RBA: Tagesdaten machen effektive Wechselkurse prognostizierbar
Das Ende des Random Walk für EERs
Die Prognose von Wechselkursen ist präziser als gedacht, wenn man auf hochfrequente Daten setzt.
Eine neue RBA-Studie zeigt, dass Tagesdaten die Genauigkeit von Perioden-Durchschnittsprognosen um bis zu 40 Prozent steigern können.
Insbesondere effektive Wechselkurse (EERs) zeigen demnach Eigenschaften, die sich vom traditionellen Random-Walk-Verhalten bilateraler Raten unterscheiden.
Für bis zu die Hälfte aller Länder finden die Forscher neue Belege für Echtzeit-Prognostizierbarkeit von EERs – eine Erkenntnis, die das Dogma der Unvorhersehbarkeit von Wechselkursen herausfordert.
Das Dogma der Wechselkurs-Unvorhersehbarkeit
Seit Meese und Rogoff (1983) gilt die Unvorhersehbarkeit von Wechselkursen als eines der hartnäckigsten Dogmen der Ökonomie.
Die neue RBA-Studie rüttelt an diesem Konsens, indem sie eine differenzierte Sichtweise einführt: Während bilaterale Nominalwechselkurse weiterhin dem Random Walk folgen, bieten effektive Wechselkurse und reale bilaterale Raten bei effizienter Datennutzung doch Prognosepotenzial.
Dies könnte die Makroanalyse und die geldpolitische Modellierung maßgeblich beeinflussen.
Altes Dogma, neue Daten
Das Papier liefert nicht nur einen neuen, dringend benötigten Echtzeit-Datensatz, sondern widerlegt auch für bestimmte Wechselkursmaße das Meese-Rogoff-Paradox.
Die Erkenntnisse sind für alle relevant, die Wechselkurse prognostizieren oder in makroökonomischen Modellen verwenden.
Für die unmittelbare Geldpolitik gibt es keine direkten Signale, aber die Implikationen für die Modellierung sind substanziell.