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Prognoseeigenschaften alternativer Indikatoren für die Konjunkturentwicklung in Deutschland

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  • Breitung, Jörg
  • Jagodzinski, Doris

Abstract

Zur Beurteilung und Prognose der konjunkturellen Entwicklung werden in Deutsehland eine Reihe unterschiedlicher Indikatoren verwendet. In dieser Studie werden graphische und ökonometrische Verfahren angewandt, um die Prognosequalität der rneist beachteten Konjunkturindikatoren in Dentschland zu analysieren. Dabei zeigt sieh, innerhalb der von uns durchgeführten Analyse für die 90er .Jahre, dass der von der Commerzbank ermittelte und von der Wirtschaftswoche publizierte Earlybird-Indikator die besten Vorlaufeigenschaften besitzt. Die auf den Erwartungen für die nächsten 6 Monate beruhenden Indikatoren des ZEW und des Ifo-Instituts weisen ebenfalls gute Prognoseeigenschaften für die Wachstumsrate der Industrieproduktion auf, besitzen aber nur einen Vorlauf von etwa 2 bis zu 5 Monaten im Gegensatz zum Vorlauf von etwa, 6 Monaten für den Earlybird-Indikator. Der Geschäftsklima-Index des ifo-Instituts und der Konjunkturindikator der F .A.Z. weisen zwar nur einen geringen bzw. gar keinen Vorlauf zur Referenzreihe auf, können jedoch im Rahmen eines ökonometrischen Prognosemodells zuverlässige Prognosen liefern. Der Frühindikator des Handelsblatts und der R-Wort-Indikator laufen hingegen der konjunkturellen Entwicklung hinterher und liefern keine Information, die bei einer Prognose auf Basis von vektorautoregressiven Modellen genutzt werden könnte.

Suggested Citation

  • Breitung, Jörg & Jagodzinski, Doris, 2002. "Prognoseeigenschaften alternativer Indikatoren für die Konjunkturentwicklung in Deutschland," SFB 373 Discussion Papers 2002,36, Humboldt University of Berlin, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification and Simulation of Economic Processes.
  • Handle: RePEc:zbw:sfb373:200236
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    Cited by:

    1. Dreger, Christian & Schumacher, Christian, 2002. "Estimating Large-Scale Factor Models for Economic Activity in Germany: Do They Outperform Simpler Models?," Discussion Paper Series 26321, Hamburg Institute of International Economics.
    2. Christian Schumacher, 2007. "Forecasting German GDP using alternative factor models based on large datasets," Journal of Forecasting, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 26(4), pages 271-302.

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