{"id":103611,"date":"2019-10-22T08:00:23","date_gmt":"2019-10-22T08:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/10\/indergand-11-2019fr\/"},"modified":"2023-08-23T22:56:36","modified_gmt":"2023-08-23T20:56:36","slug":"indergand-11-2019","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2019\/10\/indergand-11-2019\/","title":{"rendered":"Fr\u00fchindikatoren sch\u00e4rfen den Blick"},"content":{"rendered":"

Ab 2009 lagen die Prognosen des Bundes f\u00fcr das Bruttoinlandprodukt (BIP) des laufenden Jahres um rund 0,4 Prozentpunkte daneben.[1]<\/a> Warum gelingen uns kaum Punktlandungen?
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\nVerschiedene Umst\u00e4nde wirken erschwerend: Erstens sind politische Entscheidungen oft nicht vorhersehbar und deren Folgen kaum absch\u00e4tzbar. \u00c4hnliches gilt f\u00fcr singul\u00e4re Ereignisse wie das Platzen von Immobilienblasen. Zweitens stehen Daten zur gegenw\u00e4rtigen Wirtschaftsentwicklung nur zeitlich verz\u00f6gert zur Verf\u00fcgung, denn die Durchf\u00fchrung und Auswertung von grossen Datenerhebungen ist aufwendig und erst im Nachhinein m\u00f6glich. Drittens besteht eine gewisse Unsicherheit \u00fcber die bereits publizierte Entwicklung, die sich aber immerhin nach und nach reduziert: Nachtr\u00e4gliche Revisionen der Daten geh\u00f6ren zum Arbeitsalltag in der Konjunkturanalyse. <\/p>\n

Keine Prognose ist auch keine L\u00f6sung<\/strong><\/h2>\n


\nSollten Konjunkturprognosen nicht mehr beachtet werden, weil sie ungenau sind? Dieses Argument greift zu kurz. Denn das w\u00fcrde der Forderung gleichkommen, auf eine effektive Planung in diversen Bereichen zu verzichten, oder zumindest w\u00fcrde eine solche massiv erschwert.
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\nDie Wirtschaftspolitik ist zu Planungszwecken auf Einsch\u00e4tzungen und Prognosen der Konjunkturlage angewiesen. So st\u00fctzen sich beispielsweise die Budget- und Finanzpl\u00e4ne des Bundes auf BIP-Prognosen, weil ein enger Zusammenhang zwischen den Steuereinnahmen und dem Wirtschaftswachstum besteht.[2]<\/a> Besonders schwierig sind Konjunkturprognosen bei konjunkturellen Wendepunkten und in Krisensituationen \u2013 gerade dann sind sie aber besonders wichtig. Dies zeigte sich w\u00e4hrend der Wirtschafts- und Finanzkrise. Um zu entscheiden, ob es konjunkturst\u00fctzende Massnahmen braucht, griff der Bundesrat auf die Prognosen der Expertengruppe Konjunkturprognosen zur\u00fcck. R\u00fcckblickend hat sich dieses Vorgehen bew\u00e4hrt.[3]<\/a>
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\nEin weiteres Beispiel ist die Geldpolitik der Schweizerischen Nationalbank (SNB): Ohne Konjunktur- und Inflationsprognosen k\u00f6nnte sie ihr Mandat kaum so effektiv erf\u00fcllen wie heute.[4]<\/a>
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\nStatt auf Prognosen zu verzichten, sollte man sich deshalb vielmehr der Unsicherheiten bewusst sein. \u00abPrognoserisiken\u00bb[5]<\/a> gilt es zu analysieren und zu kommunizieren. Gegebenenfalls kann mit Szenarien gearbeitet werden, die Hinweise \u00fcber alternative Entwicklungen geben. <\/p>\n

So fr\u00fch wie m\u00f6glich<\/strong><\/h2>\n


\nDie Grundlage f\u00fcr eine fundierte wirtschaftliche Lagebeurteilung bilden \u00f6konomische Daten. Diese m\u00fcssen eine Volkswirtschaft m\u00f6glichst vollst\u00e4ndig und zuverl\u00e4ssig abbilden. Dazu sollten sie m\u00f6glichst zeitnah und in m\u00f6glichst hoher Frequenz zur Verf\u00fcgung stehen. Eine zentrale Rolle spielen dabei die Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung (VGR) sowie die Daten zum Arbeitsmarkt. Die zahlreichen Variablen aus der VGR und den Arbeitsmarktstatistiken erm\u00f6glichen ein umfassendes Bild des Zustandes einzelner Wirtschaftssektoren, der Haushalte und Arbeitnehmenden.
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\nEin Knackpunkt ist die zeitliche Verz\u00f6gerung: Beispielsweise werden die VGR-Zahlen in der Schweiz \u2013 im Einklang mit den EU-L\u00e4ndern \u2013 erst rund zwei Monate nach Ende eines Quartals ver\u00f6ffentlicht. Der Grund f\u00fcr die Verz\u00f6gerung sind die relativ sp\u00e4t verf\u00fcgbaren Basisstatistiken: Beispielsweise werden die Schweizer Industrieums\u00e4tze und die Besch\u00e4ftigungsstatistik erst ungef\u00e4hr acht Wochen nach Quartalsende ver\u00f6ffentlicht und fliessen ihrerseits in die Berechnung der VGR ein, die wiederum einige Tage sp\u00e4ter publiziert wird.
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\nMehrere L\u00e4nder erstellen eine \u00abFlash-Berechnung\u00bb des BIP oder der Besch\u00e4ftigung rund 30 oder 45 Tage nach Quartalsende. Dies w\u00e4re auch in der Schweiz prinzipiell m\u00f6glich, allerdings sind hierzulande diverse Basisdaten sp\u00e4ter verf\u00fcgbar als im Ausland. Diese m\u00fcssten daher prognostiziert werden, was die Unsicherheit eines Flashs wiederum erh\u00f6hen w\u00fcrde.
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\nAls Konsequenz kann beispielsweise die Entwicklung des Schweizer BIP im dritten Quartal erst Ende November berechnet und ver\u00f6ffentlicht werden. Solche Verz\u00f6gerungen bei der Publikation vieler \u00f6konomischer Daten erschweren die Prognosen: Das ist gewissermassen so, als ob man den Wetterbericht von morgen erstellen muss, ohne das Wetter von heute zu kennen. <\/p>\n

\u00abEcht\u00bb oder \u00abgleichlaufend\u00bb?<\/strong><\/h2>\n


\nUm zeitliche Verz\u00f6gerungen zu \u00fcberbr\u00fccken, greift man in der Konjunkturanalyse auf Fr\u00fchindikatoren zur\u00fcck. Das sind vorlaufende Daten, die fr\u00fchzeitig Hinweise auf die Entwicklung der Zielvariablen geben. Dabei gibt es Indikatoren, die einen \u00abechten\u00bb Vorlauf zur Zielvariable besitzen, und solche, die \u00abgleichlaufend\u00bb mit der Zielvariable sind, aber fr\u00fcher ver\u00f6ffentlicht werden. Ein Beispiel f\u00fcr einen \u00abgleichlaufenden\u00bb Fr\u00fchindikator ist die Konsumentenstimmung, welche beispielsweise bereits in der Mitte jedes laufenden Quartals ver\u00f6ffentlicht wird: Sie liefert bereits mehrere Monate vor den amtlichen BIP-Zahlen Hinweise \u00fcber den Konjunkturverlauf. Bei der Konsumentenstimmung betrug die kontempor\u00e4re Korrelation mit dem BIP in den letzten 20 Jahren 0,5 \u2013 wobei 0 keine Korrelation und 1 maximale Korrelation bedeutet.
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\nBei \u00abecht\u00bb vorlaufenden Indikatoren korrelieren das gegenw\u00e4rtige Quartal des Indikators und das Folgequartal der Zielvariable am st\u00e4rksten. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist die Komponente Auftragseing\u00e4nge aus der Umfrage zur Industrie des Einkaufsmanger-Index (PMI), die im letzten Monat des Vorquartals eine Korrelation von 0,54 zum BIP aufweist.
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\nViele g\u00e4ngige Fr\u00fchindikatoren entstehen aus Stimmungsumfragen, deren Daten schnell erhoben und aufbereitet werden k\u00f6nnen. Beispiele f\u00fcr solche Indikatoren sind nebst dem PMI und der Konsumentenstimmung die KOF-Umfragen. Bei der Interpretation dieser Stimmungsindikatoren ist jedoch auch eine gewisse Vorsicht angezeigt, denn darin k\u00f6nnen auch Fehleinsch\u00e4tzungen oder Stimmungsschwankungen, die nicht zwingend der tats\u00e4chlichen Wirtschaftsentwicklung entsprechen, enthalten sein. Ob sich die gemessene Stimmung sp\u00e4ter tats\u00e4chlich in den quantitativen, \u00abharten\u00bb Daten widerspiegelt, ist also stets eine offene Frage. Stimmungsumfragen z\u00e4hlen unter anderem deswegen zu den sogenannten weichen Daten (siehe Kasten<\/em>). <\/p>\n

Psychologische Dimension<\/strong><\/h2>\n


\nDer Zusammenhang zwischen Stimmungsumfragen und der Gesamtwirtschaft kann sich \u00fcber die Zeit \u00e4ndern. Beispielsweise gilt der PMI Industrie als verl\u00e4sslicher Indikator f\u00fcr die Entwicklung in der Industrie und aufgrund deren Bedeutung auch f\u00fcr die Gesamtwirtschaft. Aufgrund des Strukturwandels geht der Anteil des Industriesektors an der Gesamtwirtschaft jedoch langsam zur\u00fcck. Dies k\u00f6nnte mit ein Grund daf\u00fcr sein, warum sich die Korrelation zwischen dem PMI Industrie sowie anderen Stimmungsindikatoren[6]<\/a> und dem BIP \u00fcber die Zeit ebenfalls abgeschw\u00e4cht hat (siehe Abbildung<\/em>). <\/p>\n

Korrelation PMI und BIP sowie Anteil der Industrie am BIP (8-Jahres-Schnitt)<\/strong><\/h3>\n


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