Internationalisation
Internationalisation The Leibniz Institute for Economic Research Halle (IWH) is responsible for economic research and economic policy advice on a scientific basis. The institute…
See page
Risky Oil: It's All in the Tails
Christiane Baumeister, Florian Huber, Massimiliano Marcellino
NBER Working Paper,
No. 32524,
2024
Abstract
The substantial fluctuations in oil prices in the wake of the COVID-19 pandemic and the Russian invasion of Ukraine have highlighted the importance of tail events in the global market for crude oil which call for careful risk assessment. In this paper we focus on forecasting tail risks in the oil market by setting up a general empirical framework that allows for flexible predictive distributions of oil prices that can depart from normality. This model, based on Bayesian additive regression trees, remains agnostic on the functional form of the conditional mean relations and assumes that the shocks are driven by a stochastic volatility model. We show that our nonparametric approach improves in terms of tail forecasts upon three competing models: quantile regressions commonly used for studying tail events, the Bayesian VAR with stochastic volatility, and the simple random walk. We illustrate the practical relevance of our new approach by tracking the evolution of predictive densities during three recent economic and geopolitical crisis episodes, by developing consumer and producer distress indices that signal the build-up of upside and downside price risk, and by conducting a risk scenario analysis for 2024.
Read article
Archive
Media Response Archive 2021 2020 2019 2018 2017 2016 December 2021 IWH: Ausblick auf Wirtschaftsjahr 2022 in Sachsen mit Bezug auf IWH-Prognose zu Ostdeutschland: "Warum Sachsens…
See page
Macro Data Download
Macro Data Download On this page, you will find long time series of macroeconomic data provided by IWH for download. Please note that most files come with labels and legends in…
See page
27.03.2024 • 11/2024
East Germany's lead over West Germany in terms of growth is bound to shrink – Implications of the Joint Economic Forecast Spring 2024 for the East German economy
In 2023, the East German economy is expected to have expanded by 0.5%, while it shrank by 0.3% in Germany as a whole. The Halle Institute for Economic Research (IWH) forecasts an East German growth rate of 0.5% again for 2024, and a rate of 1.5% in 2025. The unemployment rate is expected to be 7.3% in 2024 and 7.1% in the following year.
Oliver Holtemöller
Read
27.03.2024 • 10/2024
Joint Economic Forecast 1/2024: Headwinds from Germany and abroad: institutes revise forecast significantly downwards
According to Germany’s five leading economic research institutes, the country’s economy shows cyclical and structural weaknesses. In their spring report, they revised their GDP forecast for the current year significantly downward to 0.1%. In the recent fall report, the figure was still 1.3%. Expectations for the coming year are almost unchanged at 1.4% (previously 1.5%). However, the level of economic activity will then be over 30 billion euros lower due to the current weak phase.
Oliver Holtemöller
Read
Deutsche Wirtschaft kränkelt – Reform der Schuldenbremse kein Allheilmittel
Dienstleistungsauftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz,
No. 1,
2024
Abstract
Die Wirtschaft in Deutschland ist angeschlagen. Eine bis zuletzt zähe konjunkturelle Schwächephase geht mit schwindenden Wachstumskräften einher. In der lahmenden gesamtwirtschaftlichen Entwicklung überlagern sich somit konjunkturelle und strukturelle Faktoren. Zwar dürfte ab dem Frühjahr eine Erholung einsetzen, die Dynamik wird aber insgesamt nicht allzu groß ausfallen.
Zeitlich verzögert und in abgeschwächter Form hat das konjunkturelle Grundmuster, das die Institute im vergangenen Herbstgutachten gezeichnet hatten, im Prognosezeitraum weiterhin Bestand. Im laufenden Jahr avanciert der private Konsum zur wichtigsten Triebkraft für die Konjunktur. Nachdem der ab Mitte 2021 einsetzende Teuerungsschub die Massenkaufkraft zwei Jahre lang drastisch geschmälert hatte, steigen die real verfügbaren Einkommen nun wieder deutlich. Zum einen bildet sich der kräftige Preisauftrieb weiter zurück, zum anderen werden nun mehr und mehr höhere Lohnabschlüsse wirksam, die zunächst nur verzögert an die hohe Geldentwertung angepasst werden konnten. Zudem schlägt auch bei den monetären Sozialleistungen in beiden Prognosejahren wieder ein deutliches reales Plus zu Buche. Damit fließt insgesamt mehr Kaufkraft an private Haushalte. Während somit in diesem Jahr die konsumbezogenen Auftriebskräfte dominieren, trägt im kommenden Jahr vermehrt das Auslandsgeschäft die Konjunktur.
Alles in allem revidieren die Institute ihre Prognose für die Veränderung des Bruttoinlandsprodukts im laufenden Jahr gegenüber ihrem Herbstgutachten deutlich um 1,2 Prozentpunkte nach unten auf nunmehr 0,1 %. Die Prognose für die Rate im kommenden Jahr bleibt mit 1,4 % nahezu unverändert (Rücknahme um 0,1 Prozentpunkte), geht aber mit einem um über 30 Mrd. Euro geringeren Volumen der Wirtschaftsleistung einher. Die Werte für die jahresdurchschnittliche Veränderung überzeichnen die Unterschiede in der konjunkturellen Dynamik beider Jahre, die ausweislich der jeweiligen Verlaufsraten mit 1,0 % und 1,5 % weniger ausgeprägt sind. Gleichwohl verlagert sich die Erholung nunmehr stärker in das kommende Jahr.
Read article
Wirtschaft im Wandel
Wirtschaft im Wandel Die Zeitschrift „Wirtschaft im Wandel“ unterrichtet die breite Öffentlichkeit über aktuelle Themen der Wirtschaftsforschung. Sie stellt wirtschaftspolitisch…
See page
Forecasting Economic Activity Using a Neural Network in Uncertain Times: Monte Carlo Evidence and Application to the
German GDP
Oliver Holtemöller, Boris Kozyrev
IWH Discussion Papers,
No. 6,
2024
Abstract
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.
Read article
IWH at 2020 ASSA Annual Meeting in San Diego
IWH at 2020 ASSA Annual Meeting in San Diego Next year’s 2020 ASSA Annual Meeting , organised by the American Economic Association (AEA) on an annual basis, is going to take place…
See page
