Gastbeitrag
Die Bedeutung systemischer Komplexität und Kritikalität für volkswirtschaftliche Prognosen

Wie immer um diese Jahreszeit stecken wir mitten in den Festvorbereitungen und manch einer fasst auch wieder gute Vorsätze für das neue Jahr – und wie immer erstellen wir Volkswirte unsere Ausblicke mit Prognosen für die nächsten zwölf oder vierundzwanzig Monate. Dabei gibt es noch immer viele Prognostiker, die Phillip Tetlock in seinem Buch Superforecasting als „Igel“ bezeichnet. Diese halten unbeirrt an ihrer sehr subjektiven Sicht auf die Welt und die Funktionsweise der Wirtschaft fest, blicken niemals zurück auf ihre früheren Fehlprognosen und können daher ihre neuesten Prognosen ohne jedwede Selbstzweifel im Brustton der Überzeugung verkünden. Und sie finden auch ihr Publikum, das diese Prognosen gern und dankbar hört – denn schließlich wird damit unser aller tief verwurzeltes Bedürfnis nach Sicherheit bedient.

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Was wir über den “Grexit“ jetzt schon wissen

Wer mit Sicherheit wüsste, wie die Verhandlungen über die „Rettung Griechenlands“ ausgehen, könnte viel Geld verdienen, wenn er über hinreichend viel Kapital verfügen würde, um entsprechend hohe einseitige Wetten an den Kapitalmärkten abschließen zu können. Eine solche Sicherheit gibt es jedoch nicht. Denn “Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen“ (Mark Twain). Die Experten liegen jedenfalls meist nicht richtig (If you are so smart, why ain’t you rich?).

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Was sollen und können Konjunkturprognosen?

Sind Prognosefehler ein Problem?

Ökonomen, die in den verschiedenen Institutionen mit Prognosen zu tun haben – vor allem wenn sie Prognosen erstellen und rechtfertigen müssen – hatten in den letzten Jahren keinen leichten Stand. Weder das Ausmaß der Finanzmarktkrise noch die kräftige Erholung wurden zufriedenstellend erkannt. Prognosefehler werfen Probleme auf, wenn auf ihrer Basis Entscheidungen getroffen werden, die im Nachhinein negative Auswirkungen auf die wirtschaftliche Entwicklung einer Volkswirtschaft haben können. Das kann zum Beispiel der Fall sein, wenn eine falsche Wachstumsprognose zu falschen Erwartungen hinsichtlich der Produktivitätsentwicklung führt. Die Produktivität, also das Produktionsergebnis je eingesetzter Arbeitskraft oder eingesetzter Arbeitsstunde, ist eine wichtige Bestimmungsgröße für den Verteilungsspielraum. Denn Lohnerhöhungen sollen sich am Leistungszuwachs der Arbeitskräfte und damit am Anstieg ihrer Produktivität orientieren.

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Achtung Statistik
Wie gut sind Konjunkturprognosen?

Viele Prognosen sind in der Vergangenheit beständig zuverlässiger geworden. Während etwa Mitte der achtziger Jahre bei Wetterprognosen der Prognosefehler der ein- bis zweitägigen Vorhersage der Tageshöchsttemperatur bei ca. 2,5 Grad lag, liegt er heute bei etwa 1,6 Grad – eine gewaltige Prognoseverbesserung, die vor allem auf bessere Messdaten, ausgefeiltere Modelle und größere Rechnerleistungen zurückzuführen ist. Es stellt sich somit die Frage, ob Konjunkturprognosen ähnlich zuverlässiger geworden sind. Die Fakten sprechen dagegen: So ist der Prognosefehler der Wachstumsprognosen für Deutschland durch den Sachverständigenrat seit den sechziger Jahren nicht substanziell gesunken. Gleiches gilt auch für andere Konjunkturprognosen. Gerade am aktuellen Rand konnten die Konjunkturprognosen zum Beispiel die Konjunktureinbrüche im Zuge der Finanzmarktkrise 2009 nicht vorhersagen und wiesen Prognosefehler bis 5 Prozentpunkte auf.

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