{"id":103497,"date":"2019-10-23T11:00:24","date_gmt":"2019-10-23T11:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/10\/maurer-hunziker-11-2019-2fr\/"},"modified":"2023-08-23T22:56:04","modified_gmt":"2023-08-23T20:56:04","slug":"maurer-hunziker-11-2019_de-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2019\/10\/maurer-hunziker-11-2019_de-2\/","title":{"rendered":"PMI: Wissen am Anfang der Wertsch\u00f6pfungskette"},"content":{"rendered":"<p>In Industrieunternehmen stehen die Einkaufsabteilungen am Anfang des Produktionsprozesses. Entsprechend sp\u00fcren Einkaufsmanager Nachfrageschwankungen, bevor diese in den Produktions- oder Umsatzzahlen sichtbar werden. Der Einkaufsmanager-Index (Purchasing Managers\u2019 Index; PMI) nutzt diesen Vorlauf zur Prognose der Konjunktur. Das Konzept wurde 1948 in den USA entwickelt und Mitte der Neunzigerjahre auch in Europa eingef\u00fchrt. Mittlerweile ist f\u00fcr beinahe 30 L\u00e4nder ein PMI erh\u00e4ltlich. In der Schweiz publiziert die Grossbank Credit Suisse in Zusammenarbeit mit Procure.ch, dem Schweizer Fachverband f\u00fcr Einkauf und Supply Management, seit 1995 einen <a href=\"https:\/\/www.credit-suisse.com\/ch\/de\/unternehmen\/unternehmen-unternehmer\/publikationen.html\">PMI<\/a> f\u00fcr die Industrie.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nIm Gegensatz zu Konjunkturindikatoren, die sich mit Erwartungen besch\u00e4ftigen und als komplexe Konstrukte schwer zu verstehen sind, beschr\u00e4nkt sich das Erhebungsverfahren des PMI auf tats\u00e4chliche wirtschaftliche Aktivit\u00e4ten und eine einfache Erstellung. So werden in der Schweiz jeden Monat rund 300 Industrieunternehmen \u00fcber die Gesch\u00e4ftsentwicklung von Produktion, Auftragsbest\u00e4nden, Lieferfristen, Einkaufslager und Besch\u00e4ftigung befragt. Diese Subindizes erm\u00f6glichen bereits erste Analysen. L\u00e4ngere Lieferfristen deuten etwa auf Kapazit\u00e4tsengp\u00e4sse hin, und die Lagerkomponenten geben Aufschl\u00fcsse dar\u00fcber, ob die Unternehmen von einer Ver\u00e4nderung der Nachfrage \u00fcberrascht worden sind.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nAus den verschiedenen Subindizes erstellen wir in wenigen Rechnungsschritten den PMI-Index. Dessen Wert liegt definitionsgem\u00e4ss zwischen 0 und 100, wobei ein Wert \u00fcber 50 eine expandierende Aktivit\u00e4t im Vergleich zum Vormonat bedeutet. Weist also zum Beispiel der PMI im Juni einen Wert von 60 und im Juli einen Wert von 55 auf, bedeutet das, dass die Industrieaktivit\u00e4t im Juli weiter expandiert hat, jedoch mit einer geringeren Dynamik (beziehungsweise ist die Aktivit\u00e4t weniger verbreitet) als noch im Vormonat.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Zuverl\u00e4ssiger Fr\u00fchindikator<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nIn seiner mittlerweile fast 25-j\u00e4hrigen Existenz hat sich der Industrie-PMI als Fr\u00fchindikator nicht nur f\u00fcr die Industriekonjunktur, sondern auch f\u00fcr die Schweizer Gesamtwirtschaft etabliert. Zwar macht die Industrie nur etwa ein Viertel der gesamten Bruttowertsch\u00f6pfung aus, doch ist der Industriesektor stark mit dem Dienstleistungssektor verflochten. So konsumiert der Industriesektor wichtige Dienstleistungen wie zum Beispiel Unternehmensberatung oder Finanzierungsl\u00f6sungen, wodurch ein Anstieg der Industrieaktivit\u00e4t sich auch positiv auf den Dienstleistungssektor auswirkt. Umgekehrt stellt der Industriesektor zahlreiche G\u00fcter f\u00fcr den Dienstleistungssektor her. Empirische Untersuchungen zeigen allerdings, dass erst bei einem PMI-Wert von weniger als 44,9 Punkten mit einer gesamtwirtschaftlichen Rezession zu rechnen ist und nicht, wie zu erwarten w\u00e4re, bereits beim Unterschreiten der Wachstumsschwelle von 50 Punkten. Offensichtlich braucht es f\u00fcr ein schrumpfendes Bruttoinlandprodukt (BIP) eine deutlich r\u00fcckl\u00e4ufigere Industrieaktivit\u00e4t.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nUm Aussagen \u00fcber die Prognoseg\u00fcte des PMI zu machen, haben wir den PMI seit 1995 mit den Quartalswachstumsraten des realen BIP verglichen. Negative Wachstumsraten, die nur ein Quartal lang anhielten, zeigte der PMI dabei nicht an. Ausgeschlagen hat er hingegen jeweils bei den Rezessionen, die auf die Asien-Krise, das Platzen der Dotcom-Blase und den Ausbruch der Finanzkrise folgten. Erstere konnte man bereits drei Monate vor Quartalsbeginn aus dem Fr\u00fchindikator \u00ablesen\u00bb, die anderen zwei waren erst Anfang beziehungsweise mitten im Quartal in der tats\u00e4chlichen Deutlichkeit sichtbar. Dies ist aber immer noch \u00fcber ein Quartal vor der Ver\u00f6ffentlichung der BIP-Daten. Im Mai 2003 wiederum rutschte der PMI f\u00fcr zwei Monate unter die empirisch ermittelte \u00abRezessionsschwelle\u00bb, ohne dass aber eine Kontraktion der Gesamtwirtschaft folgte. Demgegen\u00fcber hat der PMI korrekterweise nach der Aufhebung des Euromindestkurses durch die Schweizerische Nationalbank (SNB) prognostiziert, dass die Abschw\u00e4chung in der Industrie nicht ausreicht, um die Gesamtwirtschaft in eine Rezession abgleiten zu lassen.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Blick auf Dienstleistungen<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nInsgesamt prognostizierte der PMI die Dynamik des BIP in rund zwei Dritteln aller F\u00e4lle richtig, wobei die Prognosef\u00e4higkeit aber tendenziell abgenommen hat. Zwar war der durchschnittliche Prognosefehler in den vergangenen zehn Jahren geringer als zuvor, doch bei den j\u00fcngeren Werten h\u00e4ufen sich die Fehler\u00a0(siehe <em>Abbildung 1<\/em>).&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Abb. 1: BIP-Wachstumsver\u00e4nderung gegen\u00fcber Vorjahr gesch\u00e4tzt und effektiv (1995 bis 2019)<\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class='chart chart--normal' id='maurer_hunziker_de_1'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#maurer_hunziker_de_1').highcharts({\n\n\nchart: {\n    type: 'bubble',\n    plotBorderWidth: 1,\n    zoomType: 'xy'\n  }, credits: {enabled: false},\n\n  legend: {\n    enabled: false\n  },\n\n  title: {\n    text: ''\n  },\n\n\n\n  xAxis: {\n    title: {\n      text: 'Modellprognosen basierend auf dem PMI-Industrie-Indikator'\n    },\n    plotLines: [{\n            color: 'black',\n            dashStyle: 'dot',\n            width: 2,\n            value: 0,\n            label: {\n                rotation: 0,\n                y: 15,\n               \n                text: '1. 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Die Punkte, die im ersten oder im dritten Quadranten liegen, weisen darauf hin, dass die Sch\u00e4tzung der Wendepunkte korrekt war. Die in den beiden restlichen Quadranten liegenden Punkte betreffen hingegen Sch\u00e4tzungen, bei welchen die Wachstumsdynamik falsch ermittelt wurde.<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Quelle: Seco, Credit Suisse \/ Die Volkswirtschaft<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nUm die Prognoseg\u00fcte des PMI zu verbessern, erstellen wir deshalb seit fast sechs Jahren auch f\u00fcr die Dienstleistungsbranche einen PMI. Die Daten des <a href=\"https:\/\/www.procure.ch\/service\/gewusst-wie\/pmi-industriedienstleistung\/\">Dienstleistungs-PMI<\/a> stammen von Firmen, die mindestens die H\u00e4lfte ihres Umsatzes mit Dienstleistungen erwirtschaften. Die Wahl der Subkomponenten unterscheidet sich dabei von jener des Industrie-PMI. So wird beispielsweise nicht gefragt, wie sich die Lieferfristen ver\u00e4ndert haben. Daf\u00fcr wird registriert, ob mehr oder weniger neue Auftr\u00e4ge eingegangen sind. Und anstelle von \u00abProduktion\u00bb enth\u00e4lt der Dienstleistungs-PMI die Variable \u00abGesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit\u00bb.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nBislang war die Zeitreihe beim Dienstleistungs-PMI noch zu kurz f\u00fcr eine standardisierte Saisonbereinigung. Derzeit verwenden wir noch eine einfache Regression zur Bereinigung der saisonalen Effekte, ab 2020 wird das gleiche Verfahren wie beim Industrie-PMI zur Anwendung kommen. Die bis dato gr\u00f6ssere Sprunghaftigkeit des Dienstleistungs-PMI ist jedoch teils auch auf dessen unterschiedliche Zusammensetzung zur\u00fcckzuf\u00fchren. Eine sehr volatile Gr\u00f6sse ist namentlich die Ver\u00e4nderung von Neuauftr\u00e4gen.&#13;<\/p>\n<h2><strong>Barometer f\u00fcr Exporte<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nEin weiterer Fr\u00fchindikator, den wir auf Basis von Einkaufsmanagerbefragungen erstellen, fokussiert auf der k\u00fcnftigen Nachfrage der bedeutendsten Handelspartner der Schweiz: Das <a href=\"https:\/\/www.credit-suisse.com\/ch\/de\/unternehmen\/unternehmen-unternehmer\/aktuell\/zuversichtliche-export-aussichten-fuer-die-schweizer-kmu.html\">Credit-Suisse-Exportbarometer<\/a> hat die 28 wichtigsten ausl\u00e4ndischen Exportm\u00e4rkte der Schweiz im Blick und gewichtet diese nach dem entsprechenden Exportanteil. Die Datengrundlage bilden die jeweiligen monatlichen PMI-Umfragen in den L\u00e4ndern, die Schweizer Waren und G\u00fcter abnehmen. Da es sich um standardisierte Werte handelt, wird das Exportbarometer in Standardabweichungen angegeben, wobei Werte \u00fcber null darauf deuten, dass die Exporte tendenziell wachsen d\u00fcrften. Das langfristige Durchschnittswachstum der Schweizer Exporte von knapp 5 Prozent liegt im Exportbarometer etwa bei einem Punkt (siehe <em>Abbildung 2<\/em>).&#13;<\/p>\n<h2><strong>Abb. 2: Credit-Suisse-Exportbarometer (2007\u20132019)<\/strong><\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class='chart chart--normal' id='maurer_hunziker_de_2'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#maurer_hunziker_de_2').highcharts({\n\n\nchart: {\n        type: 'spline'\n    },\n    title: {\n        text: ''\n    },\n    \n    xAxis: {\n        type: 'datetime',\n        dateTimeLabelFormats: { \/\/ don't display the dummy year\n            month: '%e. %b',\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        }\n    },\n    yAxis: {\n        title: {\n            text: 'In Standardabweichungen'\n        },\n    },\n    tooltip: {\n        headerFormat: '<b>{series.name}<\/b><br>',\n        pointFormat: '{point.x:%e. %b %Y}: {point.y:.2f}'\n    },\n\n    plotOptions: {\n        series: {\n            marker: {\n                enabled: false\n            }\n        }\n    },\n\n\n    \/\/ Define the data points. All series have a dummy year\n    \/\/ of 1970\/71 in order to be compared on the same x axis. Note\n    \/\/ that in JavaScript, months start at 0 for January, 1 for February etc.\n    series: [{\n        name: \"Wachstumsschwelle\",\n        data: [\n       [Date.UTC(2007, 01, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 02, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 03, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 04, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 05, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 06, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 07, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 08, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 09, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 10, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 11, 15),0],\n [Date.UTC(2007, 12, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 01, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 02, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 03, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 04, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 05, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 06, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 07, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 08, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 09, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 10, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 11, 15),0],\n [Date.UTC(2008, 12, 15),0],\n [Date.UTC(2009, 01, 15),0],\n [Date.UTC(2009, 02, 15),0],\n [Date.UTC(2009, 03, 15),0],\n [Date.UTC(2009, 04, 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