Einheit 1

• Quotient aus der Wirtschaftsleistung eines Landes und seiner Bevölkerung

• Wichtiges Maß, um den Wohlstand in einem Land zu bewerten

• Determinanten von langfristigem Wachstum

• Auslösern kurzfristiger konjunktureller Schwankungen

• Bestimmungsgrößen des langfristigen Wachstums

• Solow Modell

• Wirtschaftswachstum wird erklärt über die Entwicklung des Kapitalschocks als Folge von Kapitalakkumulation und der Entwicklung der Arbeitskräfte in Folge von Bevölkerungswachstum

• aus Investitionen, die den Kapitalstock erhöhen

• Aus der Arbeitskraft der Beschäftigten

• über Unterschiede in der verwendeten Technologie

• wachstumsmehrend

• das Ausbildungsniveau der einzelnen Arbeitnehmenden

• Erweiterung des Modells um die Variable des Humankapitals

• mit der Erklärung wie technologischer Fortschritt endogen modelliert werden kann

• Wachstumskomponente (Trend) x Zyklische Komponente (Fluktuation)

• langfristiger Mittelwert von 1

• Bedeutet, dass das erwartete langfristige Wachstum dem Trend entspricht

• Output gap

• Prozentuale Differenz zwischen dem realen BIP einer Volkswirtschaft und einem Trendwert zu einem gegebenen Zeitpunkt

• beschreibt das Produktionsniveau, das die Volkswirtschaft erreicht, wenn sie sich auf ihrem langfristigen Wachstumspfad befindet

• Maß, ob ein Land seine Produktionsmöglichkeiten voll ausschöpft oder die Wirtschaftsleistung unter- / oberhalb des langfristigen Niveaus liegt

• Positive Produktionslücke spiegelt einen Aufschwung wider

• Negative Produktionslücke weist auf eine Rezession hin oder zumindest darauf, dass eine Volksiwrtschaft ihre Produktionskapazitäten nicht vollumfänglich ausschöpft

• Exogene Schocks

• (Nominale) Rigiditäten

• Rigiditäten im Zusammenhang mit Erwartungsbildung

• Beispiel

  • Wirtschafts- oder Finanzkrisen

  • Globale Wirtschafts- und Finanzkrise 2009 - Ausgangspunkt Immobilienmarkt und Struktur von Krediten und Verbriefungen in den USA

• Entwicklungen treten zum einen unerwartet auf und betreffen zum anderen auch Länder, die ursprünglich von der Krise nicht zwangsläufig betroffen waren

• Angebotsschocks sind plötzliche, von außen verursachte Veränderungen des Angebotes bei einem Gut oder einer Gütergruppe

  • Führt zu Kostenerhöhungen, einer Erhöhung des Peisniveaus und meist einer erhöhten Arbeitslosigkeit

  • Er wird am besten durch Angebotspolitik, d.h. eine Kostensenkungspolitik, bekämpft

• Nachfrageschocks sind plötzliche, von außen verursachte Veränderungen der Nachfrage bei einem Gut oder einer Gütergruppe

  • Führt meistens zu Preissenkungen (und damit zu Problemen der Kostendeckung in den Unternehmen) und - wie ein Angebotsschock - zu einer erhöhten Arbeitslosigkeit

  • Er kann durch Nachfragepolitik, d.h. eine Erhöhung der Nach- frage durch staatliche Maßnahmen, oder durch Ange- botspolitik (Kostensenkungen) bekämpft werden

• Stagflation ist eine seltene wirtschaftliche Krisensituation, die durch gleichzeitige Stagnation (kein Wachstum, hohe Arbeitslosigkeit) und hohe Inflation (steigende Preise) gekennzeichnet ist. Sie widerspricht dem typischen Konjunkturzyklus, ist schwer zu bekämpfen und entsteht oft durch Angebotsschocks, wie rapide steigende Energiepreise.

• Rigiditäten bezeichnen in Wirtschaft und Psychologie mangelnde Anpassungsfähigkeit. In der Ökonomie sind es träge Anpassungen von Preisen oder Löhnen an Marktveränderungen (z. B. Tariflöhne), die zu Arbeitslosigkeit führen können

• Ökonomische Rigiditäten (Nominalrigiditäten): Löhne und Preise passen sich nicht sofort an Schocks an. Tarifverträge, Arbeitsverträge oder Menükosten (Kosten der Preisänderung) führen dazu, dass Preise starr bleiben, was zu Marktungleichgewichten führt

  • Nominallohn fixiert, Preisniveau ändert sich, bedeutet gleichzeitig eine Änderung des Reallohns

  • Steigt das Preisniveau, geht der Reahllohn zurück

  • Anreiz für Unternehmen, mehr Beschäftigte einzustellen und die Produktion zu erhöhen

• Marktteilnehmer verwenden sämtliche verfügbaren Informationen, um Erwartungen hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung von Preisniveau und Beschäftigung zu bilden

• Komplexität + Vielfalt der Informationen kann jedoch dazu führen, dass die Marktteilnehmer ihre Erwartungen nur unvollständig oder zeitverzögert anpassen

  • zukünftige Auswirkungen eines in der aktuellen Periode auftretenden Schocks oftmals kaum abschätzbar

• Löhne werden festgesetzt, bevor exogener Schock auftritt

• Lohnverhandlungen liegt erwartetes Preisniveau zu Grunde

  • Nicht antizipierte Schock erhöht das tatsächliche Preisniveau, somit kommt es zu einer Abweichung von erwartetem und tatsächlichem Preisniveau

• Wenn es kontinuierlich zu exogenen Schocks kommt

• Theorie kurzfristiger Schwankungen

• Auf- und Abschwünge werden hier durch Probleme der Akteure den Kapitalbedarf einer Volkswirtschaft zutreffend vorherzusagen erklärt

• Erwartungen über zukünftige ökonomische Entwicklungen sind von großer Bedeutung - Grundlage von Prognosen

• statische Erwartungen

• Adaptive Erwartungen

• Explorative Erwartungen

• Regressive Erwartungen

• Rationale Erwartungen

• Vollkommene Voraussicht

• Das zum Zeitpunkt t erwartete BIP für die kommende Periode entspricht dem gegenwärtigen BIP

• Es wird also erwartet, dass sich das BIP nicht verändert

• Liefert in vielen Fällen bessere Prognoseergebnisse als komplexere Modelle

• Ökonomische Entwicklungen haben keinen Einfluss auf die Erwartungsbildung

• Das zum Zeitpunkt t erwartete BIP für die nächste Periode entspricht einem gewichteten Durchschnitt des aktuellen BIPs und jenem BIP, das in der Vorperiode t-1 erwartet wurde

• Weicht das BIP also von den Erwartungen der Vorperiode ab, werden die Marktteilnehmer ihre Erwartungen im Vergleich zur Vorperiode anpassen

• Wie nah die Erwartungen am aktuellen BIP liegen, wird davon abhängen, welches Gewicht dem gegenwärtigen BIP zugewiesen wird

• Da nur Vergangenheitswerte einfließen, kommt es im Falle von Veränderungen zu systematischen Erwartungsfehlern, die jedoch über die Zeit abgebaut werden

  • Bei statischen Inflationserwartungen wir der Erwartungsfehler nicht abgebaut

• Das zum Zeitpunkt t erwartete BIP für die kommende Periode entspricht dem aktuellen BIP zuzüglich der Veränderung des BIPs im Vergleich zur Vorperiode, welche durch den Faktor m gewichtet wird

• Es wird erwartet, dass das BIP steigt/fällt, falls es auch in der Vorperiode gestiegen/gefallen ist

• Das zum Zeitpunkt t erwartete BIP einer Periode ergibt sich als gewichtete Funktion des gegenwärtigen BIP und den Einschätzungen der Marktteilnehmer über das langfristige gleichgewichtige BIP

• Es wird also erwartet, dass das BIP stets zu seinem langfristigen Gleichgewichtswert konvergiert

• basieren auf der Überlegung, dass die Wirtschaftssubjekte alle vorhandenen Informationen für ihre Prognosen nutzen

• Inflationserwartung der Wirtschaftssubjekte ist genau dann rational, wenn sie mit den Voraussetzungen der relevanten ökonomischen Theorie übereinstimmt

• Entsprechen demnach dem mathematischen Erwartungswert

• Die Wirtschaftsakteure unterliegen im Durchschnitt keinem Erwartungsfehler, weil sie das BIP systematisch weder über- noch unterschätzen

  • Dennoch kann dies in Einzelfällen vorkommen

• Das erwartete BIP entspricht stets dem tatsächlichen zukünftigen BIP

• Spezielle Form rationaler Erwartungen, da die Marktteilnehmer sämtliche relevanten Informationen kennen

• kein universeller Ansatz

• Inflationserwartungen messen

  • Renditen von Anleihen mit Inflationsindexierung mit jenen ohne Inflationsindexierung vergleicht

  • Unternehmen, Wisschenschaftler oder Haushalte bezüglich Erwartungen der zukünftigen Inflation befragen

• Minimieren des Prognosefehlers e, der sich als Differenz aus dem tatsächlich aufgetretenem Wert y sowie der Prognose y Dach für einen Zeitpunkt (t) ergibt

• quadratischer Prognosefehler

• vor- und nachlaufende Indikatoren für die Entwicklung des Bruttoinlandprodukts zu identifizieren

• Kovarianz oder Korrelationskoeffizienten P zwischen Zeitreihen mit jeweils T Beobachtungen betrachten

• Im Zähler steht die Kovarianz zwischen den beiden Variablen

• Im Nenner steht das Produt der jeweiligen Standardabweichungen

• zwischen 0 und 1

  • Positive Korrelation

  • Variablen bewegen sich in die identische Richtung

• Zwischen -1 und 0

  • Negative Korrelation

  • Variablen bewegen sich in die entgegengesetzte Richtung

• 0

  • Keine Korrelation

• ifo Geschäftsklimaindex

• Auftragseingänge von Unternehmen

• dienen dazu, die in der Prognose von ökonomischen Realisationen unvermeidbaren Prognosefehler zu minimieren

• zur Prognose werden Werte der Vergangenheit der zu prognostizierenden Variable verwendet

• Nutzt einen oder mehrere zusätzliche Prädiktoren (andere ökonomische Variablen)

• Durch die Multiplikation mit 100 entstehen prozentuale Werte

• Durch die Multiplikation mit vier entsteht die annualisierte Wachstumsrate (weil in Quartalen gerechnet wurde)

• folgt einem klaren Trend und ist über die letzten 70 Jahre stark gewachsen

• bis 1980 stärker geschwankt, seitdem weniger volatil

• Daher häufig bis 1980 und danach getrennt betrachtet

• Great Moderation

• Die „Great Moderation“ (Große Mäßigung) bezeichnet eine Phase wirtschaftlicher Stabilität von den frühen 1980er Jahren bis 2007, geprägt durch geringe Schwankungen bei Wachstum und Inflation

• Sie entstand nach den Krisen der 1970er Jahre durch stabilere Geldpolitik, verbesserte Lieferketten und globale Handelsausweitung.

• Zusammenfassung der Prognosen einzelner Experten bzw Institutionen für diverse makroökonomische Kennzahlen in den USA

• Wird von der Federal Reserve Bank of Philadelphia einmal im Quartal herausgegeben und gibt die einzelnen Prognosen, aber auch gemittelte, Median Prognosen oder Prognoseintervalle für zB BIP, Inflation oder Arbeitslosenrate an

• Gibt auch Statistiken über Prognosefehler aus

• fließende Variablen

• Variable wird über einen Zeitraum gemessen

• Beispielsweise BIP innerhalb eines Quartals

• Bestandsvariablen

• Werden an einem bestimmten Zeitpunkt gemessen

• Beispielsweise Aktienkurse

• nowcasts

  • Gegenwartsprognosen

• Forecasts

  • Prognosen für die nächsten Quartale

• Beobachtung y in Periode t wird auf die Beobachtung in t-1, also auf die eigene Vergangeheit, regressiert

• Durchgestrichenes o ist der autoregressive Parameter und gibt den Einfluss der zurückliegenden Beobachtung auf die aktuelle Beobachtung an

• Mü ist der Interzept

• Et ist der Gleichungsfehler in Periode t

• Lineare Regressionsmodelle, mit der eigenen Vergangenheit als Prädiktor

• im AR(P) Modell werden weitere Verzögerungen einbezogen

• Methode der kleinsten Quadrate

• neben der Historie noch weitere erklärende Variablen einzubeziehen

• Die resultiert im Autoregressive-Distributed-LAG Modell

  • Inkludiert auch Lags der erklärenden Variable x

• P ist die Anzahl der Verzögerungen der Historie von y

• Q ist die Anzahl der Verzögerungen der erklärenden Variable x

• Parameter großes O messen Einfluss von x auf y

• Falls 0(0) wird auch der kontemporäre (aktuelle) Effekt von x auf y und nicht nur der verzögerte Effekt geschätzt

  • Hängt von der Datenverfügbarkeit ab

• Unterschied im Zins zweier Anleihen

• Ist ein geeigneter Prädiktor für das Wirtschaftswachstum

• Ein Erklärungsansatz liegt in den Erwartungen der Finanzmärkte

• Aufgrund Liquiditätsprämie wird davon ausgegangen, dass Anleihen mit längerer Laufzeit einen höheren Zinssatz aufweisen

  • Kompensation, in Anleihen investiert zu haben, die nicht so schnell liquidierbar sind und höheres Risiko aufweisen

• Durch kontraktive Geldpolitik erwarten Marktteilnehmer steigende kurzfristige Zinsen

  • Liegt Zinssatz über erwartetem zukünftigem kurzfristigen Zins, steigt der langfristige Zins langsamer - kurzfristige Zins nähert sich dem langfristigen = Zins-Spread ist klein

  • Kontraktive Geldpolitik führt zu reduzierten Ausgaben aufgrund des höheren Zinses und somit zu einem langsameren Wirtschaftswachstum

• Expansive Geldpolitik führt zu einem hohen Zins-Spread, höheren Ausgaben und einem steigenden Wirtschaftswachstum

• Expansive Geldpolitik steigert durch Zinssenkungen und Erhöhung der Geldmenge das Wirtschaftswachstum, riskiert aber Inflation

• Kontraktive Geldpolitik (restriktiv) drosselt durch Zinsanhebungen und Geldmengenverknappung die Liquidität, um Inflation zu bekämpfen, bremst aber die Konjunktur

• Beide steuern die Wirtschaft über Zinsen und Kreditvergabe.

• Abfallen des Zins-Spreads

• in normalen Zeiten ist der Zins für die Anleihen mit längerer Laufzeit höher

• Wenn sich die Zinsstrukturkurve jedoch invertiert und der Zins für kürzere Anleiehn höher ist, als für längere Laufzeiten, wird dies mit einer Rezession in Verbindung gebracht

• BIP wird erst nach Ablauf des jeweiligen Quartals veröffentlicht

• Zins-Spread ist bereits während des entsprechenden Zeitraums verfügbar und wird anders als das BIP auch nicht revidiert - ist damit endgültig

• Die Vektorautoregression (VAR) ist ein ökonometrisches Verfahren zur Modellierung dynamischer Beziehungen zwischen mehreren Zeitreihen, bei dem alle Variablen als endogen betrachtet werden

• Bei einer überschaubaren Anzahl an Variabeln anwendbar

• Faktormodell

• Shrinkage-Methoden (Schrumpfungsverfahren) sind Regularisierungstechniken im maschinellen Lernen, die Regressionskoeffizienten in Richtung Null schrumpfen, um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern und die Modellstabilität zu erhöhen.

• Wenn für die Prognose des einmal je Quartal gemessenen BIPs eine erklärende Variable mit monatlicher Frequenz vorliegt

• Fehlerterm E misst Einflüsse auf die abhängige Variable y, die nicht in den erklärenden Variablen x enthalten sind

• Ziel ist es, die Parameter mü und Beta mittels der vorliegenden Daten zu schätzen

• Erwartungswert der Fehlerterme ist 0

• Kovarianz der erklärenden Variablen und der Fehlerterme ist 0

• Abweichung der Beobachtungen von den angepassten Werten

• ergibt sich, indem die Summe der quadrierten Residuen über die Parameter minimiert wird

• Bestimmtheitsmaß R^2

• Dazu benötigen wir drei Maße

  • Die totale Quadratsumme SST

  • Die erklärte Quadratesumme SSE

  • Residuenquadratsumme SSR

• Bestimmheitsmaß = SSE / SST oder 1- SSR / SST

• Bestimmtheitsmaß (zwischen 0 und 1) beschreibt, wie viel Prozent der Streuung in der erklärenden Variable y durch das Regressionsmodeel erklärt werden

• Das Modell ist linear in den Parametern und die Daten sind stationär

• Die erklärenden Daten sind nicht konstant und keine Linearkombinationen der anderen Variablen

• Die erklärenden Variablen sind kontemporär exogen (E=0)

• Konditioniert auf X, ist die Varianz der Fehlerterme zu allen Zeitpunkten gleich

• Konditioniert auf X sind die Fehlerterme zu zwei Zeitpunkten unkorreliert

• Parameter werden konsistent geschätzt, streben gegen die wahren Werte

• Parameter sind asymptotisch normalverteilt

• Da in Zeitreiehen oftmals die Beobachtung in der Periode t mit der in t-1 korrelieren, liegen oft Residuen vor, die mit den vorherigen Residuen korreliert sind

• Schätzer sind nicht Erwartungstreu

• Standardfehler sind verzerrt

  • Inferenz über die geschätzten Parameter ist unzuverlässig

• heteroscedasticity and Autokorrelation consistent Standardfehler

• Berücksichtigen die Struktur der Residuen und ermöglichen aussagekräftige Inferenz über die Parameter

• ZB Newey-West Standardfehler

  • Berechnen die Standardfehler unter Berücksichtigung der Kovarianzmatrix der Residuen

• Nein

• Hierfür sollten Hypothesentests herangezogen werden

  • Standardabweichung des Parameters über Teststatistik t mit 2 Freiheitsgraden

• Das Schätzen weniger Lags kann die Schätzer verzerren, das Modell ist unterangepasst

• Das Schätzen vieler Parameter kann dafür sorgen, dass die Daten zu genau modelliert werden und dadurch die geschätzten Parameter eine höhere Varianz aufweisen sowie der Prognosefehler steigt, das Modell ist überangepasst

• Informationskriterien wie das AIC oder BIC

  • Akaike Kriterium und Bayesian Kriterium

• Diese setzen die Anzahl an Parametern und die Modellanpassung in Relation zur Menge an Daten, die zur Schätzung zur Verfügung stehen

• Informationskriterien werden für verschiedene, mögliche p berechnet und anschließend wird p anhand des kleinsten Informationskriteriums gewählt

• Das BIC bestraft die Anzhal an Parametern stärker als das AIC, dadurch wählt das BIC meist eine kleinere Anzahl an Lags als das AIC

• Jarque-Bera-Test

  • Testet die Nullhypothese, dass die Störterme normalverteilt sind

  • Teststatistik bezieht dabei das dritte zentrale Moment (Schiefe) und das vierte zentrale Moment (Kurtosis) der Störterme mit ein

  • Im Falle einer Normalverteilung ist Schiefe 0 und Kurtosis 3

• Ljung-Box-Q-Test

• Autokorrelation der Störterme wird untersucht

• Sind die Autokorrelationen statistisch signifikant verschieden von 0, wird die Nullhypothese verworfen

• Nullhypothese sagt, dass Residuen nicht korrelieren

• Breusch-Pagan-Test

• Instabilität der geschätzten Parameter

• Veränderungen in Wirtschafts-/Fiskalpolitik, Ereignisse wie Kriege oder Pandemien können die Parameter beeinflussen - Strukturbruch

• Dummy Variablen in Modell einbauen

• Dummy Variable = 0, wenn kein Strukturbruch vorliegt; = 1, wenn Strukturbruch vorliegt

• Markov-Switching Modelle, Threshold Autoregressive Modelle oder Smooth Transition Autoregressive Modelle

• Punktprognosen

  • Prognostizieren einen konkreten Wert

• Prognoseintervalle

  • Erstellen Intervalle um den Punktschätzer herum und bieten weitere Informationen

• Rechts steht der Schätzer für das Interzept mü Dach, sowie der Schätzer für den AR-Parameter

• Zusätzlich stehen in Klammern unter den jeweiligen Schätzern die entsprechenden Standardfehler

• nein

• Daten werden noch laufend überarbeitet und durch das Melden von Unternehmensbilanzen genauer

• Erst nach einigen Quartalen gilt die Meldung des BIPs final

• Es kann auch durch Redefinitionen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung oder Veränderungen des Basisjahres zu Veränderungen des BIPs kommen

• Solche Revisionen sind eine weitere Quelle für die Missspezifikation der eingesetzten ökonometrischen Modelle

• Zurückgreifen auf einen finalen Datensatz, der für die meisten Quartale der Historie die endgültigen Daten enthält

• Treffen von Pseudo-Echtzeit Prognosen, indem Daten verwendet werden, die auch den Analysten zum Zeitpunkt ihrer Prognosen vorlagen

• Data-Vintages

• Listen für die ausgewählten zurückliegenden Quartale die jeweils zu diesem Zeitpunkt vorliegenden Daten auf

• Verfahrensweisen, mit denen ein Modell geschätzt werden kann

• Expandiertes Fenster

  • Fenster der Daten, die zum Schätzen des Modells verwendet werden, wird immer größer

• Rollierendes Fenster

  • Größe des Fensters bleibt bestehen, sodass zu jedem Prognosezeitpunkt gleich viele Observationen zum Schätzen des Modells verwendet werden

• Direkte Prognosen

  • Für jeden Prognosehorizont h wird ein eigenes Modell geschätzt

• Iterative Prognosen

  • Für jeden Prognosehorizont h wird das gleiche Modell verwendet

• Im AR-DL Modell wird der Regressor als exogen angenommen

• Iterative Prognose ist in Echtzeit somit nicht möglich, da die zukünftigen Werte des Prädiktors fehlen - diese sind höchstens nur für das aktuelle Quartal verfügbar

• Unverzerrtheit

  • Prognose ist gleich der bedingten Erwartung, wodurch der Erwartungswert der Abweichungen der Prognosen von den tatsächlichen Werten gleich null sein sollte

• Effizienz

  • Prognosefehler in der Periode T+h sollte höchstens mit dem in Periode T+h-1 korreliert sein, also unkorreliert mit verfügbaren Informationen in Periode T

• Alpha gleich 0

• Beta gleich 1

• Maß für die Genauigkeit der Prognosen

• Durchschnitt der quadrierten Abweichungen der Prognosen von den tatsächlichen Beobachtungen

• testet auf Gleichheit der unkonditionellen Prognosegüte

• Prognosegenauigkeit - Unterschiede im MSE statistisch signifikant

• Prognosen, mit dem selben Prognosehorizont

• Solow Modell

  • In grundlegendster Form ergibt sich die Produktion aus den Inputs Kapital, Arbeit und Technologie

  • Zahlreiche Erweiterungen

    • Erste: Humankapital

Je nach Ausgestaltung des Modells sind multiplikative (wie in Gleichung (1.1) im Skript) und additive Verknüpfungen denkbar. In unserem Beispiel wurde das Wachstum bzw. die Produktion in zwei Komponenten zerlegt: Eine Trendkomponente, die das langfristige Wachstum abbildet und eine zyklische Komponente. Darüber hinaus wäre noch eine saisonale Komponente (𝑌ts) denkbar. Ferner ist empirisch auch noch ein unerklärter Rest Et zu berücksichtigen

• prozentuale Differenz zwischen dem realen Bruttoinlandsprodukt einer Volkswirtschaft und einem Trendwert zu einem gegebenen Zeitpunkt

• Trendwert korrespondiert zum Produktionsniveau der Volkswirtschaft im langfristigen Gleichgewicht

• Aus der Produktionslücke kann daher abgeleitet werden, ob eine Volksiwrtschaft ihre Kapazitäten voll ausschöpft oder ob eine Überauslastung oder Unterauslastung der Kapazitäten vorliegt

• Exogene Schocks

  • Typische Beispiele sind z.B. Wirtschafts- oder Finanzkrisen.

    Sie treten insbesondere unerwartet auf und beeinflussen das Verhalten verschiedener Wirtschaftsakteure. So kann auch die Covid-19-Pandemie als ein exogener Schock aufgefasst werden. Hier wurde sowohl das Verhalten der Akteure auf der Angebots- wie auf der Nachfrageseite nachhaltig beeinflusst, wodurch sich entsprechende konjunkturelle Folgen ergaben

• Rigiditäten

  • Am Beispiel des Arbeitsmarktes kann man Rigiditäten in den Nominallöhnen betrachten. Löhne sind nicht vollkommen dynamisch, sondern werden nur unregelmäßig nachverhandelt. Ein positiver Preisschock kann daher einen konjunkturellen Impuls aussenden, da der Reallohn sinkt und Unternehmen einen Anreiz haben mehr Beschäftigte einzustellen und die Produktion zu erhöhen.

• Bei rationalen Erwartungen wird davon ausgegangen, dass die Wirtschaftssubjekte alle vorhandenen Informationen für Ihre Prognose nutzen. Dabei sind die Erwartungen genau dann rational, wenn sie mit den Vorhersagen der relevanten ökonomischen Theorie übereinstimmen. Der erwartete Wert der entsprechenden ökonomischen Größe stimmt unter der Annahme rationaler Erwartungen mit dem mathematischen Erwartungswert überein.

• Bei adaptiven Erwartungen bilden die Marktteilnehmer den Erwartungswert als gewichteten Durchschnitt aus dem für die Vorperiode erwarteten Wert und dem ex-post ermittelten Erwartungsfehler.

• Kontinuierlich ist hier im Sinne von „wiederholt“ zu verstehen. Bei rationalen Erwartungen berücksichtigen die Marktteilnehmer alle verfügbaren Informationen, um Erwartungen hinsichtlich der zukünftigen Entwicklungen zu bilden. Vielfalt und Komplexität der Informationen kann jedoch dazu führen, dass Erwartungen nur unvollständig oder zeitverzögert angepasst werden (können). Ein nicht antizipierter Schock kann dann zu einem Erwartungsfehler führen. Zwar werden die Marktteilnehmer ihre Erwartungen anpassen, treten jedoch wiederum neue nicht antizipierbare Schocks auf, so wiederholen sich die Erwartungsfehler

• Grundsätzlich können Erwartungen zu Erwartungsindikatoren verdichtet werden. Die Erwartungen selbst werden z.B. in Form von Umfragen erhoben. Ein für Deutschland bekannter Index ist beispielsweise der ifo-Geschäftsklimaindex

• Der Survey of Professional Forecasters (SPF) stellt eine Zusammenfassung der Prognosen einzelner Experten bzw. Institutionen für makroökonomische Kennzahlen, wie das reale US-amerikanische BIP und seine Wachstumsrate, Inflation oder Arbeitslosenrate, dar. Die Frequenz ist quartalsweise. Es werden Prognosen, Medianprognosen und Prognoseintervalle veröffentlicht. Herausgeber der Prognosen ist die Federal Reserve Bank of Philadelphia. Weiterhin enthält die Veröffentlichung Gegenwartsprognosen (nowcasts) und Prognosen für die nächsten Quartale (forecasts).

• Kein Bias / Keine Verzerrungen

• Effizienz - Prognosefehler ist nicht mit Informationen, welche zum Zeitpunkt als die Prognose erstellt wurde zur Verfügung standen, vorhersagbar

• Optimale Prognosefehler für h korreliert höchstens mit den Prognosefehlern für h-1

  • Mit den Informationen zum Zeitpunkt, in dem die Prognose erstellt wird, ist sie unkorreliert

• Informationskriterien heranziehen, wie das BIC oder AIC

• Signifikante Lags der partiellen Autokorrelationsfunktion

• Modelle anpassen und Residualanalyse durchführen, bspw durch hinzufügen von Lags, bis die Residuen frei von Autokorrelation sind

• General-to-specific oder specific to general

• Bias-Variance-Tradeoff

• Wenige erklärende Variablen erhöhen den Bias

• Viele Variablen erhöhen die Varianz der Schätzer

• Viele Variablen führen zu so genanntem overfitting, das Modell wird zu sehr an die Trainingsdaten angepasst

• Informationskriterien balancieren diese beiden Eigenschaften, indem die Modellgüte und die Anzahl der Parameter eingehen