Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2016 bis 2021
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Matthias Wieschemeyer, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2016
Abstract
Nach der Mittelfristprojektion des IWH dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland in den Jahren von 2016 bis 2021 um durchschnittlich 1½% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird wohl um durchschnittlich 3% zunehmen. Nach einer leichten Überauslastung der Kapazitäten in den Jahren 2016 und 2017 dürfte sich die Produktionslücke mittelfristig schließen. Aufgrund des mittelfristig kaum anziehenden Wachstums im Euroraum und des im Vergleich zum langfristigen Mittel schwachen Welthandels dürften vom Außenhandel in der mittleren Frist kaum Impulse ausgehen; die konjunkturelle Dynamik wird daher nach wie vor maßgeblich von der Inlands¬nachfrage bestimmt. Die Verbraucherpreise ziehen im Prognosezeitraum etwas an.
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Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2015 bis 2020
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 5,
2015
Abstract
Nach der Mittelfristprojektion des IWH dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland von 2015 bis 2020 um durchschnittlich 1½% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird wohl um durchschnittlich 3% zunehmen. Nach einer Unterauslastung der Kapazitäten in den Jahren 2015 und 2016 dürfte sich die Produktionslücke im Jahr 2017 schließen. Aufgrund der Erholung des Euroraums und der Weltwirtschaft dürften vom Außenhandel in der mittleren Frist wieder leichte Impulse ausgehen; die konjunkturelle Dynamik wird aber nach wie vor von der Inlandsnachfrage bestimmt. Die Verbraucherpreise ziehen im Prognosezeitraum leicht an.
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Optimizing Policymakers' Loss Functions in Crisis Prediction: Before, Within or After?
Peter Sarlin, Gregor von Schweinitz
Abstract
Early-warning models most commonly optimize signaling thresholds on crisis probabilities. The ex-post threshold optimization is based upon a loss function accounting for preferences between forecast errors, but comes with two crucial drawbacks: unstable thresholds in recursive estimations and an in-sample overfit at the expense of out-of-sample performance. We propose two alternatives for threshold setting: (i) including preferences in the estimation itself and (ii) setting thresholds ex-ante according to preferences only. We provide simulated and real-world evidence that this simplification results in stable thresholds and improves out-of-sample performance. Our solution is not restricted to binary-choice models, but directly transferable to the signaling approach and all probabilistic early-warning models.
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Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2014 bis 2019
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Drechsel, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 1,
2015
Abstract
Alles in allem dürfte das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland im Jahr 2014 um 1,5% steigen. Im Jahr 2015 wird es wohl um 1,3% zunehmen – etwa 0,2 Prozentpunkte davon sind auf den Ölpreisrückgang zurückzuführen. Nach einer Unterauslastung der Kapazitäten im Jahr 2014 dürfte sich die Produktionslücke Ende des Jahres 2015 schließen. Im Jahr 2016 dürfte die Produktion um 1,6% steigen. Für das Jahr 2014 reicht das 66%-Prognoseintervall für den Zuwachs des Bruttoinlandsprodukts von 1,4% bis 1,6%, für das Jahr 2015 von 0,4% bis 2,1% und für das Jahr 2016 von 0,2% bis 3,4%.
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Glaskugel Prognose – Warum werden ökonomische Prognosen nicht besser?
Oliver Holtemöller
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 2,
2014
Abstract
Während Prognosefehler bei kurzfristigen Wetterprognosen in den vergangenen Jahrzehnten deutlich reduziert werden konnten, hat sich der durchschnittliche absolute Prognosefehler ökonomischer Prognosen für die jährliche Veränderung des Bruttoinlandsprodukts in den vergangenen 45 Jahren kaum geändert. Dies liegt vor allem daran, dass sowohl in Bezug auf die tatsächlichen ökonomischen Wirkungszusammenhänge als auch in Bezug auf die relevanten zukünftigen ökonomischen Schocks eine fundamentale Unsicherheit besteht, die auch mit besseren Methoden und mehr Daten grundsätzlich nicht aufgehoben werden kann. Die Prognosen der Wirtschaftsforschungsinstitute sind allerdings unverzerrt und stellen daher eine solide Grundlage für die wirtschaftspolitische Planung dar. Trotz ihrer Unvollkommenheit sind wissenschaftlich fundierte Prognosen eine wichtige Grundlage rationaler Wirtschaftspolitik.
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Outperforming IMF Forecasts by the Use of Leading Indicators
Katja Drechsel, Sebastian Giesen, Axel Lindner
IWH-Diskussionspapiere,
Nr. 4,
2014
Abstract
This study analyzes the performance of the IMF World Economic Outlook forecasts for world output and the aggregates of both the advanced economies and the emerging and developing economies. With a focus on the forecast for the current and the next year, we examine whether IMF forecasts can be improved by using leading indicators with monthly updates. Using a real-time dataset for GDP and for the indicators we find that some simple single-indicator forecasts on the basis of data that are available at higher frequency can significantly outperform the IMF forecasts if the publication of the Outlook is only a few months old.
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Mittelfristige Projektion der wirtschaftlichen Entwicklung in den Jahren 2014 bis 2018
Katja Drechsel, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 2,
2014
Abstract
Angesichts der langsamen Erholung des Euroraums und des für Deutschland zu niedrigen Zinsniveaus wird die deutsche Wirtschaft bis zum Ende des Projektionszeitraums um durchschnittlich 1¾% wachsen; das nominale Bruttoinlandsprodukt wird um durchschnittlich 3¾% zunehmen.
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Binnenwirtschaft trägt Konjunktur in Deutschland
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 1,
2014
Abstract
In diesem Artikel wird die Konjunkturprognose des IWH vom 12. Dezember 2013 zusammenfassend dargestellt. Die Weltwirtschaft dürfte im Jahr 2014 in moderatem Tempo expandieren. Die wirtschaftliche Erholung im Euroraum bleibt schleppend. In Deutschland setzt sich dagegen der im Frühjahr 2013 begonnene Aufschwung fort. Er wird von der binnenwirtschaftlichen Nachfrage getragen. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte im Jahr 2014 um 1,8% (66%-Prognoseintervall: 1,0% bis 2,7%) zulegen, nach 0,4% im Jahr 2013. Die Arbeitslosenquote sinkt leicht auf 6,5%, die Verbraucherpreise steigen wie schon 2013 um 1,5%. Der Finanzierungssaldo des Staates nimmt konjunkturbedingt noch etwas zu, auf 0,3% im Jahr 2014.
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Der Koalitionsvertrag und die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland – mittelfristige Projektion für die Jahre 2013 bis 2018
Hans-Ulrich Brautzsch, Katja Drechsel, Oliver Holtemöller, Brigitte Loose, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 1,
2014
Abstract
Die schwache Entwicklung im Winterhalbjahr 2012/2013 hat auch ein niedrigeres durchschnittliches Wirtschaftswachstum in der mittleren Frist in Deutschland zur Folge als noch im Herbst unterstellt. Unter Berücksichtigung der Prognose für die Jahre 2014 und 2015 des IWH vom Dezember 2013 ist zwischen 2012 und 2018 mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate des Bruttoinlandsproduktes von 1¼% pro Jahr zu rechnen. Hierbei wird angenommen, dass die Kapazitäten der deutschen Wirtschaft mittelfristig leicht überdurchschnittlich ausgelastet sein werden, unter anderem weil die einheitliche europäische Geldpolitik in Deutschland noch längere Zeit expansiv wirken dürfte. Die Einführung eines flächendeckenden gesetzlichen Mindestlohns dürfte hingegen dämpfend wirken.
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Bottom-up or Direct? Forecasting German GDP in a Data-rich Environment
Katja Drechsel, Rolf Scheufele
Abstract
This paper presents a method to conduct early estimates of GDP growth in Germany. We employ MIDAS regressions to circumvent the mixed frequency problem and use pooling techniques to summarize efficiently the information content of the various indicators. More specifically, we investigate whether it is better to disaggregate GDP (either via total value added of each sector or by the expenditure side) or whether a direct approach is more appropriate when it comes to forecasting GDP growth. Our approach combines a large set of monthly and quarterly coincident and leading indicators and takes into account the respective publication delay. In a simulated out-of-sample experiment we evaluate the different modelling strategies conditional on the given state of information and depending on the model averaging technique. The proposed approach is computationally simple and can be easily implemented as a nowcasting tool. Finally, this method also allows retracing the driving forces of the forecast and hence enables the interpretability of the forecast outcome.
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