Step by Step ‒ A Quarterly Evaluation of EU Commission's GDP Forecasts
Katja Heinisch
IWH Discussion Papers,
Nr. 22,
2024
Abstract
The European Commission’s growth forecasts play a crucial role in shaping policies and provide a benchmark for many (national) forecasters. The annual forecasts are built on quarterly estimates, which do not receive much attention and are hardly known. Therefore, this paper provides a comprehensive analysis of multi-period ahead quarterly GDP growth forecasts for the European Union (EU), euro area, and several EU member states with respect to first-release and current-release data. Forecast revisions and forecast errors are analyzed, and the results show that the forecasts are not systematically biased. However, GDP forecasts for several member states tend to be overestimated at short-time horizons. Furthermore, the final forecast revision in the current quarter is generally downward biased for almost all countries. Overall, the differences in mean forecast errors are minor when using real-time data or pseudo-real-time data and these differences do not significantly impact the overall assessment of the forecasts’ quality. Additionally, the forecast performance varies across countries, with smaller countries and Central and Eastern European countries (CEECs) experiencing larger forecast errors. The paper provides evidence that there is still potential for improvement in forecasting techniques both for nowcasts but also forecasts up to eight quarters ahead. In the latter case, the performance of the mean forecast tends to be superior for many countries.
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Forecasting Economic Activity Using a Neural Network in Uncertain Times: Monte Carlo Evidence and Application to the
German GDP
Oliver Holtemöller, Boris Kozyrev
IWH Discussion Papers,
Nr. 6,
2024
Abstract
In this study, we analyzed the forecasting and nowcasting performance of a generalized regression neural network (GRNN). We provide evidence from Monte Carlo simulations for the relative forecast performance of GRNN depending on the data-generating process. We show that GRNN outperforms an autoregressive benchmark model in many practically relevant cases. Then, we applied GRNN to forecast quarterly German GDP growth by extending univariate GRNN to multivariate and mixed-frequency settings. We could distinguish between “normal” times and situations where the time-series behavior is very different from “normal” times such as during the COVID-19 recession and recovery. GRNN was superior in terms of root mean forecast errors compared to an autoregressive model and to more sophisticated approaches such as dynamic factor models if applied appropriately.
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Medienecho
Medienecho November 2024 Reint Gropp: Nach US-Wahl: Ökonom rechnet nicht mehr mit Intel-Ansiedlung in: DIE WELT, 08.11.2024 IWH: Zombiesterben in: Frankfurter Allgemeine Zeitung,…
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Conditional Macroeconomic Survey Forecasts: Revisions and Errors
Alexander Glas, Katja Heinisch
Journal of International Money and Finance,
November
2023
Abstract
Using data from the European Central Bank's Survey of Professional Forecasters and ECB/Eurosystem staff projections, we analyze the role of ex-ante conditioning variables for macroeconomic forecasts. In particular, we test to which extent the updating and ex-post performance of predictions for inflation, real GDP growth and unemployment are related to beliefs about future oil prices, exchange rates, interest rates and wage growth. While oil price and exchange rate predictions are updated more frequently than macroeconomic forecasts, the opposite is true for interest rate and wage growth expectations. Beliefs about future inflation are closely associated with oil price expectations, whereas expected interest rates are related to predictions of output growth and unemployment. Exchange rate predictions also matter for macroeconomic forecasts, albeit less so than the other variables. With regard to forecast errors, wage growth and GDP growth closely comove, but only during the period when interest rates are at the effective zero lower bound.
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Wirtschaftswachstum, Staatsfinanzen und Treibhausgas-Emissionen in der mittleren Frist
Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Axel Lindner, Alessandro Sardone, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2022
Abstract
Die mittelfristige Projektion der gesamtwirtschaftlichen Lage in Deutschland beinhaltet, dass das Wirtschaftswachstum mit 1% pro Jahr in den kommenden sechs Jahren in etwa genauso hoch ausfällt wie in den vergangenen sechs Jahren. Der Staatshaushalt bleibt im Defizit, aber der Schuldenstand geht relativ zum Bruttoinlandsprodukt ab dem Jahr 2024 wieder zurück. Bei diesem Tempo der wirtschaftlichen Expansion werden die Emissionen mittelfristig zwar weiter zurückgehen, aber deutlich langsamer als nötig, um die nationalen Klimaschutzziele zu erreichen.
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Investitionen, Auslastungsgrad und Öffentliche Finanzen in der mittleren Frist: Implikationen des Zweiten Nachtragshaushalts 2021
Andrej Drygalla, Katja Heinisch, Oliver Holtemöller, Axel Lindner, Götz Zeddies
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2021
Abstract
Die Bundesregierung plant, mit dem Zweiten Nachtragshaushalt 2021 dem Energie- und Klimafonds eine Rücklage in Höhe von 60 Mrd. Euro zuzuführen. Die Mittel sollen in den Folgejahren in Investitionen in den Klimaschutz und die Transformation der Wirtschaft fließen und zugleich gesamtwirtschaftliche Folgekosten der Pandemie verringern. Diese pandemiebedingten Einbußen sind auch in der mittleren Frist erheblich. Zwar dürften Nachholeffekte beim privaten Konsum die im Jahr 2021 noch deutliche Unterauslastung bis zum Jahr 2024 vollständig verschwinden lassen. Jedoch liegt das Produktionspotenzial in den kommenden Jahren mehr als 1,5% unter dem Ende 2019 vom IWH prognostizierten Wert, vor allem wegen eines geringeren Arbeitsangebots, unter anderem aufgrund deutlich niedrigerer Zuwanderung von Arbeitskräften. Die Investitionen sind gemäß aktueller Mittelfristprojektion im Jahr 2024 ebenfalls noch deutlich niedriger. Die Effekte des Nachtragshaushalts auf Investitionstätigkeit und Produktion lassen sich mit Hilfe des finanzpolitischen Simulationsmodells des IWH abschätzen. Die beabsichtigten Mehrausgaben dürften auf dem Höhepunkt ihrer Wirksamkeit im Jahr 2024 die gesamtwirtschaftliche Aktivität um etwa 0,5% steigern. Allerdings werden die zusätzlichen Investitionen die seit Pandemiebeginn ausgebliebene Investitionstätigkeit bei Weitem nicht kompensieren können. Eine Bewertung des Nachtragshaushals hat die positiven gesamtwirtschaftlichen Effekte zusätzlicher Investitionen und die negativen Effekte auf die Glaubwürdigkeit der Schuldenbremse gegeneinander abzuwägen.
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Conditional Macroeconomic Forecasts: Disagreement, Revisions and Forecast Errors
Alexander Glas, Katja Heinisch
IWH Discussion Papers,
Nr. 7,
2021
Abstract
Using data from the European Central Bank‘s Survey of Professional Forecasters, we analyse the role of ex-ante conditioning variables for macroeconomic forecasts. In particular, we test to which extent the heterogeneity, updating and ex-post performance of predictions for inflation, real GDP growth and the unemployment rate are related to assumptions about future oil prices, exchange rates, interest rates and wage growth. Our findings indicate that inflation forecasts are closely associated with oil price expectations, whereas expected interest rates are used primarily to predict output growth and unemployment. Expectations about exchange rates and wage growth also matter for macroeconomic forecasts, albeit less so than oil prices and interest rates. We show that survey participants can considerably improve forecast accuracy for macroeconomic outcomes by reducing prediction errors for external conditions. Our results contribute to a better understanding of the expectation formation process of experts.
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Optimizing Policymakers’ Loss Functions in Crisis Prediction: Before, Within or After?
Peter Sarlin, Gregor von Schweinitz
Macroeconomic Dynamics,
Nr. 1,
2021
Abstract
Recurring financial instabilities have led policymakers to rely on early-warning models to signal financial vulnerabilities. These models rely on ex-post optimization of signaling thresholds on crisis probabilities accounting for preferences between forecast errors, but come with the crucial drawback of unstable thresholds in recursive estimations. We propose two alternatives for threshold setting with similar or better out-of-sample performance: (i) including preferences in the estimation itself and (ii) setting thresholds ex-ante according to preferences only. Given probabilistic model output, it is intuitive that a decision rule is independent of the data or model specification, as thresholds on probabilities represent a willingness to issue a false alarm vis-à-vis missing a crisis. We provide real-world and simulation evidence that this simplification results in stable thresholds, while keeping or improving on out-of-sample performance. Our solution is not restricted to binary-choice models, but directly transferable to the signaling approach and all probabilistic early-warning models.
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Hohes öffentliches Defizit nicht nur wegen Corona – Mittelfristige Handlungsmöglichkeiten für den Staat
Andrej Drygalla, Oliver Holtemöller, Axel Lindner, Matthias Wieschemeyer, Götz Zeddies, Katja Heinisch
Konjunktur aktuell,
Nr. 4,
2020
Abstract
Nach der Mittelfristprojektion des IWH wird das Bruttoinlandsprodukt in Deutschland in den Jahren bis 2025 preisbereinigt um durchschnittlich ½% wachsen, und damit einen Prozentpunkt langsamer als im Zeitraum von 2013 bis 2019. Dies ist nicht nur auf den starken Einbruch im Jahr 2020 zurückzuführen, sondern auch darauf, dass die Erwerbsbevölkerung spürbar zurückgehen wird. Die Staatseinnahmen expandieren deutlich langsamer als in den vergangenen Jahren. Auch nach Überwindung der Pandemiekrise dürfte der Staatshaushalt im Fall unveränderter gesetzlicher Rahmenbedingungen ein strukturelles Defizit von etwa 2% relativ zum Bruttoinlandsprodukt aufweisen, und die Schuldenbremse würde weiter verletzt. Konsolidierungsmaßnahmen zur Rückführung dieser Defizitquote auf ½% würden die Produktion in Deutschland unter die Normalauslastung drücken. Mit Hilfe des finanzpolitischen Simulationsmodells des IWH kann gezeigt werden, dass dabei eine ausgabenseitige Konsolidierung die Produktion weniger belastet als eine einnahmenseitige. Es spricht, auch aus theoretischer Sicht, viel dafür, die Schuldenbremse zwar nicht abzuschaffen, aber ein Stück weit zu lockern.
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Why are some Chinese Firms Failing in the US Capital Markets? A Machine Learning Approach
Gonul Colak, Mengchuan Fu, Iftekhar Hasan
Pacific-Basin Finance Journal,
June
2020
Abstract
We study the market performance of Chinese companies listed in the U.S. stock exchanges using machine learning methods. Predicting the market performance of U.S. listed Chinese firms is a challenging task due to the scarcity of data and the large set of unknown predictors involved in the process. We examine the market performance from three different angles: the underpricing (or short-term market phenomena), the post-issuance stock underperformance (or long-term market phenomena), and the regulatory delistings (IPO failure risk). Using machine learning techniques that can better handle various data problems, we improve on the predictive power of traditional estimations, such as OLS and logit. Our predictive model highlights some novel findings: failed Chinese companies have chosen unreliable U.S. intermediaries when going public, and they tend to suffer from more severe owners-related agency problems.
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