Wenn Modelle irren – wie sicher sind heutige Wirtschaftsprognosen?
Michael Lebowitz | 28.03.2025 07:49
Das Prognoseinstrument GDPNow der Atlanta Fed sagt eine bevorstehende Rezession voraus und schürt die Angst der Anleger. Die Nowcast-Wirtschaftsprognosen der Zentralbanken von New York und St. Louis hingegen gehen von einem anhaltenden Wirtschaftswachstum im ersten Quartal aus.
Wie kann das sein?
In diesem Artikel wollen wir die GDPNow- und Nowcast-Modelle untersuchen, um Licht in das Dunkel der jüngsten Prognoseabweichungen zu bringen. Ein besseres Verständnis der beiden Modelle sollte es uns ermöglichen, den aktuellen Zustand der Wirtschaft einzuschätzen und damit auch das BIP des ersten Quartals besser zu schätzen. Vor allem aber sehen wir, dass die Angst der Anleger vor einer bevorstehenden Rezession möglicherweise unbegründet ist.
Dies sind dies die aktuellen Prognosen für die drei Modelle per 24. März 2025:
- GDPNow -1,80 %
- Nowcast der St. Louis Fed: +2,25 %
- Nowcast der New York Fed: +2,72 %
Genauigkeit der Vorhersage
Bevor wir die Unterschiede zwischen den Modellen untersuchen, lohnt es sich, historische Daten zu untersuchen, um zu sehen, wie gut die Prognosen für das BIP von GDPNow und Nowcast sind. GDPNow und Nowcast werden wöchentlich aktualisiert, wobei GDPNow zeitweise auch zwei Aktualisierungen pro Woche veröffentlicht. Für die folgende Analyse verwenden wir für einen Vergleich mit dem BIP nur die endgültigen, nicht die vorläufigen Schätzungen.
Der Nowcast der New Yorker Fed wird nicht dargestellt, da die Datenlage unzureichend ist. Die y-Achse ist abgeschnitten, da die wilden wirtschaftlichen Schwankungen im Jahr 2020 die anderen Daten nur schwer erkennen lassen. Das Balkendiagramm unter dem Liniendiagramm zeigt die vierteljährlichen Abweichungen zwischen den Prognosen und dem tatsächlichen BIP.
Beide Modelle haben das BIP in den letzten vier Jahren größtenteils unterschätzt. Seit 2022 lag der St. Louis Nowcast im Durchschnitt um 1,02 % im Minus, während der Atlanta Fed GDPNow im Durchschnitt um 0,44 % niedriger lag. In den Jahren vor der Pandemie lag der Nowcast im Durchschnitt fast ein halbes Prozent über dem BIP, während GDPNow etwa ein Viertel Prozent unter dem Durchschnitt lag.
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Unser Fazit: Die Modelle weisen Mängel auf. Auch wenn sie statistisch gesehen keine guten Schätzer des BIP sind, sind sie dennoch äußerst wertvoll. Es ist wichtig zu wissen, dass die Berechnung der Daten, die dem BIP zugrunde liegt, unglaublich komplex ist und oft mehrmals überarbeitet wird, nachdem die Schätzungen der Modelle endgültig sind.
Schließlich ist es unmöglich, die Wirtschaftstätigkeit eines Landes in einer einzigen Zahl zusammenzufassen. Daher ist jedes Modell, das versucht, das BIP zu prognostizieren, mit bestimmten Problemen behaftet.
Betrachten wir also die beiden Arten von Modellen, um ihre Stärken und Schwächen zu bewerten.
GDPNow
Das Atlanta Fed GDPNow verwendet einen Brückengleichungsansatz, bei dem dieselben Daten verwendet werden, die das Bureau of Economic Analysis (BEA) zur Berechnung seiner 13 BIP-Teilkomponenten einsetzt. Der Begriff Brückengleichung bezieht sich auf die Regressionsanalyse und andere statistische Instrumente, die die mit unterschiedlichen Zeitabständen veröffentlichten Daten miteinander verbinden, um das vierteljährliche BIP vorherzusagen.
Die Daten des Modells entsprechen der vom BEA verwendeten Methodik. Man kann es sich wie eine kontinuierliche BIP-Berechnung vorstellen.
Die Daten, die in das Modell eingehen, sind keine Prognosen, sondern tatsächliche Daten. Daher beruhen die GDPNow-Schätzungen zu Beginn eines Quartals auf begrenzten Daten und können zu unbeständigen Prognosen führen. So sank GDPNow von +2,5 % auf -1,8 %, und zwar ausschließlich aufgrund der Netto-Handelsbilanzdaten Ende Februar. Es ist daher zwar zu Beginn der Periode volatil, liefert aber nach Quartalsende in der Regel genauere Prognosen als Nowcast.
Das nachstehende Schaubild zeigt, dass sich das GDPNow-Ergebnis seit Anfang Februar in einem Bereich von fast 7 % bewegt.
Nowcast
Die St. Louis und New York Fed Nowcasts sind dynamische Faktormodelle. Das bedeutet, dass sie eine Vielzahl von Wirtschaftsdaten und statistischen Modellen verwenden, um die Beziehung zwischen diesen Daten und dem wirtschaftlichen BIP zu bestimmen. Im Gegensatz zu GDPNow verwendet Nowcast Daten, die nicht in den BEA-BIP-Berechnungen enthalten sind. Die großen Datenmengen tragen dazu bei, die Schätzung zu glätten. Die endgültigen Schätzungen sind jedoch fehleranfälliger als die von GDPNow, auch wenn sie während des Quartals genauer und weniger volatil sind.
Pro/Contra-Tabelle
In der folgenden Tabelle sind die Vor- und Nachteile der einzelnen Modelle zusammengefasst.
Welches Modell ist besser?
Diese Frage ist schwierig zu beantworten. Beide Modelle dienen der Beurteilung der aktuellen Wirtschaftsaktivität.
Wie wir derzeit bei GDPNow sehen, können die Prognosen zu Beginn eines Quartals sehr volatil sein. Es basiert jedoch auf denselben Daten, die auch in das BEA eingehen werden. In von Schwankungen geprägten Quartalen wie dem aktuellen ist es am besten, die GDPNow-Prognose mit Vorsicht zu genießen, bis die Daten für zwei Monate eingeflossen sind.
Die Nowcast-Prognosen verwenden eine viel breitere Palette von Daten und sind daher oft stabiler. Ihre Endprognosen sind jedoch tendenziell schlechter als die von GDPNow. Allerdings sind die Veränderungen in den Nowcast-Modellen während des Quartals aussagekräftiger für Trendänderungen.
Fazit
Wir stützen uns auf beide Modelle, da sie Einblicke und eine ausgewogenere Sichtweise bieten. Wenn man sich nur auf ein Modell verlässt, kann das zu fehlerhaften Schlüssen führen. So warnt GDPNow, dass das BIP unter Null liegen könnte, wenn bestimmte Zahlen, wie die Handelsbilanz, für den Rest des Monats verzerrt bleiben. Die Nowcast-Modelle zeigen uns jedoch, dass sich die Wirtschaft im Allgemeinen in guter Verfassung befindet. Sollte Nowcast beginnen, zügig zu GDPNow aufzuschließen, werden unsere wirtschaftlichen Besorgnisse spürbar zunehmen.
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