Sie befinden Sich nicht im Netzwerk der Universität Paderborn. Der Zugriff auf elektronische Ressourcen ist gegebenenfalls nur via VPN oder Shibboleth (DFN-AAI) möglich. mehr Informationen...
Prognosegüte alternativer Früh Indikatoren für die Konjunktur in Deutschland / Forecasting Performance of Alternative Indicators for the German Economy
Ist Teil von
Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, 2004-12, Vol.224 (6), p.639-652
Ort / Verlag
Lucius & Lucius
Erscheinungsjahr
2004
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
Untersuchungen zur Prognosegüte sollten nicht nur Prognosefehler, die auf der Schätzung der Parameter beruhen berücksichtigen, sondern auch solche, die aus der stichprobenabhängigen Auswahl des Prognosemodells resultieren. Wird die Prognosefehlervarianz durch rekursive Out-of-Sample Prognosen geschätzt, so sollte dabei nicht nur die Parameterschätzung, sondern auch die Modellselektion rekursiv vorgenommen werden. Wir wenden dieses Prinzip auf die Analyse der Prognosegüte dreier wichtiger Indikatoren für die Konjunktur in Deutschland an, den vom ifo-Institut erhobenen „Geschäftserwartungen“, den vom Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung veröffentlichten „Konjunkturerwartungen“ und des von der „Wirtschaftswoche“ berechneten „Earlybird“-Indikators. Es zeigt sich, dass die Prognosefehler bei der realistischeren rekursiven Modellauswahl größer sind als bei nicht-rekursiver Spezifikation. Die untersuchten Indikatoren liefern unter bestimmten Umständen bessere Prognosen als ein einfaches autoregressives Modell.
Analyses of the fit of forecasts should not only observe the forecast errors which are based on the estimation of the parameters but also those based on the uncertainty from selecting the specification of the forecasting model from the sample data. We argue that it is important to estimate the parameters and also the model selection recursively. In this paper we compare the forecasting ability of three important German business cycle indicators: the ifo business expectations, the ZEW business expectations and the „Earlybird“ Indicator published in „Wirtschaftswoche“. Our results show that the forecast errors are higher when using the more realistic recursive model selection instead of using the non-recursive specification. In certain cases the analysed business cycle indicators provide better forecasts than the naive forecast based on its own lagged values.