This paper provides a comprehensive analysis of the forecastability of the real price of natural gas in the United States at the monthly frequency considering a universe of models that differ in their complexity and economic content. Our key finding is that considerable reductions in mean-squared prediction error relative to a random walk benchmark can be achieved in real time for forecast horizons of up to two years. A particularly promising model is a six-variable Bayesian vector autoregressive model that includes the fundamental determinants of the supply and demand for natural gas. To capture real-time data constraints of these and other predictor variables, we assemble a rich database of historical vintages from multiple sources. We also compare our model-based forecasts to readily available model-free forecasts provided by experts and futures markets. Given that no single forecasting method dominates all others, we explore the usefulness of pooling forecasts and find that combining forecasts from individual models selected in real time based on their most recent performance delivers the most accurate forecasts.

The European Commission’s growth forecasts play a crucial role in shaping policies and provide a benchmark for many (national) forecasters. The annual forecasts are built on quarterly estimates, which do not receive much attention and are hardly known. Therefore, this paper provides a comprehensive analysis of multi-period ahead quarterly GDP growth forecasts for the European Union (EU), euro area, and several EU member states with respect to first-release and current-release data. Forecast revisions and forecast errors are analyzed, and the results show that the forecasts are not systematically biased. However, GDP forecasts for several member states tend to be overestimated at short-time horizons. Furthermore, the final forecast revision in the current quarter is generally downward biased for almost all countries. Overall, the differences in mean forecast errors are minor when using real-time data or pseudo-real-time data and these differences do not significantly impact the overall assessment of the forecasts’ quality. Additionally, the forecast performance varies across countries, with smaller countries and Central and Eastern European countries (CEECs) experiencing larger forecast errors. The paper provides evidence that there is still potential for improvement in forecasting techniques both for nowcasts but also forecasts up to eight quarters ahead. In the latter case, the performance of the mean forecast tends to be superior for many countries.

This paper investigates forecast aggregation via the random subspace regressions method (RSM) and explores the potential link between RSM and the Shapley value decomposition (SVD) using the US GDP growth rates. This technique combination enables handling high-dimensional data and reveals the relative importance of each individual forecast. First, it is possible to enhance forecasting performance in certain practical instances by randomly selecting smaller subsets of individual forecasts and obtaining a new set of predictions based on a regression-based weighting scheme. The optimal value of selected individual forecasts is also empirically studied. Then, a connection between RSM and SVD is proposed, enabling the examination of each individual forecast’s contribution to the final prediction, even when there is a large number of forecasts. This approach is model-agnostic (can be applied to any set of predictions) and facilitates understanding of how the aggregated prediction is obtained based on individual forecasts, which is crucial for decision-makers.

Die deutsche Wirtschaft tritt seit über zwei Jahren auf der Stelle. In den kommenden Quartalen dürfte eine langsame Erholung einsetzen. Aber an den Trend von vor der COVID-19-Pandemie wird das Wirtschaftswachstum auf absehbare Zeit nicht mehr anknüpfen können. Die Dekarbonisierung, die Digitalisierung, der demografische Wandel und wohl auch der stärkere Wettbewerb mit Unternehmen aus China haben strukturelle Anpassungsprozesse in Deutschland ausgelöst, die die Wachstumsaussichten für die deutsche Wirtschaft dämpfen. 

Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2024 um 0,1% sinken und in den kommenden beiden Jahren um 0,8% bzw. 1,3% zunehmen. Damit revidieren die Institute ihre Prognose vom Frühjahr 2024 leicht nach unten. Getragen wird die schmalspurige Erholung vom steigenden privaten Verbrauch, der von kräftigen Zuwächsen der real verfügbaren Einkommen angeregt wird. Das Anziehen der Konjunktur in wichtigen Absatzmärkten, wie den europäischen Nachbarländern, wird den deutschen Außenhandel stützen. Zusammen mit günstigeren Finanzierungsbedingungen kommt dies den Anlageinvestitionen zugute. Die Wirtschaftspolitik sollte Produktivitätshemmnisse abbauen, den Strukturwandel zulassen und die politische Unsicherheit verringern.

The recent moderate pace of the global economy will continue for the time being. In Europe, the economy is likely to pick up slightly from the winter half-year 2024/2025. In Germany, the sluggish export business in particular is providing a lack of economic impetus. However, private consumption will contribute to a slight economic recovery in the winter half-year. Gross domestic product is likely to stagnate in 2024 and grow by 1.0% in 2025.

Die deutsche Wirtschaft ist noch immer im Abschwung. Seit nunmehr zwei Jahren folgen abwechselnd minimale Zu- und Abnahmen von einem Quartal auf das nächste. Zuletzt nahm das Bruttoinlandsprodukt (BIP) im zweiten Quartal 2024 um 0,1% ab. Zuvor war es zwar um 0,2% gestiegen (vgl. Abbildung 1), aber auch dies reicht nicht aus, um die negative Produktionslücke zu verringern. Die Produktion in der Industrie und vor allem am Bau ist im zweiten Quartal spürbar gesunken. Auch im laufenden dritten Quartal ist die Stimmung der Unternehmen schlecht. Neben einer schwachen Nachfrage für Exportgüter gibt es eine Reihe von Gründen, warum ein Aufschwung noch nicht in Gang kommt: So wirken neben hohen Zinsen und Energiepreisen auch eine richtungslose Politik sowie eine Vielzahl geopolitischer Krisenherde investitionshemmend. Auch der nach wie vor hohe Krankenstand belastet die Wirtschaft. Alles in allem dürfte das Bruttoinlandsprodukt (BIP) laut IWH-Flash-Indikator im dritten Quartal 2024 um lediglich 0,2% steigen, was erneut keine konjunkturelle Trendwende bedeutet. Eine kräftigere Belebung könnte sich aufgrund steigender Realeinkommen am Jahresende einstellen.