6-Quartale-/Ceteris paribus-/Voraus-Projektion

Allgemeine Beschreibung der Methode

Vom Standpunkt eines volkswirtschaftlichen Modells sind die Exportpreise, der kurz- und der langfristige Zinssatz und etliche andere Variablen als exogen anzusehen. Üblicherweise wird die Entwicklung der exogenen Variablen über den Stützbereich hinaus durch Experten vorhergesagt und im Rahmen einer Projektion als externe Vorgabe behandelt. Wie am Beispiel des Ölpreises zu beobachten war, veralten diese Vorgaben manchmal schneller als eine Prognose publiziert werden kann, oder sie halten einer kritischen Betrachtung nicht Stand. Deshalb wird der Ölpreis im EMGE parallel zur externen Prognose durch eine vom Welthandelsvolumen und vom langfristigen Zinssatz abhängige Verhaltensgleichung bestimmt und (u.a.) mit der Projektion des IMF (Economic Outlook) abgestimmt. Im Fall extremer Abweichungen bedeutet dies, dass Plausibilitätsbetrachtungen darüber entscheiden, von welchen Daten ausgegangen wird. Um diesen Punkt transparenter zu machen, wurde in der August-Prognose 2015 zum ersten Mal zwischen drei Szenarien unterschieden. Eine solche Vorgehensweise hat sich aber als sehr aufwändig erwiesen, so dass sie nur gelegentlich angewandt werden kann. Der aktuellen Prognose liegt wieder ein einziges Szenario zugrunde.

Die bislang verwendete Zeitreihe für das Welthandelsvolumen stammte von der Statistikseite der OECD, Rubrik: International trade (MEI), World trade in goods and services (in bill. of 2005 US-$). Die Zeitreihe endet 2014, 2. Quartal. Der Versuch, dieses Aggregat durch alternative Zeitreihen zu ersetzen, ist in der November-Prognose beschrieben worden, hat sich aber nicht bewährt. Momentan wird eine längerfristige Zeitreihe des IMF mit jährlichen Prozentzahlen des Welthandelsvolumens bis 2021 zugrunde gelegt.

Der hier verwendete Begriff einer Ceteris paribus-Projektion impliziert die übliche Annahme, dass sich die Verhaltensparameter im Prognosezeitraum nur wenig von denen unterscheiden, die im Stützbereich geschätzt worden sind. Erste Ergebnisse einer diesbezüglichen Analyse zeigen, dass jährliche Schwankungen des konsumtiven Verhaltens der Haushalte als zufällig betrachtet werden können. Die Bedeutung der Prämisse ("Stabilität der Parameter des Modells") sollte also nicht überschätzt werden. Man möge bedenken, dass sich das Modell zwar jedes Vierteljahr (und mit ihm die Schätzwerte der Verhaltensparameter) wandelt, es aber trotzdem über die überlappenden Perioden des Stützbereiches annähernd die gleichen Ex-Post-Prognosen liefert.

Zusätzliche Informationen, wie zum Beispiel die Planung von Ausgabensteigerungen oder -kürzungen der Regierung, werden nicht in die Prognosen einbezogen. Momentan sorgt der bevorstehende Brexit und die Integration von Flüchtlingen für erhebliche Unsicherheiten. Beispielsweise wäre 2017 eine verstärkte Bautätigkeiten zu erwarten. Bislang ist das aber in den Daten nicht zu erkennen. Neue Prozesse werden also erst dann berücksichtigt, wenn sie sich in den Daten niederschlagen. Das Modell soll die in den Daten enthaltenen Trends möglichst exakt und unverfälscht abbilden. Das führt allerdings teilweise zu erheblichen Abweichungen im Vergleich zu den Vorhersagen von anderer Seite.

Des Weiteren wäre zu beachten, dass hier zwar eine saisonale Glättung, aber keine Kalender-Bereinigung der Prognosen vorgenommen wird.

Seit September 2013 wird in den Grafiken das 95-Prozent-Konfidenzintervall der Prognosen dargestellt. Bei einigen Grafiken erfolgt dies nach dem Vorbild der sog. "Rivers of Blood", die wohl von der Bank of England zuerst verwendet worden sind. Im deutschen Fernsehen sind sie auch bei "langfristigen" Temperaturvorhersagen zu bewundern.

Die Lösung des Modells erfolgt dynamisch über den gesamten Stützbereich mindestens bis zum Ende des Prognosezeitraumes. Dabei treten im Zusammenhang mit der Krise 2008:3 bis 2009:2 auch Fehler größer als 1 Prozent auf, wobei der Fehler am aktuellen Rand und der Trend prognostisch entscheidend sind (siehe unkorrigierte Lösungskurven). Abweichungen von den Daten des letzten beobachteten Quartals werden durch ad-hoc-Faktoring behoben. Die Staatsausgaben und -einnahmen (einschl. entsprechender Teilaggregate) werden aufgrund der jährlich erscheinenden detaillierten Daten des StBA, den aktuellen Daten der "Arbeitsunterlagen" und der Daten, die Teil der vierteljährlichen Standardpublikationen sind, prognostiziert.

Die Prognose der Verschuldung des Staates erfolgt auf Grund der Formel: Schuldenstand des letzten komplett beobachteten Jahres - (minus) Finanzierungssaldo der folgenden Quartale = neuer Stand. Bedingt durch statistische Korrekturen weichen Prognosen, die auf dieser Grundlage gewonnen werden, um ca.1 Prozent ab, gelegentlich auch erheblich mehr: 2010 war eine Abweichung von 12,5 % und 2012 von 2,2 % zu verzeichnen. Die Gründe dafür sind vielfältig und vor allem in den Berechnungsmethoden zu suchen.

Die Prognosegenauigkeit wird (über die üblichen internen ex post-Prognose-Tests bei der Justierung des Modells hinaus) sowohl anhand eines Vergleichs der verschiedenen Prognosen des jährlichen BIP-Wachstums mit dem Ist-Wert (hier) als auch durch eine Berechnung der Prognosefehler bei den wichtigsten Wirtschaftsindikatoren im letzten Vierteljahr kontrolliert, um ernsthafte Modellfehler zu identifizieren. Bei den Prognosefehler des letzten Quartals ist zu bedenken, dass diese beispielsweise durch das Saisonmuster in den prognostizierten Werten, das dem 10-Jahresdurchschnitt entspricht und darum höchstwahrscheinlich nicht mit dem aktuellen übereinstimmt, in höherem Maße als die jährlichen Prognosen vom beobachteten Wert abweichen können, wobei sich diese Fehler im Jahresdurchschnitt zum Teil ausgleichen.

Seit der Modellversion 06_10 wird außerdem der aktuelle Loop der Phillipskurve zur Überprüfung der Plausibilität der Prognose herangezogen. Sie zeigt eine Volkswirtschaft, deren Arbeitslosenrate vergleichsweise gering ist. Die Lohnänderungsraten hatten bislang ihr lokales Maximum überschritten und bewegten sich momentan in einem ziemlich moderaten Bereich.

Blickt man auf die aktive Zeit zurück, so ist zu bemerken, dass das EMGE in der Regel zu optimistische Prognosen liefert. Den Gründen dafür wird in den folgenden Jahren nachzugehen sein.

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