Unsicherheit verbessert Rezessionsprognosen
Wirtschaftliche Unsicherheitsmaße erhöhen die Vorhersagekraft von Rezessionsmodellen. Eine neue Studie der Federal Reserve Bank of St. Louis belegt dies sowohl in-sample als auch out-of-sample.
Das Paradox der Unsicherheit
Die Studie evaluiert die Fähigkeit ökonomischer Unsicherheitsmaße, Rezessionen in Echtzeit vorherzusagen.
Sie zeigt, dass die Einbeziehung von Unsicherheit die prädiktive Kraft von Prognosemodellen im Vergleich zu einem Basissatz von Finanzvariablen signifikant steigert.
Eine nichtlineare Transformation der Unsicherheit, die erfasst, ob ein Maß sein Jahresmaximum überschreitet, verbessert die Prognoseleistung für einige Indikatoren.
Die Autoren Brooke E. Hathhorn, Laura E. Jackson und Michael T. Owyang stellen zudem fest, dass die Hinzufügung eines gleichzeitigen Indikators wie des BIP-Wachstums zusätzliche Vorhersagegewinne erzielt.
Ex-post-Bayesian-Modellmittelung übertrifft individuelle Unsicherheitsmodelle und ex-ante-Faktoren der Unsicherheit, die mittels Hauptkomponentenanalyse generiert wurden.
Dies deutet auf eine robuste Verbesserung der Prognosefähigkeit hin.
Mehr als nur Korrelation
Die Literatur zur Korrelation zwischen Unsicherheit und wirtschaftlicher Aktivität ist umfangreich, doch die Echtzeit-Vorhersagefähigkeit von Unsicherheit für Rezessionen wurde bisher unzureichend untersucht.
Frühere Arbeiten lieferten zwar Hinweise, waren aber methodisch unvollständig, indem sie beispielsweise Gütemaße statt binärer Prognoseleistung verwendeten oder Echtzeit-Experimente nicht vollständig evaluierten.
Diese Studie erweitert die bestehenden Ergebnisse, indem sie verschiedene Unsicherheitsmaße in Echtzeit bewertet, den Vergleich von Niveau- mit maximaler Unsicherheit vornimmt und den Mehrwert von Unsicherheit gegenüber gleichzeitigen Indikatoren wie dem BIP-Wachstum untersucht.
Zudem wird analysiert, wie die Aggregation von Unsicherheitsinformationen die Prognoseleistung beeinflusst.
Die Ergebnisse bestätigen, dass Unsicherheit die Rezessionsvorhersage verbessert, wobei die besten Performer je nach Prognosehorizont variieren.
Ein schärferes Instrument
Die Studie liefert endlich belastbare Evidenz für die prädiktive Kraft von Unsicherheit in Echtzeit.
Sie widerlegt damit die Skepsis gegenüber der praktischen Anwendbarkeit solcher Indikatoren.
Für Zentralbanken bedeutet dies ein potenziell schärferes Instrument zur Früherkennung wirtschaftlicher Abschwünge.
Quelle: Does Uncertainty Really Predict Recessions?
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