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Praktische Methoden der Konjunkturprognose

Anfang August hat das ifo Institut seine letzte gesamtwirtschaftliche Konjunkturprognose für die Bundesrepublik Deutschland veröffentlicht, in der zweiten Oktoberhälfte wird es im Rahmen der Gemeinschaftsdiagnose zusammen mit den fünf anderen Wirtschaftsforschungsinstituten die nächste Schätzung vorlegen. In der Öffentlichkeit wird häufig die Frage gestellt, wie Konjunkturprognosen eigentlich zustandekommen. Der folgende Beitrag beschreibt, welche Aggregate prognostiziert werden und welche Methoden dabei angewandt werden. Im einzelnen werden aus der Sicht des Praktikers der Indikatoransatz, die ökonometrische Prognose und das iterativ-analytische Verfahren vorgestellt. Außerdem wird auf die Spezifika der ifo Konjunkturprognose eingegangen.
 

Prognoseziel: Die Konjunktur

Hauptziel von Konjunkturprognosen ist es, die zukünftige Wirtschaftsentwicklung auf gesamtwirtschaftlicher, sektoraler oder regionaler Ebene abzuschätzen. Im Zentrum stehen Aussagen über Tempoänderungen und Wendepunkte von ökonomischen Variablen im konjunkturellen Verlauf (Konjunkturzyklus). Als Konjunkturzyklus bezeichnet man die in marktwirtschaftlichen Systemen auftretenden Schwankungen der wirtschaftlichen Aktivität, die bei allen Besonderheiten und ohne ausgeprägte Periodizität doch gewisse Regelmäßigkeiten aufweisen.¹ Gemeinsames Charakteristikum aller Konjunkturzyklen ist, daß sie aus kumulativen Aufschwungs- bzw. Abschwungsphasen bestehen, wobei die einzelnen Phasen jeweils durch untere bzw. obere konjunkturelle Wendepunkte miteinander verbunden sind (Vier-Phasen-Gliederung des Zyklus).²

In Deutschland werden konjunkturelle Schwankungen üblicherweise an der vierteljährlichen Veränderung der gesamtwirtschaftlichen Produktion festgemacht.³ Für die Messung der Intensität der konjunkturellen Bewegung werden im allgemeinen Veränderungsraten verwendet. Diese können sich auf den entsprechenden Vorjahreswert oder - sofern saisonbereinigte Daten⁴ vorliegen - auch auf den Wert der jeweiligen Vorperiode beziehen. Die Verwendung von Veränderungsraten kann allerdings bei der Bestimmung von Wendepunkten oder bei der Messung von konjunkturellen Spannungen irreführende Ergebnisse zeitigen. Besser ist in diesen Fällen eine Orientierung am Auslastungsgrad des Produktionspotentials.⁵ Nach diesem Konzept sind Konjunkturschwankungen als Schwankungen der Kapazitätsauslastung aufzufassen; die jeweiligen Maxima und Minima der Kapazitätsauslastung sind die gesuchten konjunkturellen Wendepunkte.⁶ Auf gesamtwirtschaftlicher Ebene kann der Auslastungsgrad allerdings nicht direkt beobachtet werden, sondern ist - auf Jahresbasis - nur mit Hilfe aufwendiger statistischer Konzepte zu ermitteln. Als Proxivariable verwenden viele Konjunkturbeobachter deshalb die im Rahmen des ifo Konjunkturtests erhobene Kapazitätsauslastung im verarbeitenden Gewerbe, die im Vierteljahresrhythmus veröffentlicht wird.⁷ Gemessen an der realen Bruttowertschöpfung wird in Deutschland durch die Industrie zwar nur noch knapp ein Drittel der Gesamtwirtschaft erfaßt, letztlich prägt die Industriekonjunktur aber immer noch die Gesamtkonjunktur in der Bundesrepublik.

Zentraler Maßstab für die gesamtwirtschaftliche Produktion ist das vierteljährliche reale Bruttoinlandsprodukt (BIP). Das BIP entspricht dem Geldwert aller in einer Berichtsperiode im Inland produzierten Waren und Dienstleistungen - nach Abzug des Wertes der im Produktionsprozeß als Vorleistungen verbrauchten Güter -, unabhängig davon, in welchem Umfang inländische oder ausländische Wirtschaftseinheiten zur Produktion beigetragen haben. Im BIP sind die meisten Stromgrößen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung nach ihrer wirtschaftlichen Bedeutung zusammengefaßt. Für die Wahl des realen BIP (Produktion bewertet zu Preisen eines festen Basisjahres) spricht, daß Preissteigerungen üblicherweise nicht als Erhöhung der wirtschaftlichen Aktivität gewertet werden. Zudem reagieren Preise im Konjunkturzyklus heute oftmals verzögert.⁸
 

Was wird im einzelnen prognostiziert?

In der Rechenpraxis der großen Prognoseinstitutionen in der Bundesrepublik Deutschland⁹ wird das reale Bruttoinlandsprodukt normalerweise nicht aus einem eindimensionalen Schätzansatz gewonnen. Vielmehr wird das reale BIP gemäß den ökonomischen Haupttätigkeiten, die in der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR) ausgewiesen werden, disaggregiert geschätzt nach

- der Entstehung in den fünf großen Wirtschaftsbereichen (Landwirtschaft, produzierendes Gewerbe, Handel und Verkehr, Dienstleistungsunternehmen, Staat sowie private Haushalte und private Organisationen ohne Erwerbszweck)¹⁰,

- sowie nach der Verwendung für den (privaten und öffentlichen) Verbrauch bzw. für Investitionen (Ausrüstungen, Bauten und Vorratsveränderung der Unternehmen und des öffentlichen Sektors) unter Berücksichtigung der Außenhandelsbeziehungen (Ausfuhr abzüglich Einfuhr von Waren und Dienstleistungen).

Normalerweise liefern die beiden Ansätze unterschiedliche Ergebnisse für das reale Bruttoinlandsprodukt. In Deutschland ist die Entstehungsseite des BIP am »aktuellen Rand«¹¹ wirtschaftsstatistisch besser fundiert. Auf eine finale Abschätzung des BIP über die Verwendungsseite wird deshalb bei Kurzfristprognosen üblicherweise verzichtet. Ansonsten erfolgt der notwendige Abgleich beider BIP-Seiten in aller Regel dadurch, daß Komponenten der Entstehungs- bzw. Verwendungsseite, die statistisch nicht sonderlich gut abgesichert sind oder bei denen sich kleinere Bewegungen der absoluten Werte auf Grund ihres Volumens nur minimal in der Veränderungsrate niederschlagen, entsprechend korrigiert werden, wobei die so gewonnenen Schätzungen hinsichtlich ihrer ökonomischen Konsistenz selbstverständlich überprüft werden müssen.

Jede Prognose des realen Bruttoinlandsprodukts und seiner Entstehungs- und Verwendungskomponenten wird normalerweise ergänzt durch eine Schätzung

- der Preisindizes der Verwendungskomponenten des BIP, woraus sich die nominale Verwendungsseite ergibt sowie - unter Hinzunahme ergänzender Berechnungen - die funktionale Einkommensverteilung (im Inland entstandene Bruttoeinkommen aus unselbständiger Arbeit, Bruttoeinkommen aus Unternehmertätigkeit und Vermögen unter Hinzurechnung der Abschreibungen, des Saldos aus indirekten Steuern und Subventionen sowie des Saldos der Erwerbs- und Vermögenseinkommen mit der übrigen Welt),

- der wichtigsten Arbeitsmarktdaten (Erwerbstätige, Selbständige, beschäftigte Arbeitnehmer, Arbeitslose, Pendlersaldo zwischen In- und Ausland, Erwerbspersonenpotential, Stille Reserve),

- der staatlichen Einnahmen (Steuern, Sozialbeiträge, Erwerbseinkünfte, Übertragungen, Abschreibungen), Ausgaben (Staatsverbrauch, Zinsen, Übertragungen an private Haushalte, Unternehmen und übrige Welt, Bruttoinvestitionen) und des Finanzierungssaldos (»Staatskonto«).
 

Wie wird prognostiziert?

Zur disaggregierten Prognose des Bruttoinlandsprodukts, der Arbeitsmarktentwicklung und des Staatskontos gibt es nicht nur ein Verfahren. In der täglichen Prognosepraxis werden vielmehr verschiedene Methoden verwendet, die auf unterschiedlichen theoretischen und statistischen Voraussetzungen¹² beruhen: Zu nennen sind insbesondere das Konzept der Konjunkturindikatoren (Indikatoransatz), die ökonometrische Prognose sowie das iterativ-analytische Verfahren. Es handelt sich dabei nicht um einander ausschließende Alternativen, sondern um Methoden, die in der Rechenpraxis je nach Prognoseaufgabe und Prognosehorizont auch miteinander kombinierbar sind, so daß ihre jeweiligen Vorteile gemeinsam nutzbar sind.

Der Indikatoransatz wird in der Regel für die kurzfristige Konjunkturprognose am aktuellen Rand (mit einem Prognosehorizont von maximal neun Monaten) herangezogen. Das Konzept nutzt den systematischen Gleich- bzw. Vorlauf von Indikatoren aus der amtlichen Statistik bzw. aus Befragungsergebnissen gegenüber den zu prognostizierenden Referenzgrößen aus. Der Ansatz wird auch für die Schätzung von Werten aus kalendarisch abgelaufenen Zeitperioden herangezogen, sofern es für diese noch keine VGR-Angaben gibt. Üblicherweise werden erste Gesamtrechnungsergebnisse für ein Quartal t frühestens am Ende des darauffolgenden Quartals t+1 vorgelegt. Viele Konjunkturindikatoren sind dagegen bereits zwei bis sechs Wochen nach Ende des jeweiligen Berichtszeitraums erhältlich. Außerdem werden sie häufiger als VGR-Daten veröffentlicht, nämlich in aller Regel monatlich.

Die iterativ-analytische Prognose ist das weltweit am meisten verbreitete Verfahren zur Konjunkturprognose. Es kommt in erster Linie für den klassischen Prognosezeitraum von bis zu zwei Jahren in Betracht. Die Methode stützt sich in besonderem Maße auf die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung und generiert Prognosen iterativ, d.h. in einem mehrstufigen Rechenprozeß. Der besondere Vorteil besteht darin, daß das gesamte verfügbare qualitative wie quantitative Material verwendet werden kann. Das iterativ-analytische Verfahren ist daher sehr flexibel bei der Berücksichtigung von wirtschaftlichen Ereignissen, die in dieser Form oder in dieser Stärke in der Vergangenheit noch nicht eingetreten waren. Auf der anderen Seite ist das Verfahren außerordentlich arbeitsaufwendig und benötigt ein eingespieltes Expertenteam, das über eine langjährige Praxis verfügt.

Die ökonometrische Prognose baut auf der Regressionsanalyse von ausgewählten Zeitreihen aus der Wirtschaftsstatistik auf. Mit großen Strukturmodellen, die mehrere hundert Variable umfassen können, wird bevorzugt die mittelfristige Wirtschaftsentwicklung (bis zu fünf Jahren) abgeschätzt. Außerdem kann sehr effizient der Einfluß diverser (Politik-)Parameter auf das Wirtschaftsgeschehen quantifiziert werden (Alternativ-Prognosen). Neben den klassischen Strukturmodellen werden heute aber auch gerne zeitreihenanalytische Verfahren eingesetzt. Zu nennen sind hier insbesondere - auf dem klassischen Box-Jenkins-Verfahren aufbauende - vektorautoregressive Systeme, die alle Prognosewerte ohne Rückgriff auf explizite ökonomische Zusammenhänge allein aus der Entwicklung der Vergangenheit erklären. Autoregressive Modelle lassen sich in Konkurrenz zu Indikatoransätzen besonders gut für Kurzfristprognosen benützen.¹³
 

Der Indikatoransatz

Das Konzept nutzt den systematischen Gleichlauf bzw. Vorlauf von Konjunkturindikatoren gegenüber den zu prognostizierenden Referenzvariablen aus, die dann - nach Ablauf der Prognoseperiode - von der amtlichen Statistik ausgewiesen werden. Die meisten Indikatoren stammen von monatlichen, viertel- oder halbjährlichen Befragungsergebnissen, hinzu kommen schnell verfügbare Informationen aus der amtlichen Monatsstatistik. Nach der Art des statistischen Meßverfahrens lassen sie sich in quantitative und qualitative Indikatoren einteilen.¹⁴

Quantitative Konjunkturindikatoren resultieren aus stetig gemessenen Daten. In aller Regel handelt es sich um monatlich veröffentlichte Volumen-, Umsatz- oder Preisindizes der amtlichen Statistik (z.B. Index des Auftragseingangs, Index der Einzelhandelsumsätze, Preisindex für die Lebenshaltung aller privaten Haushalte usw.). Die hohe Meßgenauigkeit dieser Indikatoren kann sich in der Prognosepraxis aber auch als Nachteil erweisen: Es dauert geraume Zeit, bis die Indizes von den statistischen Ämtern erhoben, aufbereitet und veröffentlicht werden, so daß sie zum Prognosezeitpunkt oftmals noch nicht im gewünschten Umfang bzw. in der benötigten Aktualität zur Verfügung stehen. Hinzu kommt, daß sie aufgrund zunächst fehlender Angaben später in erheblichem Ausmaß revidiert werden können, was bei Konjunkturprognosen entsprechend berücksichtigt werden muß.¹⁵

Qualitative Indikatoren werden aus nicht-stetig gemessenen Daten gewonnen (kategoriale Variable). Gute Beispiele dafür sind die Indikatoren, die aus Unternehmensbefragungen des ifo Instituts stammen. Hier gibt es einmal Fragen, die, obwohl qualitativ gestellt, auf quantitative Variable der amtlichen Statistik Bezug nehmen.¹⁶ Ein typisches Beispiel ist die Frage: »Unsere Produktionstätigkeit war gegenüber dem Vormonat lebhafter (+), unverändert (=) oder schwächer (-)«.¹⁷ Die entsprechende monatliche Referenzreihe aus der Industriestatistik für Deutschland ist der Index der Nettoproduktion, die wiederum hierzu passende vierteljährliche Referenzreihe aus der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung ist die Bruttowertschöpfung im verarbeitenden Gewerbe.

Wichtiger noch für die Kurzfristprognose sind qualitative Indikatoren, die - über das quantitativ ausgerichtete Erhebungsprogramm der amtlichen Statistik hinaus - Informationen über Urteile und Erwartungen der Unternehmen liefern. Zu diesen Indikatoren, die in Deutschland zum überwiegenden Teil aus Befragungen des ifo Instituts herrühren, gehören etwa die Beurteilung der Fertigwarenlager durch die Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes oder die Frage nach den Erwartungen zur allgemeinen Geschäftslage: »Unsere Geschäftslage wird in den nächsten 6 Monaten in konjunktureller Hinsicht - also unter Ausschaltung rein saisonaler Schwankungen - eher günstiger (+), etwa gleich bleiben (=) oder eher ungünstiger (-)«. Bei dieser Frage bleibt sogar offen, was unter dem Begriff »Geschäftslage« konkret zu verstehen ist (z.B. erwarteter Umsatz oder zukünftige Produktion, voraussichtliche Gewinnsituation usw.). Da Urteile und Erwartungen im allgemeinen Auslöser für unternehmerische Handlungen sind, eignen sich derartige Tendenzfragen besonders gut als Frühindikatoren, wobei allerdings die entsprechenden Referenzreihen aus der amtlichen Statistik - in einem der eigentlichen Konjunkturprognose vorgelagerten Schritt - erst zu identifizieren sind.

Ein national und international besonders beachteter Frühindikator für die Wirtschaftsentwicklung in Deutschland ist das ifo Geschäftsklima, das als Mittelwert aus den Salden der aktuellen Geschäftslagebeurteilung und der Geschäftserwartungen für die nächsten sechs Monate berechnet wird.¹⁸ Es wird seit 1972 regelmäßig vom ifo Institut veröffentlicht. Gegenüber der Konjunkturkomponente des Index der Nettoproduktion im verarbeitenden Gewerbe¹⁹, der hier beispielhaft als Referenzreihe aus der amtlichen Statistik dient, hat das ifo Geschäftsklima einen durchschnittlichen Vorlauf von zwei Quartalen (vgl. Abbildungen).

Der Vorteil qualitativer Indikatoren für die Kurzfristprognose besteht naturgemäß in der besonders raschen Verfügbarkeit (bei ifo Konjunkturtestdaten bereits zwei bis drei Wochen nach Monatsschluß). Daher können gleichlaufende qualitative Indikatoren dazu verwendet werden, bereits vor dem Erscheinen der amtlichen Statistik Vorstellungen zumindest über die Entwicklungsrichtung, in gewissem Ausmaß aber auch über die Intensität der Änderungen zu gewinnen. Im Falle echter Frühindikatoren lassen sich entsprechende Hinweise auf die voraussichtliche Veränderung der amtlichen Statistik in den folgenden Monaten gewinnen. Dies gilt besonders für Befragungsdaten, die sich auf Erwartungen und Pläne von Unternehmen beziehen. Weiterhin ist vorteilhaft, daß qualitative Konjunkturindikatoren - bis auf allfällige Änderungen von Ergebnissen in saisonbereinigter Form infolge eines verlängerten Stützzeitraums - keinen späteren Korrekturen unterliegen. Im Durchschnitt zeigen sie ein stabileres Verhalten über die konjunkturellen Auf- und Abschwungsphasen hinweg, d.h. saisonale und zufällige Einflüsse wirken sich weniger stark aus als bei Indikatoren der amtlichen Statistik. Insbesondere in Urteilsreihen aus dem ifo Konjunkturtest haben kurzfristige nichtkonjunkturelle Schwankungen einen geringeren Anteil an der Gesamtstreuung als in den meisten quantitativen Reihen.²⁰ Zudem enthalten qualitative Indikatoren in aller Regel keinen Trend (stationäre Reihen); sie zeigen also bis auf saisonale und Zufallseinflüsse die »reine« Konjunktur.

Nachteilig ist allerdings, daß der Vorlauf der meisten Indikatoren bei einem Befragungshorizont von bis zu sechs Monaten relativ kurz ist. Deshalb können qualitative (wie auch quantitative) Indikatoren konjunkturelle Wendepunkte überhaupt nur dann signalisieren, wenn diese nicht allzu weit entfernt sind. Probleme aus der zeitlich begrenzten Reichweite ergeben sich insbesondere an unteren konjunkturellen Wendepunkten, also bei Prognosen des beginnenden konjunkturellen Aufschwungs: Hier ist der Vorlauf zumeist deutlich geringer als an oberen Wendepunkten, d.h. beim beginnenden Abschwung. Qualitative Frühindikatoren, die für Deutschland untere konjunkturelle Wendepunkte vergleichsweise zuverlässig angekündigt haben, sind die Exporterwartungen für die nächsten drei Monate, die Beurteilung der Fertigwarenlager und die Geschäftserwartungen für die nächsten sechs Monate. Gute Frühindikatoren für obere Wendepunkte sind die Urteile über den Auftragsbestand, das Fertigwarenlagerurteil und die Beurteilung der augenblicklichen Geschäftslage (alle genannten Indikatoren stammen aus dem ifo Konjunkturtest).²¹

Es ist wenig sinnvoll, für verschiedene Länder einheitliche Indikatoren bestimmen zu wollen. So gehören für die Bundesrepublik Deutschland die Exportaufträge mit zu den wichtigsten quantitativen Frühindikatoren für die Gesamtkonjunktur, während dies für die USA beispielsweise wegen des dort geringeren Gewichts des Außenhandels nur eingeschränkt zutrifft. Außerdem muß darauf hingewiesen werden, daß auch aus Unternehmens- und Verbraucherbefragungen gewonnene Konjunkturindikatoren - trotz der im langfristigen Durchschnitt oftmals größeren Stabilität - kurzfristig sensibel reagieren können. Einzelne Monatsergebnisse können durch unsystematische Zufallseinflüsse (u.a. saisonunübliche Witterung, Streiks, aktuelle wirtschaftspolitische Diskussionen, wechselndes Meldeverhalten der Befragungsteilnehmer) nach oben oder nach unten verzerrt sein. Besser abgesicherte Prognosen lassen sich deshalb erst nach Vorliegen von mindestens zwei Monatsergebnissen machen, was freilich einen entsprechenden Aktualitätsverlust bedeutet. Schließlich können zum Prognosezeitpunkt verschiedene (quantitative wie qualitative) Indikatoren unterschiedliche Signale über den weiteren Konjunkturverlauf geben. In derartigen Situationen bleibt es letztlich der persönlichen Erfahrung des Prognostikers überlassen, welches aktuelle Gewicht den einzelnen Indikatoren beigemessen wird, sofern nicht durch geeignete Aggregation der Einzelindikatoren ein Gesamtindikator vorliegt, dessen Konjunktursignal eindeutiger ist.
 

Die ökonometrische Prognose

Die ökonometrische Prognose baut auf der Regressionsanalyse²² auf. In der heutigen Praxis sind zwei Ansätze von besonderer Bedeutung:

- ökonometrische Strukturmodelle und

- autoregressive Schätzansätze (VAR-Modelle).

Bei allen ökonometrischen Verfahren wird zunächst der durchschnittliche Zusammenhang zwischen den zu prognostizierenden Variablen und ihren Erklärungsvariablen (Regressoren) für die Vergangenheit (in der Regel die letzten zehn Jahre) geschätzt. Die eigentliche Prognose erfolgt mit Hilfe der ermittelten Regressionsbeziehung, sofern genügend Werte für die erklärenden Variablen im Prognosezeitraum zur Verfügung stehen. In autoregressiven Schätzansätzen werden alle Variable allein mit Hilfe ihrer vergangenen Werte prognostiziert, während Strukturmodelle immer auch Variable enthalten, die nicht durch das Modell erklärt werden und deshalb zusätzlich geschätzt werden müssen (exogene Variable). Strukturmodelle fassen die wichtigsten Beziehungen zwischen den modellbestimmten (= endogenen) Variablen und den exogenen Variablen in einem System von Verhaltens- und Definitionsgleichungen zusammen.

- Verhaltensgleichungen bilden die theoretisch angenommenen Reaktionsmuster der Wirtschaftssubjekte ab, die nach den Sektoren der VGR zusammengefaßt werden (private Haushalte, Unternehmen, staatlicher Sektor, Ausland). Dabei wird davon ausgegangen, daß alle Gleichungen, die ökonomisches Verhalten widerspiegeln, durch Zufallseinflüsse gestört werden können.²³

- Definitionsgleichungen sichern die Konsistenz des ökonometrischen Modells. Sie bilden die wichtigsten Konten der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung in Gleichungsform ab (Ex-post-Identitäten), vielfach können sie auch als Ex-ante-Markträumungsbedingungen (Gleichgewichtsbedingungen) interpretiert werden. Da Definitionsgleichungen immer erfüllt sind, enthalten sie keine Zufallseinflüsse.

In gesamtwirtschaftlichen Strukturmodellen zählen zu den modellbestimmten Variablen, die durch Verhaltensgleichungen erklärt werden, die Verwendungskomponenten privater bzw. öffentlicher Verbrauch (C), Bruttoinvestitionen (I), Exporte (X) und Importe (M). Zu den exogenen Variablen gehören in der Regel das Welthandelsvolumen, die Wechselkurse, die Zinsen, die öffentlichen Abgabensätze und der nicht von der Konjunktur beeinflußte Teil der Staatsausgaben. Zu den Definitionsgleichungen gehört üblicherweise die bekannte makroökonomische Relation: BIP = C + I + X - M. Diese Gleichung kann zum einen als Ex-post-Identität im Sinne des Güterkontos der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung aufgefaßt werden, zum anderen als Ex-ante-Markträumungsbedingung. In letzterer Interpretation besagt die Gleichung, daß die geplante Güternachfrage C + I + X - M dem geplanten Güterangebot (in Höhe des BIP) entspricht, so daß der Gütermarkt geräumt und damit im Gleichgewicht ist.

Der Vorteil von Strukturmodellen besteht vor allem darin, daß die zugrundegelegten ökonomischen Theorien in den Verhaltensgleichungen (»Konsumfunktion«, »Investitionsfunktion« usw.) explizit niedergeschrieben sind. Damit lassen sich diese ökonomischen Thesen durch das Modell auf ihre empirische Relevanz hin rigoros testen. Dynamische Strukturmodelle²⁴ erlauben es zudem, die Interaktion von endogenen Variablen ex-post, d.h. im Stützzeitraum der Regression, systematisch zu simulieren (dynamische Simulation) und ex-ante für Prognosen zu verwenden. Auch lassen sich Alternativprognosen für unterschiedliche exogene Größen (wie Wechselkurse oder Welthandelsvolumen) durchführen. Insbesondere kann der Einfluß unterschiedlicher Staatsausgaben bzw. Steuer- und Zinssätze auf die Wirtschaftsentwicklung quantifiziert werden. Derartige Alternativrechnungen lassen sich mit anderen Verfahren entweder gar nicht oder nur mit großem Zeitaufwand bewältigen. Schließlich können auch Konjunkturindikatoren in Strukturmodelle einbezogen werden.

Der Nachteil von Prognosen mit ökonometrischen Strukturmodellen liegt darin, daß alle exogenen Variablen für den Prognosezeitraum modellextern bestimmt werden müssen. Dies kann zum einen durch einfache Setzung geschehen, zum anderen durch zusätzliche Schätzungen mit Hilfe eines neuen Modells. Im letzteren Fall besteht allerdings die logische Gefahr eines infiniten Regresses, da auch das neue Modell in der Regel exogene Größen enthält usw. Ein weiteres Problem besteht darin, daß die regressionsanalytisch geschätzten Verhaltensgleichungen eines ökonometrischen Modells infolge von Strukturbrüchen im Prognosezeitraum - insbesondere durch Verhaltensänderungen von Investoren und Verbrauchern in Reaktion auf wirtschaftspolitische Maßnahmen - ihre ökonomische Relevanz verlieren können, was die Aussagekraft von Strukturmodellen bei Alternativprognosen naturgemäß einschränkt (Lucas-Kritik).²⁵ Schließlich sind Strukturmodelle am aktuellen Rand bezüglich neuer Informationen im Vergleich zu anderen Prognosemethoden relativ unflexibel.²⁶

Seit Beginn der achtziger Jahre hat sich eine zweite Klasse von ökonometrischen Prognosemodellen, die sog. vektorautoregressiven Schätzansätze (VARs), auf dem Prognosemarkt etabliert.²⁷ Bei diesen Modellen, die auf zeitreihenanalytischen Verfahren basieren, ist die arbiträre Unterscheidung zwischen endogenen und exogenen Variablen, die für die Klasse ökonometrischer Strukturmodelle wesentlich ist, aufgehoben. VARs können als eine Verallgemeinerung von autoregressiven Ansätzen (AR-Modelle) aufgefaßt werden. In AR-Modellen wird jede Variable als gewogener Durchschnitt aus eigenen verzögerten Werten und einer Zufallsgröße dargestellt. Bei VAR-Modellen wird dieses Grundprinzip auf einen Vektor von Variablen (Systemvariable) übertragen, d.h. jede Systemvariable wird durch eigene verzögerte Werte und durch die verzögerten Werte aller übrigen Systemvariablen (plus Zufallsschocks) erklärt.

VAR-Prognosen basieren implizit auf der Annahme unveränderter Politikregeln, was sie für Alternativprognosen, der klassischen Domäne von ökonometrischen Strukturmodellen, unbrauchbar macht. Die Lucas-Kritik ist damit irrelevant.²⁸ Der Hauptvorteil von VAR-Modellen besteht darin, daß sie wegen des Fehlens von exogenen Variablen keine Informationen aus dem Prognosezeitraum benötigen, so daß »unbedingte« Prognosen²⁹ über beliebig weite Zeiträume möglich sind. Nachteilig ist allerdings, daß die prognostizierte Entwicklung aller Variablen - unabhängig von wirtschaftstheoretischen Überlegungen - allein aus der Dynamik der Zeitreihen folgt. Hinzu kommt die letztlich willkürliche Auswahl von Variablen und Verzögerungen; auch bleibt die Problematik von Strukturbrüchen im Prognosezeitraum bestehen.
 

Das iterativ-analytische Verfahren

Der iterativ-analytische Ansatz ist das umfassendste und flexibelste Prognoseverfahren. Noch mehr als ökonometrische Strukturmodelle basiert dieser Ansatz auf detaillierten Annahmen über exogene Variable und Politikparameter, die ihrerseits zumeist auf prognostischen Überlegungen beruhen, in manchen Fällen jedoch lediglich Setzungen sind (Randbedingungen der Prognose).³⁰ Iterativ-analytische Schätzungen sind damit immer »bedingte« Prognosen. Zu den wichtigsten Annahmen, die bei der Prognose der deutschen Konjunktur regelmäßig gemacht werden, zählen die Entwicklung von Weltkonjunktur, Welthandel, Rohstoffpreisen und Wechselkursen sowie die Finanz- und Geldpolitik in den wichtigsten Ländern und Ländergruppen. Hinzu kommen Annahmen über den erwarteten Kurs der Geld-, Fiskal- und Lohnpolitik in Deutschland.³¹ Hierzu gehören konkret die voraussichtliche Änderung von Geld- und Kapitalmarktzinsen, Tariflohn- und Steuersätzen, Sozialbeiträgen sowie staatlich administrierten Preisen. Diese Annahmen können sich zum Teil auf bereits bekannten Tatsachen (z.B. angekündigte Erhöhungen von Sozialabgaben oder indirekten Steuern, Lohnerhöhungen aus früheren Tarifrunden) stützen, überwiegend beruhen sie jedoch auf eigenen prognostischen Überlegungen.³² Zu den weiteren Randbedingungen der Prognose, die normalerweise nicht explizit ausgeführt werden, zählen Einflußgrößen wie die Veränderung des allgemeinen politischen Umfelds oder die Entwicklung an den internationalen Finanz- und Devisenmärkten. Radikale Änderungen dieser Faktoren (exogene Schocks) können unkalkulierbare Strukturbrüche im Verhalten von Wirtschaftssubjekten und Wirtschaftspolitik bewirken. Deshalb wird in aller Regel von Konstanz bzw. von Normalentwicklung ausgegangen, d.h. es wird die Abwesenheit von zukünftigen exogenen Schocks postuliert (Status-quo-Hypothese).

Vor dem Beginn der eigentlichen Prognose wird beim iterativ-analytischen Verfahren versucht, den Standort im Konjunkturzyklus zu bestimmen. Hierzu werden die neuesten amtlichen Daten und Befragungsergebnisse interpretiert und auf die jeweils aktuellen Konjunkturkräfte hin analysiert (Konjunkturdiagnose).³³ Insbesondere wird gefragt, ob die jeweiligen Faktoren im Prognosezeitraum fortbestehen, sich verstärken oder abschwächen. Hinzu kommt die Suche nach neuen Kräften, die sich endogen aus dem Zyklus heraus ergeben oder von außen auf die Wirtschaft einwirken können. Insbesondere werden die neuralgischen Punkte für die jeweilige Prognose herausgearbeitet. Die Untersuchungsschwerpunkte wechseln dabei zwangsläufig von Prognose zu Prognose.³⁴

An die Analyse der aktuellen Konjunkturkräfte schließt sich die eigentliche Prognosearbeit an. Abweichend vom Procedere in ökonometrischen Strukturmodellen werden beim iterativ-analytischen Verfahren die volkswirtschaftlichen Kerngrößen nicht simultan bestimmt, sondern zunächst unabhängig voneinander geschätzt. Bei diesem ersten Prognoseschritt können sowohl indikatorgestützte als auch ökonometrische Verfahren für die Einzelschätzungen der BIP-Komponenten, des Arbeitsmarkts und des Staatskontos zur Anwendung gelangen. Hinzu kommen nichtformalisierte, auf der persönlichen Kenntnis des gegenwärtigen und des vergangenen Wirtschaftsgeschehens beruhende Ansätze (intuitive Prognoseverfahren). Sie basieren auf dem theoretischen Wissen und auf der Erfahrung des Prognostikers, insbesondere auf der Kenntnis der durchschnittlichen Streuung der zu prognostizierenden Variablen in der Vergangenheit sowie der singulären Anpassungsreaktionen bei historischen exogenen Schocks. Des weiteren werden Analogien aus früheren vergleichbaren Konjunkturphasen herangezogen (stilized facts), hinzu kommen Trendextrapolationen von Einzelvariablen und autoregressive Ansätze. Schließlich gibt es institutionell prädeterminierte Schätzansätze. Diese werden u.a. bei der Prognose der staatlich geleisteten Transfers an die privaten Haushalte (Geldleistungen der Sozialversicherung, Geldleistungen für die Kindererziehung, Sozialhilfe usw.) verwendet oder bei der Prognose der Arbeitseinkommen (z.B. tarifvertraglich vereinbarte Lohnerhöhungen oder spezielle Arbeitszeitregelungen in einzelnen Wirtschaftsbereichen).

In einem zweiten Schritt werden die Einzelschätzungen der BIP-Komponenten mit Hilfe der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung zusammengefügt. In einem mehrstufigen (iterativen) Prozeß werden die Teilprognosen des BIP, des Arbeitsmarkts und des Staatskontos auf ökonomische Konsistenz geprüft und solange geändert, bis sich ein widerspruchsfreies Bild ergibt, dem die größte subjektive Wahrscheinlichkeit beigemessen wird.³⁵ Bei der Überprüfung macht man sich vor allem die saldenmechanischen Zusammenhänge der VGR zunutze (Kreislaufprinzip). Zur Absicherung und Überprüfung der iterativ-analytischen Prognoseergebnisse können zusätzlich auch ökonometrische Strukturmodelle verwendet werden. Weicht eine analytische Prognose - bei gleich gesetzten exogenen Variablen und Politikparametern - gravierend vom Modellergebnis ab, so kann dies auf Prognosefehler hindeuten. Strukturmodelle sind damit ein wichtiges Instrument zur Konsistenzprüfung von iterativ-analytischen Schätzergebnissen. Letztere können - vice versa - natürlich auch zur Überprüfung der Spezifikation eines Strukturmodells herangezogen werden.

Der besondere Vorteil des iterativ-analytischen Verfahrens besteht darin, daß das gesamte verfügbare qualitative wie quantitative Datenmaterial verwendet werden kann. Neue Informationen am aktuellen Rand lassen sich jederzeit mühelos einbauen. Es gibt keine Begrenzung der Variablenzahl. Aufgrund der Mehrstufigkeit des Verfahrens können die Teilprognosen von Bereichsspezialisten erstellt werden, die auf ihrem jeweiligen Arbeitsgebiet über ein großes Detailwissen verfügen. Der Schätzansatz bietet eine besondere Flexibilität, sich auf die jeweils wichtigsten neuralgischen Punkte der Konjunktur am aktuellen Rand und im eigentlichen Prognosezeitraum zu konzentrieren. Besondere Vorteile ergeben sich auch bei der Berücksichtigung von Statistikmängeln oder bei der Einbeziehung von bereits bekannten wirtschaftlichen Sonderereignissen (exogene Schocks, Vorzieh- und Nachholeffekte, Großprojekte). Wie die Erfahrungen mit den Prognosen nach der deutschen Wiedervereinigung zeigen, können selbst Transformationsprozesse, die ja von großen Strukturbrüchen gekennzeichnet sind, in gewissen Grenzen berücksichtigt werden. Regressionsanalytische Verfahren scheiden hier bereits wegen des Fehlens von hinreichend langen Zeitreihen aus der amtlichen und nichtamtlichen Statistik aus. Schließlich können für iterativ-analytische Teilprognosen bei Bedarf auch spezielle ökonometrische Strukturmodelle, zeitreihenanalytische Verfahren oder Indikatoransätze herangezogen werden, was eine Brücke zu den anderen Prognosemethoden schlägt. Nachteilig ist allerdings, daß die Komplexität des Verfahrens die ökonomische Konsistenz der einzelnen Teilschätzungen gefährden kann. Außerdem sind iterativ-analytische Prognosen aufgrund des angewandten Methodenpluralismus intersubjektiv immer nur begrenzt nachvollziehbar.³⁶
 

Die ifo Konjunkturprognose

Die übliche ifo Konjunkturprognose für Deutschland hat einen Prognosehorizont von bis zu zwei Jahren und basiert auf dem iterativ-analytischen Verfahren. Für die wichtige Analyse und Diagnose der konjunkturellen Situation am aktuellen Rand, die naturgemäß die Ausgangsbasis für die Konjunktur im Prognosezeitraum bildet und auf die im ifo Institut besonderes Augenmerk gelegt wird, werden in der Regel Indikatoransätze herangezogen. Diese stützen sich primär auf eigene Befragungsergebnisse und Monatsdaten der Bundesstatistik (vgl. Übersicht). Für ergänzende Kontrollrechnungen und Politiksimulationen verwenden wir derzeit ein internationales ökonometrisches Strukturmodell, das die wichtigsten westlichen Industrieländer abbildet und über die Außenhandelsverflechtungen miteinander verknüpft (Oxford Economic Forecasting-Modell). Mit dem OEF-Modell werden vorrangig auch die Auswirkungen von internationalen Ereignissen (z.B. die derzeitige Wirtschafts- und Finanzkrise in Fernost oder in Rußland) auf die Entwicklung der Weltwirtschaft und der deutschen Wirtschaft abgegriffen, wobei selbstverständlich auch die Ergebnisse des ifo Konjunkturtests International Berücksichtigung finden.

In der Rechenpraxis wird vom ifo Institut eine Vielzahl von Variablen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung und anderer amtlicher Statistiken (z.B. Spezialhandelsstatistik, Verbraucherpreisstatistik, Arbeitsmarkt- und Tariflohnstatistik, Abrechnungsergebnisse der Sozialversicherungsträger usw.) iterativ-analytisch vorausgeschätzt. Die Teilprognosen, die bis auf das Staatskonto auf vierteljährlicher, oftmals sogar auf monatlicher Basis erstellt werden, werden mit Hilfe des Tabellensystems der VGR zusammengefaßt und für die Veröffentlichung auf Halbjahres- bzw. Jahreswerte umgerechnet. Besonders wichtige Kennzahlen werden für West- und Ostdeutschland getrennt prognostiziert; die Werte für Gesamtdeutschland ergeben sich in derartigen Fällen nachrichtlich.

Das reale Bruttoinlandsprodukt wird zunächst getrennt aus den einzelnen Komponenten der Entstehungs- und Verwendungsseite geschätzt.³⁷ Die Entstehungsseite des BIP folgt aus der prognostizierten Entwicklung der amtlichen Nettoproduktionsindizes (aus den Bereichen Bergbau, Energie, Industrie und Bau) bzw. den produzierten Mengen landwirtschaftlicher Güter, aus den voraussichtlichen Umsätzen von Groß- und Einzelhandel sowie aus der erwarteten Produktion im Dienstleistungssektor und beim Staat (unter Einrechnung der Wertschöpfung der privaten Haushalte und Organisationen ohne Erwerbszweck). Die Produktion im letztgenannten Sektor wird global über die voraussichtliche Entwicklung der Arbeitsproduktivität und der Zahl der Beschäftigten quantifiziert. Die Verwendungsseite des BIP wird disaggregiert geschätzt über eine Prognose der Inlandsnachfrage (Verbrauch, Anlageinvestitionen und Vorratsveränderung) und des Außenbeitrags. Die Prognose der Anlageinvestitionen erfolgt wiederum getrennt nach Ausrüstungsinvestitionen, gewerblichem und öffentlichem Bau sowie Wohnungsbau. Der Außenhandel wird über eine Schätzung der Waren- und Dienstleistungsströme zwischen In- und Ausland erfaßt, wobei fallweise auch eine disaggregierte Quantifizierung des Warenhandels nach Ländern und Ländergruppen vorgenommen wird. Die funktionale Einkommensverteilung ergibt sich aus der Abschätzung der Lohn- und Gehaltsentwicklung (die wiederum von der erwarteten - bzw. in Teilbereichen bereits bekannten - Anhebung der Tarifverdienste und der Zahl der beschäftigten Inländer abhängt und neben den Transfereinkommen und den Entnahmen eine wichtige Bestimmungsgröße für den privaten Verbrauch ist) und der Bruttoeinkommen aus Unternehmertätigkeit und Vermögen. Letztere werden durch die Saldenmechanik der VGR implizit ermittelt, wobei zusätzlich den Abschreibungen, die den wertbedingten Verschleiß der zukünftigen Produktion messen, und dem Saldo aus indirekten Steuern und Subventionen Rechnung zu tragen ist.

Zusätzlich wird das Staatsbudget geschätzt, das einmal vom nominalen Staatsverbrauch abhängt, d.h. von der Wertschöpfung der staatlich Bediensteten und von den Güterkäufen der Gebietskörperschaften und der Sozialversicherung. Außerdem sind die zukünftigen Einnahmen an direkten und indirekten Steuern sowie die Transferzahlungen des Staates detailliert abzugreifen. Schließlich wird die voraussichtliche Arbeitsmarktentwicklung in Abstimmung mit der erwarteten Konjunktur in den wichtigsten Wirtschaftssektoren prognostiziert. Die Gesamtzahl der Beschäftigten hängt ab von der Entwicklung des realen BIP und der erwarteten Veränderung der Arbeitsproduktivität, die Zahl der Arbeitslosen folgt aus der Differenz von Arbeitsangebot und der Zahl der Erwerbstätigen (abhängig Beschäftigte und Selbständige). Insbesondere gilt es den zum Prognosezeitpunkt bereits bekannten arbeitsmarktpolitischen Maßnahmen Rechnung zu tragen, die erfahrungsgemäß in nicht unerheblichem Maße auf die Arbeitsmarktentwicklung einwirken können.

Die Schätzung der Verwendungsseite des BIP erfolgt in jeweiligen und konstanten Preisen³⁸; die Entstehungsseite wird dagegen nur real prognostiziert. Die Einkommensverteilung, die sich zum Teil residual ergibt, wird aufgrund des fehlenden Mengengerüsts lediglich in laufenden Preisen ausgewiesen. Die Überprüfung der Prognose auf ökonomische Konsistenz erfolgt in mehreren Schritten: Die Produktionsschätzungen, wie sie sich aus dem VGR-Rahmen ergeben, werden in der Regel durch spezifische Branchenprognosen (wichtige Industriesparten, Bau und Handel) abgeglichen, deren Bausteine nicht zuletzt wieder aus ifo Konjunkturumfragen genommen werden. Der iterativ-analytischen Top-down-Prognose wird also eine sektorale Bottom-up-Prognose gegenübergestellt.³⁹ Eine zweite Kontrolle der Entstehungsseite erfolgt dadurch, daß die Teilergebnisse für einzelne Wirtschaftsbereiche mit den Prognosen für verwandte Nachfragekategorien abgestimmt werden (so Einzelhandel mit privatem Verbrauch oder Bauproduktion mit Bauinvestitionen). Die Prognose des realen privaten Verbrauchs wird insbesondere überprüft durch einen Abgleich mit den verfügbaren Einkommen (Bruttolohn- und -gehaltsumme nach Abzug von Lohnsteuer und Sozialversicherungsbeiträgen, übertragene Einkommen und verteilte Gewinn- und Vermögenseinkommen) unter Berücksichtigung der Sparquote (Ersparnis in % des verfügbaren Einkommens) und der Verbraucherpreisentwicklung. Die Prognose der Waren- und Dienstleistungsimporte wird u.a. anhand der prognostizierten Importelastizität überprüft, die sich implizit aus der BIP-Prognose ergibt. Auch ein Konsistenzcheck der Schätzungen von Einkommensverwendung und -verteilung wird gemacht, indem z.B. die Entwicklung der Ausrüstungsinvestionen mit der erwarteten Veränderung der Gewinne verglichen wird. In einem mehrstufigen Prozeß werden die einzelnen Teilprognosen auf Konsistenz solange geprüft und immer wieder geändert, bis sich ein ökonomisch widerspruchsfreies Bild ergibt. In der letzten Iterationsrunde werden Feinabstimmungen primär nur noch bei den Vorratsinvestitionen und den Bruttoeinkommen aus Unternehmertätigkeit und Vermögen vorgenommen, weil diese Aggregate selbst ex post von der amtlichen Statistik lediglich mit größeren Schätzungenauigkeiten ermittelt werden können.
 

Fazit

Letztlich basieren alle vorgestellten Prognosemethoden auf der systematischen, theoriegestützten Fortschreibung der durchschnittlichen Entwicklung der Vergangenheit in die Zukunft. Der Schätzfehler wird dann minimal sein, wenn das vorhandene Wissen des Prognostikers über die Gegenwart (Diagnose der aktuellen konjunkturellen Situation) möglichst umfassend ist⁴⁰, die im Schätzzeitraum geltenden Rahmenbedingungen hinreichend gut getroffen werden (was die Abwesenheit von Strukturbrüchen oder internationalen Krisen beinhaltet) und die zugrundegelegten wirtschaftstheoretischen Paradigma angemessen sind. Letzterer Punkt verdient besondere Aufmerksamkeit: Anders als in den Naturwissenschaften besteht in den Wirtschaftswissenschaften keine Möglichkeit, Erkenntnisse über den Zusammenhang zwischen erklärenden und zu erklärenden Variablen in kontrollierten Experimenten zu gewinnen. Volkswirtschaftliche Theorien sind daher lediglich orts- und zeitgebundene »Wenn-Dann-Sätze« (Quasi-Gesetze). Sie gelten um so gesicherter, je mehr Widerlegungsversuche sie überstanden haben. Gleichwohl bleibt aber immer eine mehr oder weniger ausgeprägte Unsicherheit über die Gültigkeit der für die Prognose herangezogenen Gesetzmäßigkeiten bestehen.⁴¹

Wie sieht die Prognoseleistung des ifo Instituts, das sich primär auf das iterativ-analytische Verfahren stützt und am aktuellen Rand in besonderem Maße die eigenen Unternehmensbefragungen (ifo Konjunkturtest, ifo Investitionstest, Prognose 100) heranzieht, für die Zielvariable Bruttoinlandsprodukt aus?⁴² Im Zeitraum 1991 bis 1997 wurde die durchschnittliche Veränderungsrate des realen BIP in Westdeutschland in vier Jahren (1991, 1992, 1996 und 1997) bis auf 0,3 Prozentpunkte genau getroffen. Die Schätzungenauigkeit lag damit innerhalb der Fehlergrenzen, die das Statistische Bundesamt für dieses Aggregat im allgemeinen auf ± 0,5 Prozentpunkte veranschlagt. Der noch wichtigere konjunkturelle Verlauf, d.h. die Veränderung des saisonbereinigten BIP von Quartal zu Quartal, ist sogar in fünf Jahren (1991, 1993, 1994, 1996 und 1997) »von der Richtung her« zutreffend prognostiziert worden.

Besondere Problemjahre für die Konjunkturprognose waren jedoch 1992 und 1995. Im Jahr 1992 war - trotz einer »Punktlandung« beim Jahresdurchschnittsergebnis - der saisonbereinigte Verlauf des BIP falsch eingeschätzt worden. Für die zweite Hälfte des Jahres 1992 hatte das ifo Institut mit einer allmählichen konjunkturellen Belebung gerechnet, statt dessen war die Produktion massiv eingebrochen. Hier ist nicht nur die Dynamik der Konjunktur falsch prognostiziert worden, sondern auch die Richtung - ein Wendepunkt wurde übersehen. Maßgeblich hierfür waren Diagnosemängel (so signalisierten wichtige Indikatoren lediglich Konjunkturabschwächung, nicht aber Rezession⁴³) und falsch antizipierte Rahmenbedingungen (unerwartete Leitzinserhöhungen der Bundesbank, Turbulenzen im Europäischen Währungssystem und eine unsensibel geführte Diskussion über Steuer- und Abgabenerhöhungen, die das Wirtschaftsklima schwer belastete). Hinzu kam schließlich eine Überschätzung der Stabilität des privaten Sektors; die zum Prognosezeitpunkt bereits eingetretene Verschlechterung der Angebotsbedingungen wirkte schneller und stärker dämpfend als angenommen (Theoriefehler). Die Wachstumspause des BIP im Jahr 1995 war ebenfalls nicht rechtzeitig erkannt worden. Hierfür sind primär veränderte Rahmenbedingungen (unerwartet hohe Lohnabschlüsse insbesondere im Metallbereich und eine kräftige Aufwertung der D-Mark) verantwortlich zu machen. Daß es bei den Prognosen für 1992 und 1995 auch zu den (üblichen) Diagnosefehlern (wegen unzureichender Datenlage am aktuellen Rand bzw. wegen Saisonbereinigungsproblemen) kam, braucht nicht weiter betont zu werden.⁴⁴

Insgesamt gesehen fällt die ifo Prognosebilanz für das reale Bruttoinlandsprodukt nicht schlecht aus. Gleichwohl wird - trotz aller Verfeinerungen und Weiterentwicklungen der Schätzverfahren - die Konjunkturprognose für die Bundesrepublik Deutschland zusehends schwieriger. Neben den ökonomischen Folgen der deutschen Wiedervereinigung schlägt hier vor allem die zunehmende Internationalisierung der Wirtschaft und die Globalisierung der Märkte mit ihren vielfältigen Rückwirkungen zu Buche. Außerdem gilt es dem Regimewechsel der Wirtschaftspolitik seit Anfang der achtziger Jahre - Abkehr von der nachfrageorientierten Globalsteuerung (im Sinne des Stabilitäts- und Wachstumsgesetzes), Hinwendung zu angebotspolitischen Maßnahmen - Rechnung zu tragen.

Unter kurzfristigen Aspekten ist normalerweise die Nachfrage (von in- und ausländischen Investoren und Verbrauchern sowie der öffentlichen Hand) entscheidend für die Entwicklung von gesamtwirtschaftlicher Produktion, Beschäftigung und Arbeitslosigkeit, aus längerfristiger Sicht sind es die Angebotsbedingungen (z.B. der Flexibilitätsgrad des Arbeitsmarkts, das Ausmaß an staatlicher Regulierung oder die Ausgestaltung des Steuer- und Transfersystems). Allerdings können auch angebotspolitische Maßnahmen bereits kurzfristig wirken: So kann eine Senkung der Staatsquote über eine Kürzung konsumtiver Staatsausgaben bereits auf kurze Sicht dann eine höhere private Nachfrage nach sich ziehen, wenn die Wirtschaftssubjekte - bei entsprechend langem Planungshorizont - durch diese Maßnahme mit einer geringeren Staatsschuld rechnen, deshalb zukünftig niedrigere Steuern erwarten und im Vorgriff darauf bereits heute mehr auszugeben bereit sind.⁴⁵ Die von der Senkung der Staatsausgaben ausgehende Dämpfung der gesamtwirtschaftlichen Nachfrage könnte in diesem Fall wenigstens zum Teil durch höhere private Ausgaben ausgeglichen werden.

Die empirische Relevanz derartig komplizierter Wirkungsketten ist bereits für die Vergangenheit naturgemäß schwer zu testen; um so schwieriger ist es, angebotspolitisch motivierte Reaktionen der Wirtschaftssubjekte in eine Konjunkturprognose adäquat einzubauen.⁴⁶ Neben den quantitativen Auswirkungen auf das Bruttoinlandsprodukt ist hier nämlich immer auch die Frage zu beantworten, wann es zu den angestrebten Verhaltensänderungen der Wirtschaftssubjekte kommt. Angebotspolitik zielt letztlich immer auf die Stabilisierung und Verbesserung der Erwartungen der Marktakteure. Verbesserte Angebotsbedingungen sind zwar eine notwendige, nicht immer aber auch hinreichende Bedingung für mehr Wachstum und höhere Beschäftigung schon auf die kurze Frist. Um so größere Bedeutung kommt deshalb den Konjunkturindikatoren zu, die frühzeitig über wichtige Tendenz- und Stimmungsänderungen in der Wirtschaft Auskunft geben können.
 

Wolfgang Nierhaus
 
 
 

1 Vgl. H.-J. Vosgerau, Artikel »Konjunkturtheorie«, in: Handwörterbuch der Wirtschaftswissenschaften, Bd. 4, 1978, S. 478-507.

2 Vgl. J. Kromphardt, Konjunkturtheorie heute: Ein Überblick, in: ZWS 109, 1989, S. 173-231.

3 Interessiert allein die Industriekonjunktur, so kann auch die monatliche Produktion des verarbeitenden Gewerbes als Referenzreihe herangezogen werden.

4 Für die Ausschaltung von saisonalen Einflüsse in Zeitreihen gibt es verschiedene Verfahren, was bei gleichen Ursprungswerten zu unterschiedlichen Aussagen über den Konjunkturverlauf und über die Position im Konjunkturzyklus führen kann. Da die Auswirkungen von saisonalen Einflüssen im einzelnen unbekannt sind, weil sich ihre Stärke immer wieder ändert, gibt es kein objektiv »richtiges« Saisonbereinigungsverfahren. In der Prognosepraxis werden deshalb verschiedene Saisonbereinigungsverfahren parallel eingesetzt. Aber auch bei Anwendung des gleichen Saisonbereinigungsverfahrens kann es insbesondere bei den Endwerten einer Zeitreihe zu Korrekturen kommen, nämlich dann, wenn neue Werte in die Rechnung einbezogen werden, durch die sich die durchschnittliche Saisonbewegung verschiebt. Saisonbereinigte Werte haben daher immer einen vorläufigen Charakter. Auf eine Analyse der Ursprungswerte kann deshalb nicht verzichtet werden. Vgl. dazu Deutsche Bundesbank, Die Saisonbereinigung als Hilfsmittel der Wirtschaftsbeobachtung, in: Monatsberichte der Deutschen Bundesbank, 10/1987, S. 30 ff. sowie G. Goldrian, Zum Problem der Vorläufigkeit saisonbereinigter Daten, in: ifo Wirtschaftskonjunktur, 2/1972, S. 28 ff.

5 Im allgemeinen hat die Veränderung der Produktion (im Vergleich zur Vorperiode) einen statistischen Vorlauf gegenüber dem Auslastungsgrad des Produktionspotentials (tatsächliche Produktion in Relation zur potentiellen Produktion bei Normal- bzw. Vollauslastung der Produktionsfaktoren). So ist die Veränderungsrate dort am größten (kleinsten), wo die Produktion am stärksten steigt (fällt). Üblicherweise nimmt aber in diesen Konjunkturphasen der Auslastungsgrad noch zu (ab), so daß noch nicht von einem oberen (unteren) Wendepunkt gesprochen werden kann.

6 Vielfach werden Konjunkturschwankungen auch als Abweichungen der saisonbereinigten Produktion vom Trend definiert. Wendepunkte sind damit Extrempunkte der Trendabweichung. Die Trennung zwischen Konjunktur und Trend ist allerdings nicht unproblematisch: Die Isolierung eines (deterministischen) Trends setzt voraus, daß keine Wechselwirkungen zwischen Trend und Konjunktur bestehen. Insbesondere sollten konjunkturelle Störungen - Schocks - den Trend nicht beeinflussen. Dies ist konjunkturtheoretisch und auch aus statistischen Gründen keineswegs unbestritten. So werden Konjunkturschwankungen in der Theorie der realen Konjunkturzyklen als Folge von zufälligen (Produktivitäts-)Schocks auf den Wachstumstrend erklärt. Zudem gibt es verschiedene Verfahren zur Trendbereinigung von Zeitreihen, deren Ergebnisse unterschiedlich sind. Vgl. G. Tichy, Konjunktur, Berlin, Heidelberg, New York 1994, S. 22 ff.

7 Vgl. J.D. Lindlbauer, Kapazitätsauslastung im ifo Konjunkturtest - mehr als eine Prozentzahl, in: ifo Schnelldienst, 7/1998, S. 9 ff.

8 Vgl. G. Tichy, Konjunktur, a.a.O., S. 20 f.

9 Hierzu zählen etwa die sechs führenden wirtschaftswissenschaftlichen Forschungsinstitute, der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, das Bundeswirtschaftsministerium und die Deutsche Bundesbank.

10 In einer hierzu parallel durchgeführten zweiten Entstehungsrechnung wird das reale BIP aus der geschätzten Arbeitsproduktivität (pro Stunde) und des geleisteten Arbeitsvolumens (Produkt aus der Zahl der jährlich zur Verfügung stehenden Arbeitstage, der Zahl der je Arbeitstag geleisteten Arbeitsstunden und der Erwerbstätigenzahl) abgeleitet.

11 Zeitraum, der kalendarisch ganz oder zumindest teilweise bereits abgelaufen ist, für den aber noch kein oder nur unvollständiges Datenmaterial vorliegt.

12 Insbesondere hängt die Wahl des jeweiligen Prognoseverfahrens von den verfügbaren amtlichen und nichtamtlichen Daten ab.

13 Daneben gibt es freilich noch eine Vielzahl anderer mathematisch-statistischer Prognoseverfahren (neuronale Netze, chaostheoretische Ansätze usw.), die sich allerdings zum Teil noch im Entwicklungsstadium befinden und deshalb noch nicht in nennenswertem Umfang in die praktische Prognosearbeit Eingang gefunden haben.

14 Vgl. K.H. Oppenländer, Eigenschaften und Einteilung von Konjunkturindikatoren, in: K.H. Oppenländer (Hrsg.), Konjunkturindikatoren, München, Wien 1995, S. 26 f.

15 So werden für den amtlichen Index des Auftragseingangs bzw. der Nettoproduktion im verarbeitenden Gewerbe zunächst vorläufige Monatswerte publiziert, die für Unternehmen, deren Daten noch nicht eingegangen sind, die entsprechenden Werte des Vormonats enthalten. Erst etwa drei Wochen später folgen die endgültigen Werte.

16 Der Vorteil, daß im ifo Konjunkturtest originär stetige Daten in kategorialer Form erhoben werden, liegt darin, daß durch die verringerte Informationsanforderung die Erhebungskosten für die Firmen sinken, weil der Zeitaufwand für die Beantwortung der Fragen geringer ist. Dies erhöht naturgemäß die Antwortbereitschaft der befragten Unternehmen.

17 Um aus den Antworten einen praktisch handhabbaren Indikator für die Gesamtwirtschaft herzuleiten, werden die Einzelangaben zunächst zu sammengewichtet. Das Ergebnis drückt aus, welcher gewichtete Prozentsatz der befragten Unternehmen eine günstige, eine indifferente oder negative Meldung abgegeben hat (z.B. »wird steigen«: 40%; »wird gleichbleiben«: 50%, »wird sinken«: 10%). Dann wird ein Saldo aus den positiven und negativen Prozentsätzen gebildet (im Beispiel: + 40% - 10% = + 30%). Durch das Aneinanderreihen der Salden entstehen Zeitreihen, die mit Daten aus der amtlichen Statistik optisch oder mit wirtschaftsstatistischen Methoden verglichen werden können. Vgl. J.D. Lindlbauer, Ausgewählte Einzelindikatoren, in: K.H. Oppenländer (Hrsg.), Konjunkturindikatoren, a.a.O., S. 75 f.

18 Konkret ergibt sich das ifo Geschäftsklima aus der Formel GK = [(GL+200)(GE+200)]1/2 - 200, wobei GL den Saldo aus den positiven und negativen Meldungen zur aktuellen Geschäftslage bezeichnet und GE den Saldo aus den positiven und negativen Meldungen zu den Geschäftsaussichten in den nächsten sechs Monaten. Zur Vermeidung von negativen Werten im Wurzelterm werden die beiden Variablen GL und GE jeweils um die Konstante 200 erhöht.

19 Abweichungen des saisonbereinigten Index der industriellen Nettoproduktion vom Trend, zusätzlich geglättet mit gleitenden 3-Quartalsdurchschnitten.

20 Vgl. J.D. Lindlbauer, Ausgewählte Einzelindikatoren, in: K.H. Oppenländer (Hrsg.), Konjunkturindikatoren, a.a.O., S. 76.

21 Vgl. G. Nerb, Aussagefähigkeit ausgewählter Indikatoren an konjunkturellen Wendepunkten, in: K.H. Oppenländer (Hrsg.), Konjunkturindikatoren, a.a.O., S. 324.

22 Die Regressionsanalyse ist eine statistische Technik zur Quantifizierung von funktionalen Zusammenhängen zwischen zwei Variablen (Einfachregression) oder zwischen einer abhängigen und mehreren unabhängigen Variablen (multiple Regression).

23 Entsprechend komplexe Strukturmodelle enthalten zusätzlich auch noch technische Gleichungen und institutionelle Gleichungen. Technische Gleichungen sind z.B. makroökonomische Produktionsfunktionen, die den Zusammenhang zwischen dem Einsatz von Produktivleistungen und der Ausbringung im Rahmen von Produktionsprozessen auf gesamtwirtschaftlicher Ebene zeigen. Typische Beispiele für institutionelle Gleichungen sind Steueraufkommensfunktionen, die den Zusammenhang zwischen dem Steueraufkommen und der jeweiligen Bemessungsgrundlage darstellen. Auch technische und institutionelle Gleichungen sind in der Regel zufallsbehaftet.

24 Dynamische Strukturmodelle enthalten - neben exogenen Variablen - auch zeitverzögerte endogene Variable als Regressoren.

25 Nach der Lucas-Kritik können sich die Regressionsparameter ökonometrischer Strukturmodelle unter dem Einfluß der Wirtschaftspolitik dann ändern, wenn die Marktakteure veränderte Politikregeln erkennen und in ihr ökonomisches Verhalten einbeziehen. Sofern ein Strukturmodell derartige Erwartungsanpassungen nicht adäquat (d.h. über hinreichend mikroökonomisch fundierte Optimierungskalküle) berücksichtigt, eignen sich Modelle, deren Parameter auf der Basis zurückliegender Daten geschätzt wurden, bestenfalls näherungsweise für die Evaluierung zukünftiger wirtschaftspolitischer Maßnahmen. Vgl. R.E. Lucas, Econometric Policy Evaluation: A Critique, in: K. Brunner, A.H. Meltzer (Hrsg.), The Phillips Curve and Labor Markets, Vol. 1 of Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Amsterdam, 1976, S. 19-46.

26 Diese Starrheiten lassen sich allerdings durch ein »Nachsteuern von Hand«, auch »fine-tuning« genannt, reduzieren. Technisch geschieht das, indem für diejenigen Störvariablen der Verhaltensgleichungen, deren Ergebnisse im Prognosezeitraum oder bereits am aktuellen Rand aufgrund neuer Informationen korrekturbedürftig erscheinen, statt Null ein Wert eingesetzt wird, der das Prognoseergebnis in die gewünschte Richtung ändert (judgemental adjustment).

27 Das vektorautoregressive Schätzverfahren geht auf Sims zurück. Vgl. C.A. Sims, Macroeconomics and Reality, in: Econometrica, Vol. 48, 1980, S. 1-48.

28 Vgl. F.X. Diebold, The Past, Present, and Future of Macroeconomic Forecasting, Federal Reserve Bank of Philadelphia, Working Paper No. 97-20, 1997, S. 6 ff.

29 Hängt die Richtigkeit einer Prognose dagegen vom Zutreffen bestimmter Annahmen über exogene Variable ab, so spricht man von einer »bedingten« Prognose.

30 Welche Variable aus der eigentlichen Konjunkturprognose heraus erklärt und welche Variablen als Randbedingungen gesetzt werden, kann nicht definitorisch, sondern allein im Hinblick auf die jeweilige Problemstellung entschieden werden. Die Aussagekraft einer Konjunkturprognose hängt davon ab, inwieweit zentrale Variable durch die eigentliche Prognose erklärt oder lediglich in den Annahmen enthalten sind. Vgl. R. Weichhardt, Zur Beurteilung von Konjunkturprognosen, Tübingen 1982, S. 11.

31 Wenn zum 1. Januar 1999 die Verantwortung für die Geldpolitik von den an der EWU beteiligten Notenbanken auf das ESZB (Europäisches System der Zentralbanken) übergeht, werden Annahmen über die deutsche Geldpolitik natürlich obsolet.

32 Dabei ist auf die innere Konsistenz der Annahmen zu achten: So muß eine Annahme über den DM-Wechselkurs gegenüber dem US-Dollar u.a. harmonieren mit den Annahmen über den Kurs der Geldpolitik in den USA und in der Bundesrepublik sowie in den anderen westlichen Industrieländern. Auch die jeweiligen Staats- und Leistungsbilanzdefizite sind zu berücksichtigen.

33 Hierzu ein Beispiel: So muß am aktuellen Rand geprüft werden, ob eine signifikante Erhöhung der Vorratsinvestitionen, die sich in den jüngsten VGR-Ergebnissen finden mag, ein Indiz für eine konjunkturelle Besserung ist (wenn z.B. die Unternehmen in Erwartung steigender Umsätze ihre Rohstofflager aufstocken) oder aber für eine Verschlechterung (wenn aufgrund sinkender Umsätze die Fertigwarenlager ansteigen, so daß eine Einschränkung der Produktion zu erwarten ist) oder ob sich dahinter lediglich ein statistisches Meßproblem verbirgt. Letzteres wäre dann der Fall, wenn z.B. das Statistische Bundesamt aufgelaufene Differenzen zwischen der Entstehungs- und Verwendungsseite des BIP bei der ersten vorläufigen Schätzung mangels näherer Information der Lagerveränderung zuordnet und sie erst später bei mehr Information als Verbrauch, Investition oder Ausfuhr verbucht.

34 Vgl. A. Krumper, Die Praxis der Konjunkturprognose des ifo Instituts, in: ifo Studien, 2-3/1990, S. 91.

35 Der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung (SVR) stellt hierzu fest: Die Prognose »ist eine Projektion, der wir zwar eine größere Wahrscheinlichkeit beimessen als allen anderen, aber sie braucht noch nicht einmal eine hohe Wahrscheinlichkeit zu besitzen.« SVR, Jahresgutachten 1964/65, TZ 217.

36 Zu den Vor- und Nachteilen der iterativ-analytischen Prognose siehe auch G. Tichy, Konjunktur, a.a.O., S. 206 ff.

37 Alle Ursprungswerte der Entstehungs- und Verwendungsseite des BIP werden aus vierteljährlichen saisonbereinigten Werten ermittelt.

38 Der BIP-Deflator wird implizit über die Verwendungsseite ermittelt. Er ergibt sich aus der Relation der BIP-Verwendung in jeweiligen Preisen und der Verwendung in konstanten Preisen. Vgl. dazu auch W. Nierhaus, 1998: Gesamtwirtschaftlicher Preisanstieg bleibt moderat, in: ifo Schnelldienst, 5/1998, S. 3 ff.

39 Vgl. A. Krumper, Die Praxis der Konjunkturprognose des ifo Instituts, a.a.O., S. 94.

40 Hierzu gehört auch, daß die vorliegenden statistischen Daten, auf die der Prognostiker sein Wissen stützt, die Gegenwart möglichst genau, d.h. ohne größeren nachträglichen Revisionsbedarf, abbilden.

41 Vgl. hierzu auch: M. Perlman, Was bestimmt das wirtschaftswissenschaftliche Denken?, in: ifo Schnelldienst, 25-26/1998, S. 30 ff. sowie W. Leibfritz, Einige Gedanken zur Wissenschaftlichkeit der empirischen Wirtschaftsforschung, a.a.O., S. 40 ff.

42 Als Prognosewert für ein Jahr t wird die ifo Schätzung vom Dezember des jeweiligen Vorjahres (t-1) herangezogen. Die tatsächliche Entwicklung wird an den ersten Ergebnissen des Statistischen Bundesamts für t gemessen, die im Januar des Jahres t+1 vorliegen. Eine ausführliche Analyse der Prognoseleistung des ifo Instituts hinsichtlich der vier wirtschaftspolitischen Zielgrößen Bruttoinlandsprodukt, Inflationsrate, Arbeitslosenzahl und Außenbeitrag im Zeitraum 1991 bis 1997 findet sich bei W. Nierhaus, ifo Konjunkturprognosen und Wirklichkeit - Eine Ergebnisanalyse für die Bundesrepublik im Zeitraum 1991 bis 1997, in: ifo Wirtschaftskonjunktur, 7/1998, S. R1 ff.

43 Zum Beispiel hatte sich die schwere Rezession 1992/93 in den Geschäftserwartungen der Industrieunternehmen nicht angekündigt. Anders als in der konjunkturellen Schwächephase 1980/81, in der sich zunächst die Geschäftsaussichten eingetrübt hatten (und damit einen eindeutigen Vorlauf vor der späteren Verschlechterung der Lage hatten), blieben von Februar 1991 bis Juli 1992 die Erwartungen grosso modo unverändert. Lediglich die Beurteilung der aktuellen Geschäftslage (und damit auch das ifo Geschäftsklima) hatte sich - parallel zur Abkühlung der Gesamtkonjunktur in Westdeutschland - bis zum Prognosezeitpunkt (Dezember 1991) deutlich verschlechtert. Die abermalige konjunkturelle Wende im Jahr 1993 zeichnete sich dagegen frühzeitig in den Testerwartungen der Unternehmen ab (nämlich bereits im Dezember 1992).

44 Auch von anderen Prognoseinstitutionen wurde die westdeutsche Konjunktur in den Jahren 1992 und 1995 nicht richtig getroffen. Z.B. hatte der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung für das westdeutsche BIP 1992 - ähnlich wie das ifo Institut - eine konjunkturelle Beschleunigung in der zweiten Jahreshälfte vorausgesehen. Das Jahresdurchschnittsergebnis 1992 wurde mit einer Rate von 2 bis 2½% sogar deutlich überschätzt (zum Vergleich die ifo Prognose: 1,5%, erstes vorläufiges Ergebnis des Statistischen Bundesamts: 1,5%). Für das Jahr 1995 war die (Fehl-) Schätzung des Rats für das westdeutsche BIP, was den Verlauf und das Jahresdurchschnittsergebnis anbelangt, nahezu deckungsgleich mit der ifo Prognose. Vgl. SVR, Jahresgutachten 1991/92, TZ 15* und TZ 37* sowie Jahresgutachten 1994/95, TZ 19* und TZ 34*.

45 Dies ist eine Implikation des Ricardianischen Äquivalenztheorems. Vgl. R.J. Barro, Are Government Bonds Net Wealth?, in: Journal of Political Economy, Vol. 82, 1974, S. 1095-1117.

46 Vgl. hierzu etwa die Einschätzung der konjunkturellen Wirkungen der Finanzpolitik im Prognosejahr 1997 durch die Mehrheit des Sachverständigenrats und die hiervon abweichende Minderheitsmeinung des Ratsmitglieds W. Franz, in: SVR, Jahresgutachten 1996/97, TZ 295.

(aus ifo Schnelldienst 28/1998)