Dr. Christoph Schult

Dr. Christoph Schult
Aktuelle Position

seit 7/16

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Abteilung Makroökonomik

Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH)

Forschungsschwerpunkte

  • dynamische Makroökonomie
  • Energiemärkte

Christoph Schult ist seit Juli 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Makroökonomik. Er forscht zu den Themen dynamische Makroökonomie, Prognosen und Energiemärkte.

Christoph Schult studierte an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und der Humboldt-Universität zu Berlin. Er promovierte 2021.

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Dr. Christoph Schult
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Publikationen

Neueste Publikationen

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Aktuelle Trends: Deutsche Gasspeicher erreichen jahreszeitüblichen Füllstand

Oliver Holtemöller Christoph Schult

in: Wirtschaft im Wandel, Nr. 2, 2022

Abstract

Seit dem Angriff Russlands auf die Ukraine wird intensiv diskutiert, welche Folgen ein Lieferstopp für russisches Gas für die deutsche Konjunktur hätte. Die Projektgruppe Gemeinschaftsdiagnose hat in ihrem Frühjahrsgutachten berechnet, wann in einem solchen Fall die Gasnachfrage in Deutschland nicht mehr vollständig bedient werden könnte und es somit zu einer Rationierung von Gas kommen würde. Diese Berechnungen basierten auf der Annahme eines Lieferstopps Mitte April. Da die deutschen Gasspeicher zu Jahresbeginn unterdurchschnittlich befüllt waren, wäre infolge eines solchen Lieferstopps im Winter 2022/2023 mit einer Rationierung der deutschen Industrie und damit mit erheblichen konjunkturellen Einbußen zu rechnen gewesen. 

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Regionale Effekte einer durch einen Lieferstopp für russisches Gas ausgelösten Rezession in Deutschland

Oliver Holtemöller Axel Lindner Christoph Schult

in: IWH Policy Notes, Nr. 1, 2022

Abstract

Ein Stopp der russischen Gaslieferungen würde zu einer Rezession der deutschen Wirtschaft führen. Nicht alle Regionen wären davon gleich betroffen: Vor allem wäre dort, wo das Verarbeitende Gewerbe ein großes Gewicht hat, mit einem deutlich stärkeren Einbruch der Wirtschaftsleistung zu rechnen als andernorts. Deshalb wäre Westdeutschland und dort insbesondere der Süden stärker betroffen als der Osten Deutschlands. Dagegen spielt für die Frage, wie viele Arbeitsplätze durch einen bestimmten Rückgang der Wertschöpfung gefährdet sind, die Höhe der Arbeitsproduktivität eine ausschlaggebende Rolle.

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Power Generation and Structural Change: Quantifying Economic Effects of the Coal Phase-out in Germany

Katja Heinisch Oliver Holtemöller Christoph Schult

in: Energy Economics, 2021

Abstract

In the fight against global warming, the reduction of greenhouse gas emissions is a major objective. In particular, a decrease in electricity generation by coal could contribute to reducing CO2 emissions. We study potential economic consequences of a coal phase-out in Germany, using a multi-region dynamic general equilibrium model. Four regional phase-out scenarios before the end of 2040 are simulated. We find that the worst case phase-out scenario would lead to an increase in the aggregate unemployment rate by about 0.13 [0.09 minimum; 0.18 maximum] percentage points from 2020 to 2040. The effect on regional unemployment rates varies between 0.18 [0.13; 0.22] and 1.07 [1.00; 1.13] percentage points in the lignite regions. A faster coal phase-out can lead to a faster recovery. The coal phase-out leads to migration from German lignite regions to German non-lignite regions and reduces the labour force in the lignite regions by 10,100 [6300; 12,300] people by 2040. A coal phase-out until 2035 is not worse in terms of welfare, consumption and employment compared to a coal-exit until 2040.

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Arbeitspapiere

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How Forecast Accuracy Depends on Conditioning Assumptions

Carola Engelke Katja Heinisch Christoph Schult

in: IWH Discussion Papers, Nr. 18, 2019

Abstract

This paper examines the extent to which errors in economic forecasts are driven by initial assumptions that prove to be incorrect ex post. Therefore, we construct a new data set comprising an unbalanced panel of annual forecasts from different institutions forecasting German GDP and the underlying assumptions. We explicitly control for different forecast horizons to proxy the information available at the release date. Over 75% of squared errors of the GDP forecast comove with the squared errors in their underlying assumptions. The root mean squared forecast error for GDP in our regression sample of 1.52% could be reduced to 1.13% by setting all assumption errors to zero. This implies that the accuracy of the assumptions is of great importance and that forecasters should reveal the framework of their assumptions in order to obtain useful policy recommendations based on economic forecasts.

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