This study investigates the impact of inaccurate assumptions on economic forecast precision. We construct a new dataset comprising an unbalanced panel of annual German GDP forecasts from various institutions, taking into account their underlying assumptions. We explicitly control for different forecast horizons to reflect the information available at the time of release. Our analysis reveals that approximately 75% of the variation in squared forecast errors can be attributed to the variation in squared errors of the initial assumptions. This finding emphasizes the importance of accurate assumptions in economic forecasting and suggests that forecasters should transparently disclose their assumptions to enhance the usefulness of their forecasts in shaping effective policy recommendations.

Nach einem mehrjährigen Abschwung hat im Verlauf des vergangenen Jahres eine Erholung in Deutschland eingesetzt. Während die exportorientierte Industrie angesichts weiter abnehmender Wettbewerbsfähigkeit, hoher geopolitischer Unsicherheit und handelspolitischer Belastungen kaum Tritt fasste, wurde die Erholung maßgeblich von der Binnenwirtschaft getragen. Der Energiepreisschock, der durch den Iran-Krieg ausgelöst wurde, dämpft die Erholung, dürfte sie aber nicht vollständig zum Erliegen bringen. Dafür sorgt der erheblich expansive Kurs der Finanzpolitik, der vor allem Unternehmen der Verteidigungsindustrie und des Tiefbaus stützt. Im Großteil des Verarbeitenden Gewerbes bleibt die Lage jedoch verhalten. Das Bruttoinlandsprodukt dürfte in diesem Jahr um 0,6 % und im Jahr 2027 um 0,9 % zunehmen, nachdem die Wirtschaftsleistung im Vorjahr mit einem Anstieg von 0,2 % kaum mehr als stagniert hat. Im Vergleich zum Herbstgutachten 2025 haben die an der Gemeinschaftsdiagnose beteiligten Institute damit ihre Prognose für das laufende Jahr deutlich um 0,6 Prozentpunkte und für das kommende Jahr um 0,4 Prozentpunkte nach unten korrigiert.

Die Projektgruppe Gemeinschaftsdiagnose prognostiziert für das Jahr 2025 einen leichten Zuwachs des Bruttoinlandsprodukts in Deutschland um 0,2 %. Im weiteren Prognosezeitraum stimuliert die expansive Finanzpolitik die Konjunktur. Die Institute prognostizieren für die kommenden beiden Jahre Expansionsraten von 1,3 % und 1,4 %. Strukturelle Probleme wie abnehmende Wettbewerbsfähigkeit und der demografische Wandel bleiben bestehen. Um Wachstumsperspektiven für die deutsche Wirtschaft zu schaffen, bedarf es einer umfangreichen Reformpolitik. Zur Orientierung präsentieren die Institute einen Zwölf-Punkte-Kompass für den Herbst der Reformen.

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.