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Dr. Katja Heinisch

Dr. Katja Heinisch
Aktuelle Position

seit 1/13

Leiterin der Forschungsgruppe Ökonometrische Methoden für wirtschaftliche Prognosen und Simulationen

Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH)

seit 9/09

Mitglied der Abteilung Makroökonomik

Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH)

Forschungsschwerpunkte
  • internationale Makroökonomik
  • angewandte Zeitreihenökonometrie, insb. Kurzfristprognose
  • strukturelle makroökonometrische Modelle

Katja Heinisch ist seit September 2009 wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Makroökonomik. Zu ihren Forschungsschwerpunkten zählen insbesondere Kurzfristprognosen und die ökonometrische Modellierung gesamtwirtschaftlicher Zusammenhänge.

Katja Heinisch studierte an der Technischen Universität Chemnitz und der Universität Straßburg. Sie promovierte an der Universität Osnabrück. Während ihrer Dissertationszeit absolvierte Katja Heinisch Forschungsaufenthalte an der Europäischen Zentralbank (EZB) und beim Internationalen Währungsfonds (IWF).

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Dr. Katja Heinisch
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Mitglied - Abteilung Makroökonomik
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Publikationen

Neueste Publikationen

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Begleitende Evaluierung des Investitionsgesetzes Kohleregionen (InvKG) und des STARK-Bundesprogramms. Endbericht zur Auftragserweiterung

Matthias Brachert Katja Heinisch Oliver Holtemöller Florian Kirsch Uwe Neumann Michael Rothgang Torsten Schmidt Christoph Schult Anna Solms Mirko Titze

in: IWH Studies, Nr. 5, 2023

Abstract

<b>Gutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz </b><br /><br />Das vorliegende Kurzgutachten befasst sich mit der Analyse des aktuellen Standes der Maßnahmen des StStG. Ausgangspunkt für die Analysen stellt eine Auswertung der aktuellen Literatur zum Strukturwandel in den deutschen Kohlerevieren dar. Dieser Literaturüberblick zeigt, dass die Förderregionen im Geltungsbereich des StStG sehr unterschiedliche Voraussetzungen für eine erfolgreiche Bewältigung des Strukturwandels aufweisen. Dennoch sollten die Maßnahmen in allen Regionen an den wichtigen Determinanten des Wirtschaftswachstums ansetzen, wobei sie auf die Gegebenheiten der Regionen abgestimmt sein sollten. Dabei sind vor allem Investitionen als zentraler Bestimmungsfaktor für die langfristige wirtschaftliche Leistungsfähigkeit anzusehen. Diese setzen sich aus privaten Investitionen in Sachkapital, Ausgaben für Forschung und Entwicklung mit dem Ziel des technologischen Fortschritts, Ausgaben für Bildung zur Erhöhung des Humankapitals sowie Investitionen in den öffentlichen Kapitalstock, etwa die Verkehrsinfrastruktur, zusammen. Dabei werden langfristig Bildung und Forschung und Entwicklung als wichtigste Wachstumstreiber angesehen, an denen die Förderung des Strukturwandels entsprechend ansetzen sollte. Auch sollte das Augenmerk auf die Diffusion und den Transfer von Wissen und Technologien gerichtet sein. Kritische Anmerkungen weisen in die Richtung, dass vor allem Infrastrukturprojekte Unterstützung durch StStG-Mittel erhalten, die ohnehin durchgeführt worden wären und dass die Kommunen die StStG-Mittel als Erweiterung ihrer Haushaltsspielräume betrachten.

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Begleitende Evaluierung des Investitionsgesetzes Kohleregionen (InvKG) und des STARK-Bundesprogramms. Zwischenbericht vom 30.06.2023

Matthias Brachert Katja Heinisch Oliver Holtemöller Florian Kirsch Uwe Neumann Michael Rothgang Torsten Schmidt Christoph Schult Anna Solms Mirko Titze

in: IWH Studies, Nr. 6, 2023

Abstract

<b>Gutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz </b><br /><br />Das Klimaschutzgesetz (KSG) sieht eine Reduktion der deutschen Treibhausgasemissionen bis zum Jahr 2030 um 65 Prozent gegenüber den Emissionen im Jahr 1990 vor. Der Ausstieg aus der thermischen Verwertung der Kohle (vor allem der Braunkohle) leistet einen substanziellen Beitrag zum Erreichen dieser Ziele. Der Kohleausstieg stellt die Braunkohlereviere (und die Standorte der Steinkohlekraftwerke) jedoch vor strukturpolitische Herausforderungen. Um den Strukturwandel in diesen Regionen aktiv zu gestalten, hat der Bundestag im August 2020 mit Zustimmung des Bundesrats das Strukturstärkungsgesetz Kohleregionen (StStG) beschlossen. Über dieses Gesetz stellt der Bund bis zum Jahr 2038 Finanzhilfen von 41,09 Mrd. Euro zur Verfügung. Im Fokus der Politikmaßnahmen stehen verschiedene Ziele, vor allem gesamtwirtschaftliche (Wertschöpfung, Wachstum, Steueraufkommen), wettbewerbliche (Produktivität), arbeitsmarktpolitische (Beschäftigung, Beschäftigungsstrukturen), verteilungspolitische (regionale Disparitäten) sowie klimapolitische (Treibhausgasreduzierung, Nachhaltigkeit). Die im StStG vorgesehenen strukturpolitischen Interventionen umfassen ein breites Maßnahmenbündel. Das Gesetz regelt auch die Berichtspflichten der Bundesregierung gegenüber Bundestag und Bundesrat. Diese beinhalten insbesondere die wissenschaftliche Evaluierung des Gesetzes in einem zweijährigen Zyklus. Bei dem vorliegenden Bericht handelt es sich um das erste Dokument in dieser Reihe. Der aktuelle Bericht fokussiert sich dabei insbesondere auf die im Rahmen des Investitionsgesetzes Kohleregionen (InvKG) und des STARK-Bundesprogramms geplanten Maßnahmen sowie die vorläufige Bewertung ihrer möglichen Effekte. Angesichts des Programmstarts im Jahr 2020 und einer fast zwanzigjährigen Laufzeit des Programms kann der Bericht allenfalls einen ersten Zwischenstand wiedergeben. Viele Maßnahmen haben noch nicht oder gerade erst begonnen. Die hier vorgelegten empirischen Analysen basieren auf dem Datenstand vom 31.12.2022. Es ist vorgesehen, den Bericht in einem jährlichen Rhythmus zu aktualisieren und zu erweitern.

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IWH-Flash-Indikator III. und IV. Quartal 2023

Katja Heinisch Oliver Holtemöller Axel Lindner Birgit Schultz

in: IWH-Flash-Indikator, Nr. 3, 2023

Abstract

Im zweiten Quartal 2023 stagnierte die Wirtschaftsleistung in Deutschland. Die Konsumausgaben der privaten Haushalte konnten sich nach den deutlichen Rückgängen in den beiden Vorquartalen stabilisieren. Dazu dürfte wohl auch die sich in den vergangenen Monaten abschwächende Inflation beigetragen haben. Die Sorgen der Unternehmen stiegen hingegen weiter deutlich: So setzt das Gemisch aus hohen Energiepreisen, geopolitischen und regulatorischen Risiken, gestiegenen Zinsen und Fachkräftemangel vor allem das Verarbeitende Gewerbe kräftig unter Druck. Die damit verbundenen Anpassungen lassen eine konjunkturelle Besserung erst Ende des Jahres 2023 möglich erscheinen. Das Bruttoinlandsprodukt (BIP) dürfte daher laut IWH-Flash-Indikator im dritten Quartal 2023 um 0,3% sinken. Im vierten Quartal beträgt der Zuwachs dann gemäß Indikator 0,5% (vgl. Abbildung 1).

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Referierte Publikationen

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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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(Since when) are East and West German Business Cycles Synchronised?

Stefan Gießler Katja Heinisch Oliver Holtemöller

in: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Nr. 1, 2021

Abstract

We analyze whether, and since when, East and West German business cycles are synchronised. We investigate real GDP, unemployment rates and survey data as business cycle indicators and we employ several empirical methods. Overall, we find that the regional business cycles have synchronised over time. GDP-based indicators and survey data show a higher degree of synchronisation than the indicators based on unemployment rates. However, synchronisation among East and West German business cycles seems to have become weaker again recently.

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Nowcasting East German GDP Growth: a MIDAS Approach

João Carlos Claudio Katja Heinisch Oliver Holtemöller

in: Empirical Economics, Nr. 1, 2020

Abstract

Economic forecasts are an important element of rational economic policy both on the federal and on the local or regional level. Solid budgetary plans for government expenditures and revenues rely on efficient macroeconomic projections. However, official data on quarterly regional GDP in Germany are not available, and hence, regional GDP forecasts do not play an important role in public budget planning. We provide a new quarterly time series for East German GDP and develop a forecasting approach for East German GDP that takes data availability in real time and regional economic indicators into account. Overall, we find that mixed-data sampling model forecasts for East German GDP in combination with model averaging outperform regional forecast models that only rely on aggregate national information.

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Arbeitspapiere

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Economic Sentiment: Disentangling Private Information from Public Knowledge

Katja Heinisch Axel Lindner

in: IWH Discussion Papers, Nr. 15, 2021

Abstract

This paper addresses a general problem with the use of surveys as source of information about the state of an economy: Answers to surveys are highly dependent on information that is publicly available, while only additional information that is not already publicly known has the potential to improve a professional forecast. We propose a simple procedure to disentangle the private information of agents from knowledge that is already publicly known for surveys that ask for general as well as for private prospects. Our results reveal the potential of our proposed technique for the usage of European Commissions‘ consumer surveys for economic forecasting for Germany.

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Conditional Macroeconomic Forecasts: Disagreement, Revisions and Forecast Errors

Alexander Glas Katja Heinisch

in: IWH Discussion Papers, Nr. 7, 2021

Abstract

Using data from the European Central Bank‘s Survey of Professional Forecasters, we analyse the role of ex-ante conditioning variables for macroeconomic forecasts. In particular, we test to which extent the heterogeneity, updating and ex-post performance of predictions for inflation, real GDP growth and the unemployment rate are related to assumptions about future oil prices, exchange rates, interest rates and wage growth. Our findings indicate that inflation forecasts are closely associated with oil price expectations, whereas expected interest rates are used primarily to predict output growth and unemployment. Expectations about exchange rates and wage growth also matter for macroeconomic forecasts, albeit less so than oil prices and interest rates. We show that survey participants can considerably improve forecast accuracy for macroeconomic outcomes by reducing prediction errors for external conditions. Our results contribute to a better understanding of the expectation formation process of experts.

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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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