{"id":11551,"date":"2013-03-27T08:53:18","date_gmt":"2013-03-27T07:53:18","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=11551"},"modified":"2013-03-27T08:54:34","modified_gmt":"2013-03-27T07:54:34","slug":"was-sollen-und-konnen-konjunkturprognosen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=11551","title":{"rendered":"Was sollen und k\u00f6nnen Konjunkturprognosen?"},"content":{"rendered":"

Sind Prognosefehler ein Problem?<\/strong><\/p>\n

\u00d6konomen, die in den verschiedenen Institutionen mit Prognosen zu tun haben \u2013 vor allem wenn sie Prognosen erstellen und rechtfertigen m\u00fcssen \u2013 hatten in den letzten Jahren keinen leichten Stand. Weder das Ausma\u00df der Finanzmarktkrise noch die kr\u00e4ftige 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 k\u00f6nnen. Das kann zum Beispiel der Fall sein, wenn eine falsche Wachstumsprognose zu falschen Erwartungen hinsichtlich der Produktivit\u00e4tsentwicklung f\u00fchrt. Die Produktivit\u00e4t, also das Produktionsergebnis je eingesetzter Arbeitskraft oder eingesetzter Arbeitsstunde, ist eine wichtige Bestimmungsgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr den Verteilungsspielraum. Denn Lohnerh\u00f6hungen sollen sich am Leistungszuwachs der Arbeitskr\u00e4fte und damit am Anstieg ihrer Produktivit\u00e4t orientieren.<\/p>\n

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Was soll eine Prognose leisten?<\/strong><\/p>\n

Konjunkturprognosen sollen Informationen \u00fcber die zuk\u00fcnftige wirtschaftliche Entwicklung einer Volkswirtschaft geben. Zuk\u00fcnftig erstreckt sich hierbei auf den kurz- bis mittelfristigen Betrachtungszeitraum, also auf die folgenden beiden Jahre. Eine Konjunkturprognose soll zum einen das Wachstumstempo aufzeigen, also wie schnell wird das reale BIP und seine Komponenten im kommenden Jahr wachsen. Die Prognose soll zum anderen auch die konjunkturellen Wendepunkte aufzeigen, das hei\u00dft, ob und wann die Konjunktur kippen oder wann eine Volkswirtschaft aus einer Rezession herauskommen wird.<\/p>\n

Prognosen sind Wenn-Dann-Aussagen. Die k\u00fcnftige wirtschaftliche Entwicklung wird aufgrund bestimmter Rahmenbedingungen und bestimmter Daten prognostiziert. Es handelt sich dabei auch um so genannte bedingte Prognosen. Die Vorhersagen sind bedingt durch den Informationsstand zum Prognosezeitpunkt. Prognosen zeigen die k\u00fcnftige wirtschaftliche Entwicklung mit der gr\u00f6\u00dften Eintrittswahrscheinlichkeit auf, und zwar mit der subjektiven Eintrittswahrscheinlichkeit aus Sicht des Prognostikers. Prognosen k\u00f6nnen die Unsicherheit nicht beseitigen, sondern sie zielen darauf ab, die Unsicherheit \u00fcber die weitere wirtschaftliche Lage zu vermindern. Die Zukunft bleibt trotz aller Prognosen unsicher.<\/p>\n

Wie wird prognostiziert?<\/strong><\/p>\n

Prognosen und Vorhersagen sind seit Menschengedenken gefragt. Von den altert\u00fcmlichen Vorhersagen sollen sich moderne Prognosen dadurch unterscheiden, dass sie wissenschaftlich fundiert sind und vor allem durch andere \u00fcberpr\u00fcft werden k\u00f6nnen. \u00dcbernat\u00fcrliche Inspirationen von Propheten \u2013 heute und fr\u00fcher \u2013 k\u00f6nnen und konnten nicht durch andere \u00fcberpr\u00fcft werden. Heute k\u00f6nnte dagegen jeder, der \u00fcber die notwendigen Daten verf\u00fcgt und die Prognoseverfahren kennt, eine Prognose \u00fcberpr\u00fcfen. Moderne Prognosen basieren auf Daten und Methoden.<\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich werden \u00f6konometrische und nicht-\u00f6konometrische Prognoseverfahren unterschieden. Zu den \u00f6konometrischen Verfahren geh\u00f6ren einfache Regressionsmodelle, \u00f6konometrische Strukturmodelle und Zeitreihenmodelle (so genannte vektorautoregressive (VAR) Modelle). Bei VAR-Modellen werden die Zukunftswerte allein aus den Vergangenheitswerten ermittelt. Zu den nicht-\u00f6konometrischen Verfahren geh\u00f6ren zum Beispiel einfache Extrapolationen (Fortschreibung der Vergangenheit). Bei den Indikator- und Surveyprognosen wird die weitere wirtschaftliche Entwicklung aus dem Vor- und Gleichlauf von Indikatoren mit einer konjunkturellen Referenzgr\u00f6\u00dfe (in der Regel das viertelj\u00e4hrliche reale BIP) abgesch\u00e4tzt. Als Indikatoren dienen Daten der amtlichen Statistik (Produktion, Auftragseing\u00e4nge) und Befragungsergebnisse (ifo-Gesch\u00e4ftsklima, ZEW-Dienstleistungsindikator). Eine weit verbreitete Prognosemethode sind die iterativen VGR-Prognosen. Ausgangspunkt ist die Betrachtungsweise des Bruttoinlandsprodukts gem\u00e4\u00df der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen. Das BIP wird dabei von der Entstehungsseite, Verteilungsseite und Verwendungsseite her betrachtet. Grundlage des iterativen Abstimmungsprozesses sind das Buchungsschema und Tabellensystem der VGR, das eine formal widerspruchsfreie Prognose erm\u00f6glicht. Man tastet sich bei diesem iterativen Prognoseverfahren \u00fcber mehrere Versionen schrittweise an eine konsistente und an die wahrscheinlichste Variante heran. Ein Vorteil der iterativen VGR-Prognose liegt darin, dass der aktuellste Informationsstand und situationsgebundene Sondereinfl\u00fcsse (Krisen, Wahlergebnisse usw.) eingebracht werden k\u00f6nnen. Dies erm\u00f6glicht eine unbestreitbar gr\u00f6\u00dfere Flexibilit\u00e4t und Realit\u00e4tsn\u00e4he. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Teilprognosen von Branchenexperten leichter verarbeitet werden. Es kann somit mehr Material verwendet werden als beispielsweise in einem \u00f6konometrischen Modell. Ein Nachteil der iterativen VGR-Prognose besteht darin, dass der Prognosevorgang f\u00fcr Dritte eher undurchsichtig bleibt. Allerdings k\u00f6nnen auch hier durch die explizite Darstellung und Erkl\u00e4rung der Annahmen, Vermutungen und Randbedingungen die Schlussfolgerungen nachvollzogen werden. Eine \u00f6konometrische Kontrolle ist jederzeit durch ein parallel laufendes Modell m\u00f6glich. Und selbst bei \u00f6konometrischen Modellen ist es sehr schwierig, ein fremdes Modell mit einem vertretbaren Aufwand zu \u00fcberpr\u00fcfen. VGR-Prognosen stehen zwar manchmal im Verdacht der Manipulation und der von Interessen geleiteten Prognose. Der Freiraum beim intuitiven Verfahren ist aber im Prinzip nicht unbedingt gr\u00f6\u00dfer als bei der Konstruktion eines \u00f6konometrischen Modells. Hier kommt es zum Beispiel auf die Auswahl der Funktionstypen, die L\u00e4nge der St\u00fctzperiode, die Korrektur von Ausrei\u00dferwerten an.<\/p>\n

Die Auswahl einer Prognosemethode h\u00e4ngt nat\u00fcrlich vom Zweck der Prognose ab, den verf\u00fcgbaren Daten und Rechenm\u00f6glichkeiten sowie vom erw\u00fcnschten Zeitaufwand des Prognostikers. Die einzelnen Methoden schlie\u00dfen sich nicht wechselseitig aus, sondern vielmehr werden heute mehrere Methoden gleichzeitig angewandt \u2013 etwa zur \u00dcberpr\u00fcfung von Ergebnissen sowie zur Unter- und Abst\u00fctzung von Prognoseteilen.<\/p>\n

Warum gehen Prognosen daneben?<\/strong><\/p>\n

\u00d6konomen erstellen nicht nur Prognosen, sondern sie m\u00fcssen diese auch rechtfertigen und verteidigen. Entsprechend suchen sie nach Argumenten, warum es in manchen F\u00e4llen nicht so recht klappt mit dem Blick in die nahe Zukunft.<\/p>\n

Datenrevisionen machen Prognosen anf\u00e4llig<\/strong><\/p>\n

Revisionen der amtlichen Statistik und damit der Datengrundlage von Prognosen machen Prognosen oftmals revisionsbed\u00fcrftig. Ein gutes Beispiel liefern die Prognosen f\u00fcr das Jahr 2001. Als diese im Herbst 2001 erarbeitet wurden, meldete das Statistische Bundesamt f\u00fcr das dritte Quartal 2000 einen saison- und preisbereinigten Anstieg gegen\u00fcber dem Vorquartal in H\u00f6he von 0,6 Prozent. Dies signalisierte damals eine Fortsetzung des dynamischen Aufschwungs. In sp\u00e4teren Revisionen wurde die Ver\u00e4nderung schlie\u00dflich auf \u20130,1 Prozent revidiert. Rund ein Viertel der Prognosefehler f\u00fcr das Jahr 2001 k\u00f6nnen somit allein auf die VGR-Revision des Basisjahres zur\u00fcckgef\u00fchrt werden.<\/p>\n

Unvorhersehbare Ereignisse machen Prognosen obsolet<\/strong><\/p>\n

Unvorhersehbare Schocks, wie verfahrene Lohnrunden, \u00fcberschie\u00dfende Wechselkurse, \u00d6lpreisschocks, Tierseuchen, L\u00e4nderkrisen, Naturkatastrophen sowie politische Schocks (Terroranschl\u00e4ge), lassen Prognosen schnell hinf\u00e4llig werden. In Verbindung mit heute viel schnelleren \u00dcbertragungswegen von Schocks bringen diese manche Prognosen schnell zu Fall. Die Geschwindigkeit, mit der sich weltwirtschaftliche Ereignisse auf andere L\u00e4nder \u00fcbertragen, hat sich erh\u00f6ht und wird teilweise untersch\u00e4tzt. Neben traditionellen Handelsverflechtungen sind Finanzm\u00e4rkte und multinationale Unternehmen wichtige Transmissionskan\u00e4le.<\/p>\n

Bedingte Prognosen ignorieren Feed-back<\/strong><\/p>\n

Die meisten Prognosen sind so genannte bedingte Prognosen \u2013 das hei\u00dft, sie basieren auf der Annahme einer bestimmten Politik und bestimmter wirtschaftlicher Verhaltensweisen der Wirtschaftssubjekte (Haushalte und Unternehmen). Die zum Prognosezeitpunkt bestehenden politischen Rahmenbedingungen (Steuern usw.) und die f\u00fcr den Prognosezeitraum beschlossenen \u00c4nderungen werden selbstverst\u00e4ndlich in der Prognose ber\u00fccksichtigt. Unvorhersehbare Politik\u00e4nderungen gehen dagegen nicht in die Prognose ein. Politik\u00e4nderungen k\u00f6nnen zwar ebenfalls prognostiziert werden \u2013 eignen sich dann aber allenfalls f\u00fcr eine Alternativprognose. Prognosefehler k\u00f6nnen auch dann entstehen, wenn die Prognose Politik\u00e4nderungen herbeif\u00fchrt. Wirtschaft und Wirtschaftspolitik k\u00f6nnen auf die ver\u00f6ffentlichten Prognosen reagieren und damit deren Eintrittswahrscheinlichkeit beeinflussen \u2013 in beide Richtungen. Prognosen k\u00f6nnen eine Eigendynamik entfalten, die dazu f\u00fchrt, dass sich Prognosen selbst erf\u00fcllen (self-fulfilling prophecy) oder selbst zerst\u00f6ren. Zum Beispiel k\u00f6nnen Rezessionsprognosen die wirtschaftliche Lage versch\u00e4rfen, wenn sich zum Beispiel Investoren und Konsumenten aufgrund der Prognose zus\u00e4tzlich einschr\u00e4nken. Andererseits k\u00f6nnen Rezessionsprognosen ein wirtschaftspolitisches Gegensteuern ausl\u00f6sen, was wiederum die wirtschaftliche Lage verbessert und die prognostizierte Lage abwendet.<\/p>\n

Prognostiker sind auch nur Menschen <\/strong><\/p>\n

Es gelingt wohl in vielen F\u00e4llen eine Beschleunigung beim Wachstumstempo zu prognostizieren, aber meistens werden Abschw\u00e4chungen und vor allem Rezessionen (absoluter R\u00fcckgang des realen BIP) nicht richtig vorhergesehen: \u201eRecessions generally arive before the forecast.\u201c Die Gr\u00fcnde daf\u00fcr liegen zum einen im so genannten Forecast Smoothing. Prognosen werden oftmals nur langsam und in kleinen Schritten der Realit\u00e4t angepasst. Menschen h\u00e4ngen meist am Status quo. Entsprechend h\u00e4ngen Prognostiker an der bestehenden Prognose zu lange fest. Denn Prognostiker f\u00fcrchten, dass abrupte und gr\u00f6\u00dfere Korrekturen bei den Benutzern ihrer Prognosen f\u00fcr Irritationen sorgen. Schnelle und abrupte \u00c4nderungen k\u00f6nnten als Inkonsistenz und als \u00fcberschnelle Reaktion des Prognostikers auf tagesaktuelle Geschehnisse interpretiert werden. Zum anderen erkl\u00e4ren sich Prognosefehler auch aus dem so genannten Forecast Clustering oder einem Herdenverhalten der Prognostiker. Es entsteht besonders in Zeiten erh\u00f6hter Unsicherheit oder Verunsicherung ein Prognosewert-Cluster, wobei sich die einzelnen Prognosewerte dicht um einen Konsenswert ranken. Nach dem Motto \u201eGreat minds think alike\u201c ist es schwer, gegen den offensichtlichen Common Sense der Prognosezunft anzuschreiben. Dieses Imitationsverhalten, wonach sich Prognostiker zum Beispiel an den kurz zuvor ver\u00f6ffentlichten Prognosen beziehungsweise am Konsenswert des Vormonats orientieren, kann dazu f\u00fchren, dass sich wiederum der Konsenswert selbst immer weiter von der Realit\u00e4t entfernt. \u00dcberspitzt k\u00f6nnte man sagen: Prognostiker achten in bestimmten konjunkturellen Situationen mehr auf andere Prognostiker als auf die wirtschaftliche Lage und bestimmte Fr\u00fchindikatoren selbst. Eine hohe \u00dcbereinstimmung von Prognosen muss somit kein Beleg f\u00fcr eine hohe Klarheit der Prognosen sein.<\/p>\n

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Sind Prognosefehler ein Problem? \u00d6konomen, die in den verschiedenen Institutionen mit Prognosen zu tun haben \u2013 vor allem wenn sie Prognosen erstellen und rechtfertigen m\u00fcssen … <\/p>\n

\u201eWas sollen und k\u00f6nnen Konjunkturprognosen?\u201c <\/span>weiterlesen<\/a><\/p>\n

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