Accurate macroeconomic forecasts are essential for effective policy decisions, yet their precision depends on the accuracy of the underlying assumptions. This paper examines the extent to which assumption errors affect forecast accuracy, introducing the average squared assumption error (ASAE) as a valid instrument to address endogeneity. Using double/debiased machine learning (DML) techniques and partial linear instrumental variable (PLIV) models, we analyze GDP growth forecasts for Germany, conditioning on key exogenous variables such as oil price, exchange rate, and world trade. We find that traditional ordinary least squares (OLS) techniques systematically underestimate the influence of assumption errors, particularly with respect to world trade, while DML effectively mitigates endogeneity, reduces multicollinearity, and captures nonlinearities in the data. However, the effect of oil price assumption errors on GDP forecast errors remains ambiguous. These results underscore the importance of advanced econometric tools to improve the evaluation of macroeconomic forecasts.

Nach einer Phase weitgehender Stagnation zeigt die deutsche Wirtschaft zu Beginn des Jahres 2025 Anzeichen einer leichten Erholung. Im ersten Quartal stieg das Bruttoinlandsprodukt (BIP) um 0,2% und machte damit den Rückgang aus dem vierten Quartal 2024 wieder wett. Dennoch bleibt die wirtschaftliche Dynamik insgesamt sehr verhalten (vgl. Abbildung 1). Zwar legten sowohl der private Konsum als auch die Investitionen gegenüber dem Vorquartal zu, doch deutet bislang wenig auf eine nachhaltige Trendwende hin.

Auch wenn sich die aktuelle Geschäftslage vieler Unternehmen verbessert hat, trüben sich die Erwartungen bereits wieder ein. Neben der Unsicherheit bezüglich der US-Wirtschaftspolitik, die sich dämpfend auf die Investitionsneigung auswirkt, ist derzeit schwer abschätzbar, inwieweit die neue Bundesregierung Impulse setzen kann. Eine schnelle wirtschaftliche Erholung ist nicht zu erwarten. Laut IWH-Flash-Indikator wird das BIP im zweiten Quartal 2025 um 0,3% und im dritten Quartal um 0,2% zulegen.

Die deutsche Wirtschaft befindet sich weiterhin in der Krise. Der Beginn des Jahres 2025 ist geprägt von erheblichen innen- aber auch außenpolitischen Veränderungen. In Deutschland ist die wirtschaftspolitische Unsicherheit angesichts des Regierungswechsels hoch. Gleichzeitig belastet die protektionistische Handelspolitik der USA die deutsche Konjunktur. Zudem hat sich mit der neuen Regierung in den USA die Sicherheitslage in Europa verschlechtert. Vor diesem Hintergrund haben Bundestag und Bundesrat die Finanzverfassung Deutschlands grundlegend geändert und weitreichende öffentliche Verschuldungsspielräume geschaffen. 

Die wirtschaftliche Schwäche in Deutschland ist nicht nur konjunktureller, sondern auch struktureller Natur. So sehen sich deutsche Unternehmen einem verstärkten internationalen Wettbewerb vor allem aus China ausgesetzt. Zudem scheint ein Teil der Produktion in der energieintensiven Industrie dauerhaft weggefallen zu sein. Eine schwindende Erwerbsbevölkerung und hoher bürokratischer Aufwand sind weitere strukturelle Schwächen, unter denen die deutsche Wirtschaft leidet. 

Das Bruttoinlandsprodukt dürfte in diesem Jahr mit einem Anstieg um 0,1 % kaum mehr als stagnieren. Damit revidieren die Institute die Prognose vom Herbst 2024 recht deutlich um 0,7 Prozentpunkte nach unten. Insbesondere im Sommerhalbjahr 2025 wird inzwischen die Dynamik aufgrund der US-Zollpolitik schwächer eingeschätzt. Damit verzögert sich die erwartete Erholung. Im weiteren Prognosezeitraum dürfte eine voraussichtlich expansive Finanzpolitik die Konjunktur beleben. Im kommenden Jahr dürfte steigt das Bruttoinlandsprodukt um 1,3 %, wobei 0,3 Prozentpunkte der höheren Zahl an Arbeitstagen zu verdanken sind. Damit ist die Rate gegenüber der Herbstprognose unverändert, das Niveau der Wirtschaftsleistung ist aber 0,8 % niedriger.

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.

Die Weltwirtschaft steht im Frühjahr 2025 im Zeichen sich tiefgreifend ändernder geopolitischer und wirtschaftspolitischer Rahmenbedingungen. Vor dem Hintergrund des Politikwechsels in den USA sind insbesondere in Europa, aber nicht nur dort, neue sicherheitspolitische Herausforderungen entstanden. Sie haben zunächst zu einer Lockerung fiskalischer Restriktionen beigetragen, machen aber zumindest längerfristig auch eine Überprüfung finanzpolitischer Prioritäten erforderlich. Zudem hat die US-Regierung begonnen, neue Handelshürden aufzubauen und zusätzliche Unsicherheiten für die wirtschaftlichen Akteure zu schaffen. Dies bremst den globalen Warenhandel und die Produktion sowohl weltweit als auch in den USA selbst, wo erste Anzeichen für eine Abkühlung der Konjunktur sichtbar sind.

Die deutsche Konjunktur hat zum Ende des Jahres 2024 einen weiteren Rückschlag erhalten. Das Bruttoinlandsprodukt (BIP) sank im vierten Quartal 2024 um 0,2%. Es ist damit seit Mitte 2022 auf einem leicht sinkenden Trend (vgl. Abbildung 1). Wenngleich staatliche und private Konsumausgaben zugelegt haben dürften, konnten diese die deutlich gesunkenen Exporte nicht kompensieren. Damit ging auch die Wirtschaftsleistung im Jahr 2024 insgesamt um 0,2% zurück.

In den Unternehmen hat sich die Lage zuletzt anscheinend stabilisiert, die Erwartungen verschlechtern sich jedoch weiter. Die Risiken, die von der US-Wirtschaftspolitik ausgehen, dürften die Investitionsbereitschaft der Unternehmen bremsen. Das senkt nicht nur gegenwärtig die Chancen auf eine konjunkturelle Erholung, sondern wirkt auch mittelfristig hemmend auf das Produktionspotenzial. Alles in allem wird wohl das Bruttoinlandsprodukt (BIP) laut IWH-Flash-Indikator im ersten Quartal 2025 nur wenig um 0,2% und im zweiten Quartal um 0,3% zulegen.

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.