Infografiken
Infografiken Bilder sagen manchmal mehr als viele Worte – daher haben wir für Sie ein paar ausgewählte Abbildungen zusammengestellt, die unsere Themen beleuchten. Sollten Sie…
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Speed Projects
Speed Projects Hier finden Sie die IWH EXplore Speed Projects chronologisch absteigend sortiert. 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2022 SPEED 2022/02 Competetiveness in…
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Projekte
Unsere Projekte 07.2022 ‐ 12.2026 Evaluierung des InvKG und des Bundesprogrammes STARK Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) Im Auftrag des Bundesministeriums…
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Retreat-Auftakt-Meeting
IWH Retreat: Auftakt-Meeting von Oliver Holtemöller, 19.04.2022 Liebe Kolleginnen und Kollegen, am 08. und 09. Juni 2022 findet unsere Klausurtagung am Schwielowsee bei Potsdam…
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Gleichstellung & Antidiskriminierung
Chancengleichheit am IWH Das IWH bekennt sich zu einer aktiven Förderung der beruflichen Gleichstellung von Frauen und Männern, die über gesetzliche Vorgaben hinausgeht. Im Jahr…
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IWH-DPE Call for Applications – Fall 2020 Intake
Vacancy IWH-DPE Call for Applications – Fall 2020 Intake We encourage outstanding students with a master degree in economics or related fields, such as mathematics, statistics,…
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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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How Forecast Accuracy Depends on Conditioning Assumptions
Carola Engelke, Katja Heinisch, Christoph Schult
IWH Discussion Papers,
Nr. 18,
2019
Abstract
This paper examines the extent to which errors in economic forecasts are driven by initial assumptions that prove to be incorrect ex post. Therefore, we construct a new data set comprising an unbalanced panel of annual forecasts from different institutions forecasting German GDP and the underlying assumptions. We explicitly control for different forecast horizons to proxy the information available at the release date. Over 75% of squared errors of the GDP forecast comove with the squared errors in their underlying assumptions. The root mean squared forecast error for GDP in our regression sample of 1.52% could be reduced to 1.13% by setting all assumption errors to zero. This implies that the accuracy of the assumptions is of great importance and that forecasters should reveal the framework of their assumptions in order to obtain useful policy recommendations based on economic forecasts.
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Konjunktur aktuell: Deutsche Konjunktur nimmt nur langsam wieder Fahrt auf
Konjunktur aktuell,
Nr. 1,
2019
Abstract
Im Winterhalbjahr 2018/2019 hat sich die Weltkonjunktur deutlich abgekühlt. Allerdings divergiert die Lage zwischen den Regionen erheblich: Der Aufschwung in den USA hat nur wenig an Fahrt verloren, im Euroraum ist er dagegen zum Erliegen gekommen. Auch in China ist die Wirtschaft ins Stocken geraten. Ein wichtiger Grund für die weltwirtschaftliche Schwächephase dürfte in der Unsicherheit darüber liegen, welche Wendung die Streitigkeiten der US-Regierung mit China und der Europäischen Union nehmen. Zudem sind alle Fragen um den Brexit weiterhin offen. In Deutschland hat die gesamtwirtschaftliche Produktion im Schlussquartal 2018 stagniert, nach einem Rückgang um 0,2% im Quartal zuvor. Zur Produktionsschwäche trugen mit dem neuen Abgas-Prüfverfahren für Automobile und dem niedrigen Rheinwasser zwei Sondereffekte bei. Mehr ins Gewicht fällt, dass sich die Auslandsnachfrage, vor allem aus den EU-Partnerländern, verlangsamt hat. Die Unternehmen bauen dennoch weiter Beschäftigung auf. Offensichtlich wird die gegenwärtige Schwächephase vielfach als vorübergehend eingeschätzt. Die Folge ist allerdings ein deutlicher Anstieg der Lohnstückkosten. Auch für das erste Halbjahr 2019 ist wenig mehr als Stagnation zu erwarten. Dennoch dürfte der private Konsum robust expandieren, nicht zuletzt wegen steigender Reallöhne. Zudem stützen die niedrigen Zinsen und eine expansive Finanzpolitik. Das reale Bruttoinlandsprodukt liegt nach vorliegender Prognose im Jahr 2019 um 0,5% höher als im Vorjahr, im Jahr 2020 steigt die Rate auch wegen der höheren Arbeitstagezahl auf 2,0%. Die ostdeutsche Wirtschaft expandiert in diesem Jahr um 0,7% und im Jahr 2020 um 1,7%.
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For How Long Do IMF Forecasts of World Economic Growth Stay Up-to-date?
Katja Heinisch, Axel Lindner
Applied Economics Letters,
Nr. 3,
2019
Abstract
This study analyses the performance of the International Monetary Fund (IMF) World Economic Outlook output forecasts for the world and for both the advanced economies and the emerging and developing economies. With a focus on the forecast for the current year and the next year, we examine the durability of IMF forecasts, looking at how much time has to pass so that IMF forecasts can be improved by using leading indicators with monthly updates. Using a real-time data set for GDP and for indicators, we find that some simple single-indicator forecasts on the basis of data that are available at higher frequency can significantly outperform the IMF forecasts as soon as the publication of the IMF’s Outlook is only a few months old. In particular, there is an obvious gain using leading indicators from January to March for the forecast of the current year.
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