Das Bruttoinlandsprodukt (BIP) steht im Mittelpunkt dieser Studienarbeit. Die Prognose des BIP ist eine richtungweisende Grundlage für wirtschaftspolitische Entscheidungen. „So kann im Falle einer Rezessionsprognose eine Tendenz zur Selbstverstärkung der konjunkturellen Prozesse dann ausgelöst werden, wenn sich Investoren und Verbraucher nach der Veröffentlichung der Prognose in ihren Entscheidungen besonders zurückhalten.“ Im umgekehrten Fall bedeutet dies, dass ein prognostizierter Abschwung durch das Gegensteuern der Wirtschaftspolitik rechtzeitig abgewendet werden kann. Notwendigerweise sollte dafür eine große Zahl an Marktakteuren die Vorhersagen kennen und ihnen Vertrauen schenken. Rückkoppelungs-Effekte können dabei nicht ausgeschlossen werden. Aus diesem Grund kommt dem Prognostiker eine sehr große Verantwortung zu. Bei Konjunkturprognosen handelt es sich allerdings nur um bedingte Vorhersagen, sie sind im Stande so genannte „Wenn – dann – Aussagen“ zu treffen. Bedingte Prognosen beseitigen nicht die Unsicherheit einer Prognose, aber sie tragen dazu bei diese zu verringern. Für die Wirtschaft und Politik sind Bruttoinlandsproduktprognosen trotz einiger Schwächen, die sich durch ständig ändernde Rahmenbedingungen ergeben, unentbehrlich. „Für die Konjunkturprognose stehen heute mehrere Verfahren zur Verfügung, die auf unterschiedlichen statistischen und theoretischen Voraussetzungen beruhen: Der Indikatoransatz, die iterativ-analistische Methode und die ökonometrische Prognose.“ Da bei der Prognose versucht wird von den Erfahrungen der Vergangenheit auf die Entwicklungen in der Zukunft zu schließen bleiben Fehlerquellen, auf die der Prognostiker keinen Einfluss hat nicht aus.Nach KHOSRAWI-RAD sind Prognosen mit einer gewissen Unsicherheit und Ungenauigkeit verbunden. Jedoch kommt es in der Prognoserechnung darauf an, eine möglichst hohe Genauigkeit zu erreichen, die Abweichung zwischen Prognose und Wirklichkeit soll minimiert werden. Zur Bestimmung der Prognoseungenauigkeiten dienen Prognosefehlermaße. In der vorliegenden Studienarbeit wird die Zuverlässigkeit niederländische Wachstumsprognosen mit Hilfe des mittleren absoluten relativen Prognosefehlers (MRAP) untersucht. Ziel der Arbeit ist es mit Hilfe eines geeigneten Diagramms, sowie unter Zuhilfenahme einiger Tabellen die folgende Hypothese: „Mit rückläufigem Prognosehorizont reduziert sich der Prognosefehler.“ zu bestätigen bzw. zu widerlegen
Auf einen Blick
- Note: 1,3
- Eigene Auswertung monatlicher Prognosen niederländischer Kreditinstitute von 1995 bis 2005
- Rechenweg anhand der Prognosen von Consensus Forecast erläutert
- 24 Quellen im Literaturverzeichnis
- 7 Abbildungen und 10 Tabellen
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung
1.1. Motivation und Zielstellung
1.2. Aufbau der Untersuchung
2. Das Bruttoinlandsprodukt (BIP)
2.1. Definition des Bruttoinlandsprodukts
2.2. Die Berechnung des Bruttoinlandsproduktes
2.3. Die Prognose des Bruttoinlandsproduktes
2.3.1. Das Indikatormodell
2.3.2. Das ökonometrische Modell
2.3.3. Das iterativ-analytische Verfahren
2.3.4. Zusammenfassung
2.4. Zusammenfassung
3. Die Niederlande
3.1. Landesinformationen
3.2. Die Wirtschaft
3.3. Zusammenfassung
4. Prognosen
4.1. Der Begriff der Prognose
4.2. Informationstheoretische Kriterien zur Prognosebeurteilung
4.3. Prognosefehler
4.4. Zusammenfassung
5. Datenauswertung
5.1. Von der Basistabelle zum Diagramm
5.2. Hypothese
5.3. Zusammenfassung
6. Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themen
Die Studienarbeit untersucht die Zuverlässigkeit niederländischer Wachstumsprognosen anhand von Prognosen des Bruttoinlandsprodukts. Mithilfe des mittleren relativen absoluten Prognosefehlers, tabellarischer Berechnungen und eines Diagramms prüft sie, ob sich der Prognosefehler bei kürzerem Prognosehorizont reduziert.
- Definition und Berechnung des Bruttoinlandsprodukts
- Verfahren der Konjunkturprognose
- Wirtschaftsstandort Niederlande
- Kriterien der Prognosequalität und Prognosefehlermaße
- Auswertung monatlicher Prognosen aus den Jahren 1995 bis 2005
Auszug aus dem Buch
2.3.1. Das Indikatormodell
Dieser Ansatz wird für Kurzfristprognosen mit einem Zeithorizont von maximal neun Monaten herangezogen. „Das Verfahren der Indikatorprognose versucht, zeitliche Strukturen (Lead-Lag-Beziehungen) zwischen volks- und betriebswirtschaftlichen Kenngrößen aufzudecken und mittels statistischer Methoden eine Vorhersage der zukünftigen Entwicklung einer Zielreihe abzuleiten.“25
Es lassen sich quantitative und qualitative Indikatoren ermitteln. Dabei resultieren quantitative Indikatoren aus stetig gemessenen Daten, wie z.B. veröffentlichte Volumen-, Umsatz- oder Preisindizes der amtlichen Statistik. Diese besitzen eine hohe Meßgenauigkeit, auf Grund dessen die benötigte Aktualität leiden kann, da die Erstellung der Indizes einen enormen Zeitaufwand erfordert und die entsprechenden Prognosen nicht im gewünschten Umfang oder zum gewünschten Zeitpunkt bereitstehen.
Hingegen werden qualitative Indikatoren aus nicht-stetigen Daten erzielt, so z. B. mit Hilfe von Unternehmensbefragungen durch das Institut für Wirtschaftsforschung (ifo). Diese Indikatoren sind kurzfristig verfügbar und dadurch in der Lage eine grobe Entwicklungsrichtung der Konjunktur anzugeben, wenn noch keine amtlichen Statistiken vorliegen. Darüber hinaus zeigen qualitative Indikatoren die „reine“ Konjunktur, da sie keinen Trend aufweisen 26
Im Folgenden wird anhand von Abbildung 3 der Ablauf der Indikatorprognose beschrieben. Bei der Bestimmung der potentiellen Indikatormenge sollte darauf geachtet werden, dass die Elemente der Menge eine theoretische Plausibilität aufweisen, d.h. es muss einen Erklärungszusammenhang zwischen Zielreihe und Indikator geben. Nach dem die Vorlauflänge bestimmt wurde, wird die Indikatormenge dahingehend eingeschränkt, dass die verbleibenden Indikatoren die angestrebte Prognosereichweite erfüllen. Anschließend wird aus den beobachteten Vergangenheitswerten die Prognosefunktion geschätzt. Für die eigentliche Prognose wird unterstellt, dass der hergeleitete Zusammenhang zwischen Zielreihe und erklärenden Variablen für den angenommenen Prognosezeitraum besteht. Im Anschluss ist diese sowie alle anderen Annahmen zu überprüfen.27
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Das Kapitel erläutert die Bedeutung von Wachstumsprognosen und formuliert die zu prüfende Hypothese. Es stellt den Aufbau der Untersuchung vor.
2. Das Bruttoinlandsprodukt (BIP): Behandelt werden die Definition und die Berechnung des Bruttoinlandsprodukts sowie drei Verfahren seiner Prognose.
3. Die Niederlande: Das Kapitel enthält Landesinformationen und einen Überblick über die niederländische Wirtschaft und ihre regionalen Schwerpunkte.
4. Prognosen: Nach einer begrifflichen und statistischen Einordnung werden Kriterien der Prognosebeurteilung und verschiedene Prognosefehlermaße erläutert.
5. Datenauswertung: Die Auswertung führt von monatlichen Prognosedaten über die Berechnung des MRAP zu einer grafischen Darstellung. Anschließend wird die Hypothese anhand der Ergebnisse geprüft.
6. Fazit und Ausblick: Das Schlusskapitel bündelt die Untersuchung und erörtert ein alternatives Fehlermaß für eine weiterführende Prüfung.
Schlüsselwörter
Wachstumsprognosen, Niederlande, Bruttoinlandsprodukt, Konjunkturprognose, Prognosehorizont, Prognosefehler, Prognosequalität, MRAP, Indikatormodell, ökonometrisches Modell, iterativ-analytisches Verfahren, Datenauswertung, volkswirtschaftliche Gesamtrechnung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Studienarbeit?
Sie untersucht die Zuverlässigkeit niederländischer Prognosen des Bruttoinlandsprodukts und den Zusammenhang zwischen Prognosehorizont und Prognosefehler.
Welche Themenfelder stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen das Bruttoinlandsprodukt, Verfahren der Konjunkturprognose, die niederländische Wirtschaft und die statistische Beurteilung von Prognosefehlern.
Welche Hypothese wird geprüft?
Geprüft wird, ob sich der Prognosefehler mit rückläufigem Prognosehorizont reduziert.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit wertet monatliche Prognosen tabellarisch aus, berechnet den mittleren relativen absoluten Prognosefehler und stellt ihn dem Prognosehorizont in einem Diagramm gegenüber.
Was behandelt der Hauptteil?
Er erläutert die Berechnung und Prognose des Bruttoinlandsprodukts, beschreibt die niederländische Wirtschaft und führt in die Beurteilung sowie Berechnung von Prognosefehlern ein.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen gehören Wachstumsprognosen, Niederlande, Bruttoinlandsprodukt, Prognosehorizont, Prognosefehler und MRAP.
Welche Daten liegen der Auswertung zugrunde?
Berücksichtigt werden monatliche Prognosen niederländischer Kreditinstitute aus den Jahren 1995 bis 2005. Die einzelnen Rechenschritte werden anhand von Consensus-Forecast-Daten erläutert.
Welche Prognoseverfahren werden vorgestellt?
Die Arbeit beschreibt das Indikatormodell, das ökonometrische Modell und das iterativ-analytische Verfahren.
Welche Prognosehorizonte werden betrachtet?
Die Auswertung ordnet die monatlichen Prognosen Horizonten von einem bis zu 24 Monaten zu.
- Quote paper
- Anna Schweiger (Author), 2007, Zuverlässigkeit niederländischer Wachstumsprognosen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/87427
