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.
Artikel Lesen
Wachstumsprojektion 2025 für die deutschen Länder: Produktion je Einwohner divergiert
Oliver Holtemöller, Maike Irrek
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 4,
2012
Abstract
Viele ökonomische Entscheidungen basieren implizit oder explizit auf Projektionen der wirtschaftlichen Aktivität in einem Land oder einer Region. In diesem Artikel wird ein langfristiges Projektionsmodell für Deutschland insgesamt und die deutschen Länder vorgestellt, das am IWH entwickelt worden ist. Das Modell beruht auf einer gesamtwirtschaftlichen Produktionsfunktion; die Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital sowie die Produktivität werden mit Zeitreihenmodellen fortgeschrieben. Die wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland insgesamt wird in die Teilmodelle für die Länder integriert, und die Annäherung der einzelnen Länder an den Bundestrend wird mit ökonometrischen Verfahren geschätzt. Mit Hilfe des Modells wird eine Projektion der wirtschaftlichen Aktivität in Deutschland insgesamt und in den Ländern bis zum Jahr 2025 vorgenommen. Ein wichtiges Resultat ist, dass die ungünstigere demographische Entwicklung in den ostdeutschen Ländern wohl nicht durch weitere Konvergenz der Produktivität und der Kapitalintensität kompensiert werden kann, sodass die Produktion je Einwohner in den ostdeutschen Ländern schwächer zunehmen dürfte als in den westdeutschen Ländern. Zwar verläuft die Entwicklung auch in den westdeutschen
Ländern heterogen, es dürfte aber im Gegensatz zu den ostdeutschen Flächenländern in keinem westdeutschen Land mit heute unterdurchschnittlicher Produktion je Einwohner zu einer spürbaren Vergrößerung des Abstandes zum Bundesdurchschnitt kommen.
Artikel Lesen
Composite Leading Indicators der amerikanischen Wirtschaft - Prognosegüte des Conference Board und des OECD Ansatzes im Vergleich
Marian Berneburg
IWH Discussion Papers,
Nr. 172,
2003
Abstract
Der Beitrag analysiert den Conference-Board- und den OECD-Leading-Indicator bezüglich ihrer Vorhersageeigenschaften hinsichtlich der gesamtwirtschaftlichen Aktivität. Zu diesem Zweck werden die beiden Indikatoren einzeln eingeführt und verschiedene “in-sample“- und “out-of-sample“-Tests durchgeführt. Der Hauptfokus liegt dabei auf Kohärenztests und auf dem Diebold/Mariano-Test. Im Unterschied zu vielen anderen Studien wird als Referenzreihe nicht die Industrieproduktion, sondern der vom Conference Board veröffentlichte coincident index gewählt. Beide Indikatoren scheinen eine gewisse Korrelation zur gesamtwirtschaftlichen Entwicklung aufzuweisen, zugleich gelingt es ihnen jedoch nicht, bessere Vorhersagen als ein einfaches Zeitreihenmodell zu machen.
Artikel Lesen
