EZB-Studie: VAR-Modell verbessert Fiskalüberwachung in Echtzeit

Ein neues VAR-Modell der EZB verbessert die Echtzeit-Prognose des Staatsdefizits. Die Studie zeigt, dass das Modell für Italien präzisere Nowcasts liefert als die Europäische Kommission.

Präzision trotz Parsimonie

Fünf EZB-Ökonomen haben ein bayesianisches Mixed-Frequency VAR-Modell entwickelt, um das Staatsdefizit-zu-BIP-Verhältnis in Echtzeit zu prognostizieren.

Das Modell integriert monatliche Kassendaten und vierteljährliche Abgrenzungsdaten, ergänzt durch weitere hochfrequente makroökonomische und finanzielle Variablen.

Angewendet auf Italien, einem Land mit einer der höchsten Schuldenquoten in den Industrieländern, liefert das Modell zeitnahe monatliche Dichte-Nowcasts des jährlichen Defizitverhältnisses.

Die Studie belegt, dass diese Nowcasts ähnlich oder sogar präziser sind als die Punktprognosen der Europäischen Kommission.

Dies ist bemerkenswert, da das EZB-Modell sehr sparsam ist und ausschließlich auf statistischen Informationen basiert, während die Kommission Hunderte von Variablen und Expertenurteile einbezieht.

Die Fähigkeit des Modells, die 'Nachrichten' jeder Datenfreigabe zu bewerten, ermöglicht zudem eine ökonomische Erzählung für Änderungen in den Prognosen.

Die Herausforderung der Echtzeit-Prognose

Die Prognose des Staatsdefizits in Echtzeit ist eine komplexe Aufgabe, da sie die Vorhersage verschiedener Variablen wie Staatsausgaben, Staatseinnahmen und nominales BIP umfasst.

Vierteljährliche Daten werden zudem mit erheblicher Verzögerung und Revisionsfehlern veröffentlicht.

Das neue VAR-Modell nutzt die Aktualität monatlicher Kassendaten, um diese Herausforderungen zu meistern, und filtert gleichzeitig das Rauschen heraus, das durch unterschiedliche Rechnungslegungspraktiken entsteht.

Die Autoren demonstrieren zudem die Fähigkeit des Modells zur Szenarioanalyse.

Ein Vergleich zwischen einer durch Geldpolitik ausgelösten Rezession und einer 'typischen' Rezession zeigt, dass die fiskalischen Defizitdynamiken im letzteren Fall deutlich gedämpfter ausfallen, da die Geldpolitik zur Stabilisierung der Wirtschaft beiträgt und Zinsausgaben geringer sind.

Daten schlagen Intuition – mit Einschränkungen

Diese Studie liefert ein überzeugendes Argument für datengetriebene Fiskalüberwachung und stellt die Effizienz komplexer Expertenmodelle in Frage.

Für Länder mit hoher Verschuldung wie Italien bietet das Modell ein wertvolles, zeitnahes Frühwarnsystem.

Dennoch bleibt das Zusammenspiel mit politisch informierten Prognosen der Kommission eine offene Frage, da statistische Modelle politische Absichten nicht vollständig abbilden können.