Im Zuge des demografischen Wandels nehmen die Ausgaben der gesetzlichen Rentenversicherung in Deutschland in Zukunft deutlich zu, während die Lohnsumme, aus der die Beiträge zu finanzieren sind, gedämpft wird. Immer weniger Beitragszahler stehen in dem umlagefinanzierten System immer mehr Rentnern gegenüber. Bisher hat der Nachhaltigkeitsfaktor in der Rentenformel dafür gesorgt, dass sowohl Beitragszahler als auch Rentenempfänger durch den demografischen Wandel belastet werden. Das von der Bundesregierung vorgeschlagene Rentenpaket II hebt die Wirkung des Nachhaltigkeitsfaktors durch eine Haltelinie für das Rentenniveau faktisch auf. Dies führt zu erheblichen Mehrausgaben der gesetzlichen Rentenversicherung gegenüber dem bisherigen Rechtsrahmen. Dadurch wird der ohnehin auf deutlich über 20% steigende Beitragssatz nochmal um etwa einen Prozentpunkt stärker zunehmen. Das mit den Rentenpaket II geplante Generationenkapital kann aufgrund seines geringen Volumens den Anstieg des Beitragssatzes nur um etwa 0,2 Prozentpunkte abfedern, und das auch nur, wenn sich die Erwartungen an die Rendite nach Kosten erfüllen. Eine Beibehaltung des Nachhaltigkeitsfaktors und eine Stärkung individueller Vorsorge inklusive individueller Kapitalansprüche wäre eine gute Alternative zum Rentenpaket II.

In this study, we analyzed the forecasting and nowcasting performance of a generalized regression neural network (GRNN). We provide evidence from Monte Carlo simulations for the relative forecast performance of GRNN depending on the data-generating process. We show that GRNN outperforms an autoregressive benchmark model in many practically relevant cases. Then, we applied GRNN to forecast quarterly German GDP growth by extending univariate GRNN to multivariate and mixed-frequency settings. We could distinguish between “normal” times and situations where the time-series behavior is very different from “normal” times such as during the COVID-19 recession and recovery. GRNN was superior in terms of root mean forecast errors compared to an autoregressive model and to more sophisticated approaches such as dynamic factor models if applied appropriately.

Das deutsche Klimaschutzgesetz sieht unter anderem vor, dass die Treibhausgas-Emissionen in Deutschland bis zum Jahr 2030 um 65% gegenüber dem Jahr 1990 verringert werden. Die damit einhergehende Transformation der Wirtschaft hat weitreichende Konsequenzen für die gesamtwirtschaftliche Entwicklung und die öffentlichen Finanzen. Alles in allem erfordert der Ausbau erneuerbarer Energien für die Klimaschutzziele jährliche Investitionen in der Größenordnung von 2,5% in Relation zum Bruttoinlandsprodukt. Mithilfe eines makroökonomischen Modells kann gezeigt werden, mit welchen gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen zu rechnen ist, wenn die Klimaschutzziele eingehalten werden.

Climate change is increasingly evident, and the design of effective climate adaptation policies is important for regional and sectoral economic growth. We propose different modelling approaches to quantify the socio-economic impacts of climate change on three vulnerable countries (Kazakhstan, Georgia, and Vietnam) and design specific adaptations. We use a Dynamic General Equilibrium (DGE) model for Vietnam and an economy-energy-emission (E3) model for the other two countries. Our simulations until 2050 show that selected adaptation measures, in particular in the agricultural sector, have positive implications for GDP. However, some adaptation measures can even increase greenhouse gas emissions. Focusing on GDP alone can lead to welfare-reducing policy decisions.

Russian monetary policy has been challenged by large and continuous private capital outflows and a sharp drop in oil prices during 2014. Both contributed to significant depreciation pressures on the ruble and led the central bank to give up its exchange rate management strategy. Against this background, this work estimates a small open economy model for Russia, featuring an oil price sector and extended by a specification of the foreign exchange market to correctly account for systematic central bank interventions. We find that shocks to the oil price and private capital flows substantially affect domestic variables such as inflation and output. Simulations for the estimated actual strategy and alternative regimes suggest that the vulnerability of the Russian economy to external shocks can substantially be lowered by adopting some form of inflation targeting. Strategies to target the nominal exchange rate or the ruble price of oil prove to be inferior.

When banks expand abroad, their riskiness decreases if foreign expansion happens in destination countries that are more competitive than their origin countries. We reach this conclusion in three steps. First, we develop a flexible dynamic model of global banking with endogenous competition and endogenous risk-taking. Second, we calibrate and simulate the model to generate empirically relevant predictions. Third, we validate these predictions by testing them on an original dataset covering the activities of the 15 European global systemically important banks (G-SIBs). Our results hold across alternative measures of individual and systemic bank risk.

In Deutschland wurden Anfang März in einigen Bereichen Maßnahmen zur Eindämmung des Coronavirus gelockert; so wurde die Anzahl der Personen aus verschiedenen Haushalten, die sich treffen dürfen, vielerorts erhöht und Einzelhandelsgeschäfte können vermehrt wieder Kunden empfangen. Auf diese Weise kommt es zu einem gewollten Wiederanstieg der wirtschaftlichen Mobilität und der persönlichen Kontakte zwischen Menschen. Die Kontakthäufigkeit ist allerdings auch ein wesentlicher Einflussfaktor für die Ausbreitungsgeschwindigkeit des Coronavirus, zumal die Lockerungen bislang nicht mit einer systematischen Teststrategie einhergehen; und auch der Impffortschritt bleibt hinter den Erwartungen zurück. Schätzungen auf Basis eines Modells für den Zusammenhang zwischen Eindämmungsmaßnahmen (Oxford COVID-19 Government Response Tracker, Stringency Index), wirtschaftlicher Mobilität (Google Mobility Data), Corona-Neuinfektionen und Todesfällen mit Daten aus 44 Ländern deuten darauf hin, dass die jüngsten Lockerungen die wirtschaftliche Mobilität um mehr als zehn Prozentpunkte ansteigen lassen und die Zahl der Neuinfektionen und der Todesfälle in Deutschland um 25% erhöhen. Da sowohl ein fortgesetzter Lockdown als auch Lockerungen erhebliche negative Konsequenzen mit sich bringen, ist es umso wichtiger, durch eine bessere Test- und Quarantänestrategie und durch eine höhere Geschwindigkeit beim Impfen weitere Lockerungen zu ermöglichen, ohne damit die Gesundheit der Menschen zu gefährden.