Dr. Katja Heinisch

Dr. Katja Heinisch
Aktuelle Position

seit 1/13

Leiterin der Forschungsgruppe Ökonometrische Methoden für wirtschaftliche Prognosen

Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH)

seit 9/09

Wissenschaftliche Mitarbeiterin 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).

Ihr Kontakt

Dr. Katja Heinisch
Dr. Katja Heinisch
Mitglied - Abteilung Makroökonomik
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Publikationen

Neueste Publikationen

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For How Long Do IMF Forecasts of World Economic Growth Stay Up-to-date?

Katja Heinisch Axel Lindner

in: Applied Economics Letters, im Erscheinen

Abstract

This study analyses the performance of the International Monetary Fund (IMF) World Economic Outlook output forecasts for the world and for both the advanced economies and the emerging and developing economies. With a focus on the forecast for the current year and the next year, we examine the durability of IMF forecasts, looking at how much time has to pass so that IMF forecasts can be improved by using leading indicators with monthly updates. Using a real-time data set for GDP and for 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 as soon as the publication of the IMF’s Outlook is only a few months old. In particular, there is an obvious gain using leading indicators from January to March for the forecast of the current year.

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Should Forecasters Use Real-time Data to Evaluate Leading Indicator Models for GDP Prediction? German Evidence

Katja Heinisch Rolf Scheufele

in: German Economic Review, im Erscheinen

Abstract

In this paper, we investigate whether differences exist among forecasts using real‐time or latest‐available data to predict gross domestic product (GDP). We employ mixed‐frequency models and real‐time data to reassess the role of surveys and financial data relative to industrial production and orders in Germany. Although we find evidence that forecast characteristics based on real‐time and final data releases differ, we also observe minimal impacts on the relative forecasting performance of indicator models. However, when obtaining the optimal combination of soft and hard data, the use of final release data may understate the role of survey information.

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Konjunktur aktuell: Aufschwung in Deutschland setzt sich trotz nachlassender Impulse aus dem Ausland fort

Hans-Ulrich Brautzsch João Carlos Claudio Andrej Drygalla Franziska Exß Katja Heinisch Oliver Holtemöller Martina Kämpfe Axel Lindner Jan-Christopher Scherer Birgit Schultz Matthias Wieschemeyer Götz Zeddies

in: Konjunktur aktuell, Nr. 3, 2018

Abstract

Im Herbst 2018 ist die Weltkonjunktur weiterhin recht kräftig. Allerdings haben die regionalen Differenzen seit Jahresbeginn zugenommen. Während der Aufschwung in den USA auch wegen des starken Impulses durch die dortige Steuerreform noch einmal an Kraft gewonnen hat, ist die Konjunktur im Euroraum etwas schwächer geworden. Der Welthandel hat seit Jahresbeginn kaum noch zugelegt. Eine Ursache dieser Stagnation ist die Verschlechterung der handelspolitischen Rahmenbedingungen. Die Handelskonflikte sind allerdings nur einer von mehreren Risikofaktoren für die deutsche Konjunktur. Hinzu kommen die Möglichkeit eines ungeordneten Austritts Großbritanniens aus der EU im Frühjahr 2019 sowie ein weiterer Verlust an Vertrauen der Finanzmärkte in die Solvenz des italienischen Staates, falls die Regierung Italiens ihre finanzpolitischen Vorhaben in großem Stil umsetzt. Die deutsche Wirtschaft ist seit fünf Jahren im Aufschwung. Wichtige Treiber sind die außerordentlich günstigen Finanzierungsbedingungen und eine starke Expansion der Beschäftigung. Zuletzt hat die Nachfrage aus dem Ausland allerdings an Schwung verloren. Dabei spielt auch die Verteuerung deutscher Produkte aufgrund der Aufwertung des Euro seit dem Frühjahr 2017 eine Rolle. Die in diesem Jahr und besonders im Jahr 2019 expansiv ausgerichtete Finanzpolitik verschafft der Konjunktur Rückenwind, aber hohe Kapazitätsauslastungen und Engpässe beim Beschäftigungsaufbau dürften eine weitere kräftige Expansion behindern. Das reale Bruttoinlandsprodukt liegt nach vorliegender Prognose im Jahr 2018 um 1,8% höher als im Vorjahr, im Jahr 2019 beträgt die Rate 1,7%. Die ostdeutsche Wirtschaft expandiert in diesem Jahr um 1,5% und im Jahr 2019 um 1,4%.

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Referierte Publikationen

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For How Long Do IMF Forecasts of World Economic Growth Stay Up-to-date?

Katja Heinisch Axel Lindner

in: Applied Economics Letters, im Erscheinen

Abstract

This study analyses the performance of the International Monetary Fund (IMF) World Economic Outlook output forecasts for the world and for both the advanced economies and the emerging and developing economies. With a focus on the forecast for the current year and the next year, we examine the durability of IMF forecasts, looking at how much time has to pass so that IMF forecasts can be improved by using leading indicators with monthly updates. Using a real-time data set for GDP and for 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 as soon as the publication of the IMF’s Outlook is only a few months old. In particular, there is an obvious gain using leading indicators from January to March for the forecast of the current year.

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Should Forecasters Use Real-time Data to Evaluate Leading Indicator Models for GDP Prediction? German Evidence

Katja Heinisch Rolf Scheufele

in: German Economic Review, im Erscheinen

Abstract

In this paper, we investigate whether differences exist among forecasts using real‐time or latest‐available data to predict gross domestic product (GDP). We employ mixed‐frequency models and real‐time data to reassess the role of surveys and financial data relative to industrial production and orders in Germany. Although we find evidence that forecast characteristics based on real‐time and final data releases differ, we also observe minimal impacts on the relative forecasting performance of indicator models. However, when obtaining the optimal combination of soft and hard data, the use of final release data may understate the role of survey information.

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Bottom-up or Direct? Forecasting German GDP in a Data-rich Environment

Katja Heinisch Rolf Scheufele

in: Empirical Economics, Nr. 2, 2018

Abstract

In this paper, we investigate whether there are benefits in disaggregating GDP into its components when nowcasting GDP. To answer this question, we conduct a realistic out-of-sample experiment that deals with the most prominent problems in short-term forecasting: mixed frequencies, ragged-edge data, asynchronous data releases and a large set of potential information. We compare a direct leading indicator-based GDP forecast with two bottom-up procedures—that is, forecasting GDP components from the production side or from the demand side. Generally, we find that the direct forecast performs relatively well. Among the disaggregated procedures, the production side seems to be better suited than the demand side to form a disaggregated GDP nowcast.

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Arbeitspapiere

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Outperforming IMF Forecasts by the Use of Leading Indicators

Katja Drechsel Sebastian Giesen Axel Lindner

in: 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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Should We Trust in Leading Indicators? Evidence from the Recent Recession

Katja Drechsel Rolf Scheufele

in: IWH-Diskussionspapiere, Nr. 10, 2010

Abstract

The paper analyzes leading indicators for GDP and industrial production in Germany. We focus on the performance of single and pooled leading indicators during the pre-crisis and crisis period using various weighting schemes. Pairwise and joint significant tests are used to evaluate single indicator as well as forecast combination methods. In addition, we use an end-of-sample instability test to investigate the stability of forecasting models during the recent financial crisis. We find in general that only a small number of single indicator models were performing well before the crisis. Pooling can substantially increase the reliability of leading indicator forecasts. During the crisis the relative performance of many leading indicator models increased. At short horizons, survey indicators perform best, while at longer horizons financial indicators, such as term spreads and risk spreads, improve relative to the benchmark.

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Flow of conjunctural information and forecast of euro area economic activity

Katja Drechsel L. Maurin

in: ECB Working Paper, no. 925, 2008

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