{"id":115878,"date":"2015-07-23T16:37:27","date_gmt":"2015-07-23T16:37:27","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2015\/07\/parnisari-08-09-2015-franz\/"},"modified":"2023-08-23T23:13:08","modified_gmt":"2023-08-23T21:13:08","slug":"parnisari-08-09-2015","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2015\/07\/parnisari-08-09-2015\/","title":{"rendered":"Bessere Welt dank besserer Wirtschaftsprognosen?"},"content":{"rendered":"<p>Die Wirtschaftswissenschaft ist in vielf\u00e4ltige Bereiche des wirtschaftlichen, sozialen und politischen Lebens involviert: Falsche Einsch\u00e4tzungen oder fehlerhafte Analysen haben entsprechend weitreichende Folgen. Dieser Artikel befasst sich mit Fehlern in makro\u00f6konomischen Prognosen. Eine Prognose gilt als optimal, wenn <em>zum Zeitpunkt ihrer Erstellung<\/em> keine nicht ber\u00fccksichtigten Informationen vorliegen, die es erm\u00f6glichen w\u00fcrden, den Prognosefehler zu reduzieren.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDies bedeutet aber nicht, dass der Prognosefehler gering ausf\u00e4llt. Die von grossen internationalen Institutionen ver\u00f6ffentlichten Wirtschaftsprognosen fliessen h\u00e4ufig in die Berechnung nationaler Stellen ein, beispielsweise die Prognosen des Internationalen W\u00e4hrungsfonds (IMF) oder der Organisation f\u00fcr wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD). Deshalb ist es wichtig, zu verstehen, welche Art von Fehler sie enthalten.&#13;<\/p>\n<h2>Prognosen mit Vorsicht geniessen<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nZu ber\u00fccksichtigen sind immer die (exogenen) Bedingungen, auf die sich eine Prognose st\u00fctzt. F\u00fcr ein Land wie die Schweiz betrifft dies vor allem die Hypothesen zum weltweiten Wachstum oder andere Variablen, auf die sie keinen Einfluss hat. Wenn das von den Prognostikern verwendete \u00abModell\u00bb (die Interpretation) zwar korrekt ist, aber die verwendeten Hypothesen nicht eintreten, resultiert ein Prognosefehler.<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nSymptomatisch sind in dieser Hinsicht die IMF-Prognosen zum globalen Bruttoinlandprodukt (BIP)<a href=\"#footnote_2\" id=\"footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor\">[2]<\/a>. Wie viele andere Regierungen verwendet auch die schweizerische als exogene Hypothesen regelm\u00e4ssig Informationen, die vom IMF oder von der OECD stammen, zum Beispiel f\u00fcr das erwartete Wachstum in den Industrie- oder Schwellenl\u00e4ndern. Deshalb erstaunt es nicht, dass die festgestellten Prognosefehler der Regierungen h\u00e4ufig dieselben Merkmale aufweisen wie diejenigen der grossen internationalen Organisationen.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDas prognostizierte globale BIP-Wachstum f\u00fcr das laufende Jahr (siehe <em>Abbildung 1)<\/em> ist h\u00e4ufig genauer als das f\u00fcr das Folgejahr berechnete BIP-Wachstum (<em>Abbildung 2<\/em>). Im ersten Fall liegt die Differenz bei durchschnittlich rund einem Prozentpunkt. Im Folgejahr hingegen kann sie \u00fcber zwei Prozentpunkte<a href=\"#footnote_3\" id=\"footnote-anchor_3\" class=\"inline-footnote__anchor\">[3]<\/a> erreichen. <em>Abbildung 2 <\/em>zeigt auch, dass der IMF vor der Finanzkrise das effektive weltweite BIP tendenziell untersch\u00e4tzte. Danach lag er mit seinen Sch\u00e4tzungen mehrmals zu hoch, insbesondere in den Jahren 2011 bis 2013. Die Prognosefehler weisen somit eine antizyklische Komponente auf.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Abb. 1&nbsp;: <strong>Prognose des globalen BIP-Wachstums f\u00fcr das laufende Jahr (in&nbsp;%)<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"chart chart--normal\" id=\"parnisaride1\"><\/div>\n<script>\n$(function () {\n    $('#parnisaride1').highcharts({\n        chart: {\n            zoomType: ''\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n\n        subtitle: {\n            text: ''\n        },\n        xAxis: [{\n            categories: ['Mai 1998', 'Mai 1999', 'Oktober 1999', 'Mai 2000', 'Oktober 2000', 'Mai 2001', 'Oktober 2001', '*Dezember 2001', 'April 2002', 'September 2002', 'April 2003', 'September 2003', 'April 2004', 'September 2004', 'April 2005', 'September 2005', 'April 2006', 'September 2006', 'April 2007', 'Juli 2007', 'Oktober 2007', 'Januar 2008', 'April 2008', 'Juli 2008', 'Oktober 2008', 'November 2008', 'Januar 2009', 'April 2009', 'Juli 2009', 'Oktober 2009', 'Januar 2010', 'April 2010', 'Juli 2010', 'Oktober 2010', 'Januar 2011', 'April 2011', 'Juni 2011', 'September 2011', 'Januar 2012', 'April 2012', 'Juli 2012', 'Oktober 2012', 'Januar 2013', 'April 2013', 'Juli 2013', 'Oktober 2013', 'Januar 2014', 'April 2014', 'Juli 2014', 'Oktober 2014', 'Januar 2015', 'April 2015'],\ntitle: {\n                text: 'Publikationsdatum der Prognosen',\n            crosshair: false}\n        \n        }],\n        yAxis: [{\nmax: 6, \nfloor: -2,\n            title: {\n                text: '',\n                style: {\n                    color: Highcharts.getOptions().colors[1]\n                }\n            }\n        }, { \n            title: {\n                text: '',\n                style: {\n                    color: Highcharts.getOptions().colors[0]\n                }\n            },\n            \n            opposite: true\n        }],\n        tooltip: {\n            shared: false,\n\n        },\n        \n        series: [{\n            name: 'Effektiver Wert',\n            type: 'column',\n            data: [2.521,3.625,3.625,4.795,4.795,2.484,2.484,2.484,2.938,2.938,4.039,4.039,5.378,5.378,4.861,4.861,5.535,5.535,5.684,5.684,5.684,5.684,3.058,3.058,3.058,3.058,3.058,-0.009,-0.009,-0.009,-0.009,5.379,5.379,5.379,5.379,4.169,4.169,4.169,4.169,3.404,3.404,3.404,3.408,3.408,3.408,3.408,3.408,3.389,3.389,3.389,3.3895],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ''\n            }\n\n        }, {\n            name: 'Prognose',\n            type: 'scatter',\n            data: [3.1,2.3,3,4.2,4.7,3.2,2.6,2.4,2.8,2.8,3.2,3.2,4.6,5,4.3,4.3,4.9,5.1,4.9,5.2,5.2,4.9,3.7,4.1,3.9,3.7,3.4,-1.3,-1.4,-1.1,-0.8,4.2,4.6,4.8,5,4.4,4.3,4,3.8,3.5,3.5,3.3,3.5,3.3,3.1,2.9,3.0,3.6,3.4,3.3,3.3,3.5]\n            ,marker: {\n                symbol: 'square'\n            },\n            tooltip: {\n                headerFormat: '<small>{point.key}<\/small><br>',\n                    pointFormat: '{series.name}: {point.y}'\n            }\n        },{\n            name: 'Prognosefehler',\n            type: 'scatter',\n            data: [0.579,-1.325,-0.625,-0.595,-0.095,0.716,0.116,-0.084,-0.138,-0.138,-0.839,-0.839,-0.778,-0.378,-0.561,-0.561,-0.635,-0.435,-0.784,-0.484,-0.484,-0.784,0.642,1.042,0.842,0.642,0.342,-1.291,-1.391,-1.091,-0.791,-1.179,-0.779,-0.579,-0.379,0.231,0.131,-0.169,-0.369,0.096,0.096,-0.104,0.092,-0.108,-0.308,-0.508,-0.408,0.211,0.011,-0.089,-0.089],\n            tooltip: {\n                headerFormat: '<small>{point.key}<\/small><br>',\n                    pointFormat: '{series.name}: {point.y}'\n                }\n        }]\n    });\n});\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__legend\">Anmerkung: Ver\u00e4nderung gegen\u00fcber dem Vorjahr. Im Januar wird jeweils die Prognose f\u00fcr das Vorjahr verwendet. Prognosefehler = Prognose minus effektiver Wert.<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Quelle: IMF, Seco \/ Die Volkswirtschaft<\/span>&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Abb. 2&nbsp;: <strong>Prognose des globalen BIP-Wachstums f\u00fcr das Folgejahr (in&nbsp;%)<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"chart chart--normal\" id=\"parnisaride2\"><\/div>\n<script>\n$(function () {\n    $('#parnisaride2').highcharts({\n        chart: {\n            zoomType: ''\n        },\n        title: {\n            text: ''\n        },\n        subtitle: {\n            text: ''\n        },\n        xAxis: [{\n            categories: ['Mai 1998 ', 'Mai 1999', 'Oktober 1999', 'Mai 2000', 'Oktober 2000', 'Mai 2001', 'Oktober 2001', '*Dezember 2001', 'April 2002', 'September 2002', 'April 2003', 'September 2003', 'April 2004', 'September 2004', 'April 2005', 'September 2005', 'April 2006', 'September 2006', 'April 2007', 'Juli 2007', 'Oktober 2007', 'Januar 2008', 'April 2008', 'Juli 2008', 'Oktober 2008', 'November 2008', 'Januar 2009', 'April 2009', 'Juli 2009', 'Oktober 2009', 'Januar 2010', 'April 2010', 'Juli 2010', 'Oktober 2010', 'Januar 2011', 'April 2011', 'Juni 2011', 'September 2011', 'Januar 2012', 'April 2012', 'Juli 2012', 'Oktober 2012', 'Januar 2013', 'April 2013', 'Juli 2013', 'Oktober 2013', 'Januar 2014', 'April 2014', 'Juli 2014', 'Oktober 2014', 'Januar 2015', 'April 2015'],\ntitle: {\n                text: 'Publikationsdatum der Prognosen',\n            crosshair: true}\n        }],\n\n        yAxis: [{           \ntitle: {\n                text: '',\n                style: {\n                    color: Highcharts.getOptions().colors[1]\n                }\n            }\n        }, { \n            title: {\n                text: '',\n                style: {\n                    color: Highcharts.getOptions().colors[0]\n                }\n            },\n            \n            opposite: true\n        }],\n        tooltip: {\n            shared: false\n        },\n        \n        series: [{\n            name: 'Effektiver Wert',\n            type: 'column',\n            data: [3.625,4.795,4.795,2.484,2.484,2.938,2.938,2.938,4.039,4.039,5.378,5.378,4.861,4.861,5.535,5.535,5.684,5.684,3.058,3.058,3.058,3.058,-0.009,-0.009,-0.009,-0.009,-0.009,5.379,5.379,5.379,5.379,4.169,4.169,4.169,4.169,3.404,3.404,3.404,3.404,3.408,3.408,3.408,3.389,3.389,3.389,3.389,3.389],\n            tooltip: {\n                valueSuffix: ''\n            }\n\n        }, {\n            name: 'Prognose',\n            type: 'scatter',\n            data: [3.7,3.4,3.5,3.9,4.2,3.9,3.5,2.4,4,3.7,4.1,4.1,4.4,4.3,4.4,4.3,4.7,4.9,4.9,5.2,4.8,4.1,3.8,3.9,3,2.2,0.5,1.9,2.5,3.1,3.9,4.3,4.3,4.2,4.4,4.5,4.5,4,3.3,4.1,3.9,3.6,4.1,4,3.8,3.6,3.7,3.9,4,3.8,3.5,3.8]\n            ,marker: {\n                symbol: 'square'\n            },\n           tooltip: {\n                headerFormat: '<small>{point.key}<\/small><br>',\n                    pointFormat: '{series.name}: {point.y}'\n            }\n        },{\n            name: 'Prognosefehler',\n            type: 'scatter',\n            data: [0.075,-1.395,-1.295,1.416,1.716,0.962,0.562,-0.538,-0.039,-0.339,-1.278,-1.278,-0.461,-0.561,-1.135,-1.235,-0.984,-0.784,1.842,2.142,1.742,1.042,3.809,3.909,3.009,2.209,0.509,-3.479,-2.879,-2.279,-1.479,0.131,0.131,0.031,0.231,1.096,1.096,0.596,-0.104,0.692,0.492,0.192,0.711,0.611,0.411,0.211,0.311],\n            tooltip: {\n                headerFormat: '<small>{point.key}<\/small><br>',\n                    pointFormat: '{series.name}: {point.y}'\n            }\n        }]\n    });\n});\n<\/script>\n&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Quelle: IMF, Seco \/ Die Volkswirtschaft<\/span>&#13;<\/p>\n<h2>Wem schaden Prognosefehler?<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nDa Prognosefehler eine Tatsache sind und antizyklisch auftreten, stellt sich die Frage, wer von den Fehlern profitiert und wem sie schaden. Wir unterscheiden drei grosse Gruppen von regelm\u00e4ssigen Nutzern makro\u00f6konomischer Prognosen:<a href=\"#footnote_4\" id=\"footnote-anchor_4\" class=\"inline-footnote__anchor\">[4]<\/a>&#13;<\/p>\n<ul>&#13;<\/p>\n<li>die nationalen oder regionalen Regierungen bei der Erstellung ihres Budgets f\u00fcr das Folgejahr;<\/li>\n<p>&#13;<\/p>\n<li>die Institutionen, welche die Arbeitsmarktpolitik auf nationaler oder regionale Stufe umsetzen;<a href=\"#footnote_5\" id=\"footnote-anchor_5\" class=\"inline-footnote__anchor\">[5]<\/a><\/li>\n<p>&#13;<\/p>\n<li>die Finanzm\u00e4rkte: Deren Teilnehmer richten ihre T\u00e4tigkeiten nach den Prognosen aus oder formulieren dementsprechend Empfehlungen f\u00fcr die Anlageberatung und die Verm\u00f6gensverwaltung.<\/li>\n<p>&#13;\n<\/ul>\n<p>&#13;<\/p>\n<h2>Die Gemeinwesen<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nWenn die Gemeinwesen ihre Budgets erstellen, spielen die Prognosen zum realen oder nominalen BIP f\u00fcr das Folgejahr eine wichtige Rolle. Interessant ist die Feststellung, dass die \u00f6ffentlichen Budgets am meisten profitieren w\u00fcrden, wenn die Fehler durchwegs antizyklisch w\u00e4ren (und die Prognosefehler insgesamt in derselben Gr\u00f6ssenordnung zu tief und zu hoch) und wenn die Konjunktur praktisch symmetrisch rund um einen bekannten Trend verteilt w\u00e4re.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nSo w\u00fcrden die \u00f6ffentlichen Budgets w\u00e4hrend einer <em>(nicht vorhergesehenen) schwachen Konjunkturperiode<\/em> konjunkturelle Defizite aufweisen, und die von den Budgetsaldi ausgehenden Impulse h\u00e4tten eine expansive Wirkung. W\u00e4hrend einer <em>(nicht vorhergesehenen) sehr guten Konjunkturlage <\/em>h\u00e4tten die staatlichen Budgets hingegen den umgekehrten Effekt, d. h. eine restriktive Wirkung. Somit w\u00fcrden die Prognosefehler die ausgleichende Rolle der \u00f6ffentlichen Finanzen auf die Konjunktur verst\u00e4rken. Und tats\u00e4chlich: In der Realit\u00e4t tritt dieser Fall h\u00e4ufig ein.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDie Konjunktur ist jedoch nicht symmetrisch um einen bekannten Trend herum verteilt, und die Berechnung der strukturellen und konjunkturellen Defizite oder \u00dcbersch\u00fcsse erfordert komplexe methodologische Konzepte. Dies hat zur Folge, dass sich andere Arten von Fehlern, zum Beispiel Konzept- oder Messfehler, mit makro\u00f6konomischen Prognosefehlern mischen. Die Unm\u00f6glichkeit, das potenzielle BIP oder die konjunkturellen oder strukturellen Komponenten der Ausgaben und Einnahmen der Gemeinwesen korrekt zu sch\u00e4tzen, macht das Unterfangen schwierig.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nFehlerhafte Wirtschaftsprognosen zu den wachsenden Defiziten gewisser L\u00e4nder haben jedoch nur ein marginales relatives Gewicht. Verantwortlich f\u00fcr die in manchen L\u00e4ndern seit Jahrzehnten aus dem Ruder laufende Staatsverschuldung scheinen vielmehr die Institutionen und der allgemeine Budgetrahmen, d. h. die Finanzstrategien insgesamt und nicht in erster Linie Prognosefehler.&#13;<\/p>\n<h2>Arbeitsmarktpolitik<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nZur Umsetzung der Arbeitsmarktpolitik werden meistens verschiedene Indikatoren herangezogen, die Vorhersagen zur nationalen oder regionalen Entwicklung bei Arbeitslosigkeit und Besch\u00e4ftigung erm\u00f6glichen. Direkt oder indirekt wirken sich somit die Fehler in makro\u00f6konomischen Prognosen auch auf die operativen Entscheidungen und die Strategien der f\u00fcr die Arbeitsmarktpolitik zust\u00e4ndigen Institutionen aus. W\u00e4hrend Prognosefehler der \u00d6konomen unter Umst\u00e4nden die Wirkung der \u00f6ffentlichen Finanzen in einer Wirtschaft positiv beeinflussen k\u00f6nnen, d\u00fcrfte dies bei der Umsetzung der Arbeitsmarktpolitik kaum der Fall sein.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nJeder makro\u00f6konomische Fehler wirkt sich auch auf die regionalen Prognosen und Erwartungen aus. Falsche Signale k\u00f6nnen ung\u00fcnstige operative Entscheidungen herbeif\u00fchren \u2013 etwa eine zu schwache personelle oder finanzielle Ressourcenausstattung in Krisenphasen. Zur m\u00f6glichst guten Bew\u00e4ltigung solcher unerwarteter Situationen m\u00fcssen die mit der Umsetzung der Arbeitsmarktpolitik beauftragten Institutionen \u00fcber ein flexibles Instrumentarium verf\u00fcgen, insbesondere was die Einstellung von Personal und die Ressourcenverwaltung betrifft.&#13;<\/p>\n<h2>Finanzm\u00e4rkte<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nDie Finanzm\u00e4rkte haben einen geradezu unstillbaren Hunger nach Prognosen. Deshalb stellt sich die Frage, welchen Einfluss makro\u00f6konomische Prognosefehler auf die Marktentwicklung haben \u2013 gerade Finanzanalysten erstellen ja h\u00e4ufig selber Prognosen, um die richtigen Anlageentscheide zu treffen. Dabei fokussieren sie auf Gr\u00f6ssen wie Inflation, Zinss\u00e4tze, Wechselkurse und Unternehmensgewinne.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nEasterwood und Nutt (1999)<a href=\"#footnote_6\" id=\"footnote-anchor_6\" class=\"inline-footnote__anchor\">[6]<\/a> kommen in einem Artikel zu den Prognosen der Finanzanalysten zum Schluss, dass diese h\u00e4ufig \u00fcbertrieben optimistisch sind. Dies zeigt sich darin, dass sie schlechte Neuigkeiten zu wenig beachten und gute \u00fcberbewerten, wenn sie die Ergebnisse von Unternehmen analysieren. Hier besteht ein fundamentaler Unterschied zu den makro\u00f6konomischen Prognosen der \u00d6konomen, die mit ihren Modellen und Interpretationen die erwartete konjunkturelle Entwicklung h\u00e4ufig \u00abgl\u00e4tten\u00bb.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nIn Erfahrung zu bringen, wie Finanzanalysten makro\u00f6konomische Prognosen in ihre Einsch\u00e4tzungen einbeziehen und wie diese wiederum die Entscheidungen der Anleger beeinflussen, ist nicht einfach. Noch schwieriger zu bewerten ist die Wirkung von makro\u00f6konomischen Prognosefehlern auf gewisse Fehlfunktionen der Finanzm\u00e4rkte. Eine wesentliche Rolle spielte an den Finanzm\u00e4rkten in den vergangenen drei Jahrzehnten die rasante Entwicklung von derivativen Instrumenten aller Art, sei es hinsichtlich Volumen, Vielfalt oder Komplexit\u00e4t.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nUm zu verstehen, wie die Finanzm\u00e4rkte funktionieren und was sie aus dem Gleichgewicht bringt, braucht es in der Regel eine Analyse des <em>gesamten Verhaltens<\/em> der Finanzm\u00e4rkte, nicht nur der Fehler in Wirtschaftsprognosen. Am st\u00e4rksten von makro\u00f6konomischen Prognosefehlern d\u00fcrften die prim\u00e4ren Finanzinstrumente betroffen sein, die als Basiswerte dienen. Diese beeinflussen aber indirekt auch die vielf\u00e4ltigen derivativen Instrumente wie Futures, Swaps und Optionen. Ihre Verwendung beinhaltet somit Risiken, die von den verwendeten makro\u00f6konomischen Prognosen abh\u00e4ngig sind \u2013 und somit auch von den Fehlern, die diese m\u00f6glicherweise enthalten.<a href=\"#footnote_7\" id=\"footnote-anchor_7\" class=\"inline-footnote__anchor\">[7]<\/a>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nZweifellos haben Wirtschaftsprognosen nur einen sehr beschr\u00e4nkten Einfluss auf die Risikobereitschaft und auf die Entstehung von Finanzkrisen. Massgeblicher sind massive nationale Ungleichgewichte<a href=\"#footnote_8\" id=\"footnote-anchor_8\" class=\"inline-footnote__anchor\">[8]<\/a> und die im Risikomanagement verwendeten komplexen und h\u00e4ufig wenig transparenten Finanzinstrumente.&#13;<\/p>\n<h2>Optimierung der Modelle notwendig, aber nicht ausreichend<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nDa uns fehlerhafte Wirtschaftsprognosen auch in Zukunft begleiten werden, ist es sinnvoll, sich daran zu gew\u00f6hnen und sich darauf vorzubereiten. Gleichzeitig entstehen effizientere Prognosemodelle, wenn kontinuierlich versucht wird, alle verf\u00fcgbaren Informationen optimal zu nutzen. Dies allein reicht jedoch nicht.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n\u00dcberlegungen verschiedener Autoren<a href=\"#footnote_9\" id=\"footnote-anchor_9\" class=\"inline-footnote__anchor\">[9]<\/a> zeigen: Es ist wichtig, die verschiedenen T\u00e4tigkeitsbereiche einzeln zu betrachten und zu untersuchen, welche Auswirkungen bestimmte Fehler auf diese Bereiche haben. Dabei geht es nicht nur um Prognosefehler, sondern auch um Fehler bei der Auslegung, der Analyse, der Verarbeitung und der Portfolio-Allokation sowie technische Fehler. Eigenschaften, Organisation und Verhalten dieser Bereiche m\u00fcssen analysiert werden, um besser zu verstehen, wie sich diese Fehler darauf auswirken.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nAuch die Forschung m\u00fcsste in diese Richtung gehen. Dies w\u00fcrde es gewissen Institutionen oder M\u00e4rkten erm\u00f6glichen, negative Auswirkungen von Prognosefehlern zu vermeiden und positive zu ihren Gunsten zu nutzen. Ein solches Ziel ist umso einleuchtender, als die Wirtschafts- und Finanzwelt immer komplexer wird. Die Wirtschaftswissenschaft kann immer wieder einmal Erfolge verbuchen. Die Chancen stehen gut, dass sie auch in diesem Bereich Empfehlungen formulieren kann, die f\u00fcr die betroffenen Institutionen hilfreich sind.<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">Falls auch das <\/span><span>\u00ab<\/span><span>Modell<\/span><span>\u00bb<\/span><span> fehlerhaft oder veraltet ist, bestehen zwei Fehlerquellen. Wir befassen uns nicht mit der Frage der Datenrevision; die Prognosen basieren h<\/span><span>\u00e4<\/span><span>ufig auf einer unvollst<\/span><span>\u00e4<\/span><span>ndigen Kenntnis der j<\/span><span>\u00fc<\/span><span>ngeren Vergangenheit.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_2\" class=\"footnote--item\">Erkl\u00e4rungen zur Berechnung (Wahl der Gewichtungen) und zur Definition des weltweiten BIP gibt der Kasten auf Seite 4 des \u00abWorld Economic Outlook Update. An Update of the Key WEO Projections\u00bb vom 24. Juli 2014, <a href='http:\/\/www.imf.org\/external\/pubs\/ft\/weo\/2014\/update\/02\/pdf\/0714.pdf' target=\"_blank\">abrufbar<\/a> unter www.imf.org.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_2\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_3\" class=\"footnote--item\">Zu Beginn der Finanzkrise betrug der Fehler sogar drei Prozentpunkte.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_3\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_4\" class=\"footnote--item\">Wir lassen die Auswirkungen der Prognosefehler auf die F<\/span><span>\u00fc<\/span><span>hrung der Geldpolitik bewusst beiseite, da dies zu weit f<\/span><span>\u00fc<\/span><span>hren w<\/span><span>\u00fc<\/span><span>rde. Ebenfalls nicht ber<\/span><span>\u00fc<\/span><span>cksichtigt wird der Einfluss der Fehler in makro<\/span><span>\u00f6<\/span><span>konomischen Prognosen auf Investitionsentscheide des Privatsektors.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_4\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_5\" class=\"footnote--item\">In der Schweiz sind dies vor allem die Kantonsbeh<\/span><span>\u00f6<\/span><span>rden und die f<\/span><span>\u00fc<\/span><span>r die Anwendung der Arbeitsmarktlichen Massnahmen (AMM) zust<\/span><span>\u00e4<\/span><span>ndigen Institutionen, allenfalls auch die Regionalen Arbeitsvermittlungszentren (RAV).&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_5\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_6\" class=\"footnote--item\">Easterwood J. C. und Nutt S. R. (1999). Inefficiency in Analysts\u2018 Earnings Forecasts: Systematic Misreaction or Systematic Optimism?, The Journal of Finance, Band 54, Nr. 5, 1999, S. 1777\u20131797.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_6\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_7\" class=\"footnote--item\">Dabei gibt es verschiedene Arten von Risiken. Betreffen k\u00f6nnen diese den Markt \u2013 in Form von Wechselkursrisiken, Zinsrisiken oder Schwankungen der Basiswerte \u2013 sowie die Kredite und die Liquidit\u00e4t.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_7\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_8\" class=\"footnote--item\">Namentlich im Bereich der Leistungsbilanz oder der Verschuldung des <\/span><span>\u00f6<\/span><span>ffentlichen oder des privaten Sektors.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_8\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><li id=\"footnote_9\" class=\"footnote--item\">Unter anderem Harford Tim (2012). Adapt: Why Success Always Starts with Failure, Open Market Edition sowie Taleb Nassim Nicholas (2014). Antifragile, Things that Gains from Disorder, Random House Trade Paperbacks.&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_9\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Wirtschaftswissenschaft ist in vielf\u00e4ltige Bereiche des wirtschaftlichen, sozialen und politischen Lebens involviert: Falsche Einsch\u00e4tzungen oder fehlerhafte Analysen haben entsprechend weitreichende Folgen. Dieser Artikel befasst sich mit Fehlern in makro\u00f6konomischen Prognosen. Eine Prognose gilt als optimal, wenn zum Zeitpunkt ihrer Erstellung keine nicht ber\u00fccksichtigten Informationen vorliegen, die es erm\u00f6glichen w\u00fcrden, den Prognosefehler zu reduzieren.&#13; &#13; [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":4021,"featured_media":32554,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[69,66],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[154],"post_content_subject":[],"acf":{"seco_author":4021,"seco_co_author":null,"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Leiter Ressort Konjunktur, Staatssekretariat f\u00fcr Wirtschaft (Seco), Bern.","seco_author_post_occupation_fr":"Chef du secteur Conjon\u00adcture, Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 \u00adl\u2019\u00e9conomie SECO, Berne","seco_co_authors_post_ocupation":null,"short_title":"Bessere Welt dank besserer Wirtschaftsprognosen?","post_lead":"Fehler in Wirtschaftsprognosen werden sich auch in Zukunft nicht ganz vermeiden lassen. 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