Diese Dissertation befasst sich mit europäischer und US-amerikanischer Konjunkturgeschichte und Marktintegration im 19. und 20. Jahrhundert. Zur Analyse von konjunkturellen Schwankungen stellt sie der weitverbreiteten Historischen Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR) die Methode dynamischer Faktoranalyse zur Seite, die dazu beiträgt, die begrenzten historischen Zeitreihen effizient zu nutzen. Die nationale und internationale Entwicklung von Weizenmärkten seit dem Ende der Napoleonischen Kriege wird mit einem multivariaten dynamischen Faktormodell untersucht. Spektralanalyse wird zur Berechnung frequenzspezifischer Kohärenz von historischen Börsenindizes und konkurrierenden Schätzungen des Nationalprodukts in Deutschland zwischen 1850 und 1913 herangezogen. Ein wichtiges Ergebnis ist, dass Finanzdaten die Datierung der Konjunktur im Deutschen Kaiserreich erleichtern, was auch durch die Ergebnisse der Faktoranalyse bestätigt wird. Der verwendete Aktienindex, einzelne reale Konjunkturindikatoren und der dynamische Faktor korrelieren eng miteinder. Die Bildung sektoraler Sub-Indizes zeigt, dass der Übergang von einer landwirtschaftlich zu einer industriell geprägten Volkswirtschaft vermutlich früher geschehen ist als Beschäftigungsanteile aus der Historischen VGR vermuten lassen. Die Untersuchung der U.S.-Konjunktur ergibt die Annahme zeitvariierender Strukturparameter eine Erhöhung der Konjunkturschwankungsbreite nach dem 2. Weltkrieg verglichen mit der Zeit vor dem 1. Weltkrieg. Für die Weizenmarktintegration in Europa zeigt sich, dass die Entwicklung vor der Mitte des 19. Jahrhunderts schneller voran ging als danach, was eine Neuinterpretation der Rolle von Technologien wie dem Metallrumpf und dem Dampfschiff sowie dem Eintritt Amerikas als Weizenproduzenten nahelegt. / This thesis addresses historical business cycles and market integration in Europe and America in the 19th and 20th centuries. For the analysis of historical business cycles, the widely used methodology of historical national accounting is complemented with a dynamic factor model that allows for using scarce historical data efficiently. In order to investigate how national and international markets developed since the early 1800s, a multivariate dynamic factor model is used. Spectral analysis helps in measuring frequency specific correlation between financial indicators and rivaling national income estimates for Germany between 1850 and 1913. One result is that the historical stock market index used helps to discriminate between competing estimates of German national income. A dynamic factor estimated from a broad time series data set confirms this result. Sub-indices for agriculture and industry suggest that the German economy industrialized earlier than evidence from national accounting shows. The finding for the U.S. business cycle is that relaxing the assumption of constant structural parameters yields higher postwar aggregate volatility relative to the period before World War I. Concerning market integration, it is found that European wheat markets integrated faster before mid-19th century than after. Thus, the impact of the metal hull and steam ship as well as the relevance of American wheat for the world wheat market have perhaps been overstated.