<p>Die Ankündigungen und Entscheidungen der neuen US-Regierung um den Russland-Ukraine-Konflikt und die Zollpolitik haben weltweit zu hoher Unsicherheit geführt. Im Euroraum bleibt die Konjunktur schwach. Auch die deutsche Konjunktur ist weiter im Abschwung. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2025 um 0,1% und im Jahr darauf um 1,3% zunehmen.</p>

<p>Zur Jahreswende dürfte die weltweite Produktion weiterhin in etwa so schnell wie in der Dekade vor der Pandemie expandieren. Die Konjunktur im Euroraum ist nur verhalten, und die Stagnation der deutschen Wirtschaft setzt sich fort. Die Industrie verliert an internationaler Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen und Verbraucher halten sich aufgrund unklarer wirtschaftspolitischer Aussichten mit ihren Ausgaben zurück. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2024 um 0,2% sinken und im Jahr 2025 um 0,4% expandieren.</p>

<p>Das Produktionspotenzial der deutschen Wirtschaft wächst mittelfristig (2023 bis 2029) mit einer jahresdurchschnittlichen Rate von 0,3% und damit deutlich schwächer als in den Jahren zuvor. Dies ist auf eine ungünstigere Entwicklung aller drei Faktoren (Arbeitsvolumen, Kapitalstock, totale Faktorproduktivität) zurückzuführen. Das potenzielle Wachstum wird insbesondere durch den Rückgang der durchschnittlichen Arbeitszeit gedämpft.</p>

<p>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.</p>

<p>Die Weltwirtschaft wächst derzeit langsamer als vor der Pandemie, wobei sich die Unterschiede zwischen den Regionen verringern. Während die konjunkturelle Dynamik in den USA nachgibt, wird die Wirtschaft in China durch strukturelle Probleme gebremst. Europa zeigt nach einer Stagnationsphase erste Anzeichen einer Erholung. Der Dienstleistungssektor treibt die weltwirtschaftliche Expansion an, und auch die Industrieproduktion, insbesondere in Schwellenländern, erholt sich teilweise. Dies zeigt sich im gestiegenen Warenhandel im ersten Halbjahr 2024, doch seit Sommer 2024 lässt die Dynamik wieder nach.</p>