editing and correction of some values.

For more details, see the PHF User Guide on website of the Deutsche Bundesbank.

The PHF scientific use file Wave 1 Version 2.0 data set is the first updated version of the wave 1 PHF data set and consists of the following five Stata files: PHF_h_wave1_v2_0.dta, PHF_p_wave1_v2_0.dta, PHF_m_wave1_v2_0.dta, PHF_d_wave1_v2_0.dta and PHF_w_wave1_v2_0.dta.
The major changes in SUF Wave 1 Version 2.0 compared to the first release of SUF Wave 1 are as follows:

A set of derived variables has been included (PHF_d_wave2_v2_0.dta)
Additional IDs (wave, persid) were introduced to account for the panel structure
To get comparable flags for both waves, the coding of the flags was adjusted to the coding of the flags in wave 2.
Additional filter checks, as well as editing and correction of some values.

For more details, see the PHF User Guide on website of the Deutsche Bundesbank.

International audience ; In this paper we present comparable results on the determinants of firms' investment and their link to monetary policy. The results have been obtained by the Eurosystem Monetary Transmission Network. This network has produced a series of papers in which the use of micro data permits estimating and quantifying the relevance of two channels of monetary policy transmission: the nterest rate and the broad credit channel. The research findings provide evidence of an operative interest rate channel in all countries examined. Moreover, the results indicate that variables which proxy firms' financial conditions play a role. Firms characterised by weaker balance sheets show higher liquidity sensitivity.

International audience ; In this paper we present comparable results on the determinants of firms' investment and their link to monetary policy. The results have been obtained by the Eurosystem Monetary Transmission Network. This network has produced a series of papers in which the use of micro data permits estimating and quantifying the relevance of two channels of monetary policy transmission: the nterest rate and the broad credit channel. The research findings provide evidence of an operative interest rate channel in all countries examined. Moreover, the results indicate that variables which proxy firms' financial conditions play a role. Firms characterised by weaker balance sheets show higher liquidity sensitivity.