Wer ist besser: die Wirtschaftsweisen oder der Laie mit dem Taschenrechner?

Ein meteorologischer Blick auf die Wirtschaftsprognosen

Der folgende Beitrag ist vor 2021 erschienen. Unsere Redaktion hat seither ein neues Leitbild und redaktionelle Standards. Weitere Informationen finden Sie hier.

Rund 1,2 Mio € gibt die Bundesregierung jedes Jahr für die Gutachten der Wirtschaftsweisen aus. Sie sind vor allem durch die Prognosen des Wirtschaftswachstums in der Öffentlichkeit bekannt. Neben dieser Zahl, an der sich im Frühjahr und im Herbst regelmäßig die Gemüter erhitzen, enthält das Werk eine Reihe von weiteren Einzelprognosen und eine Analyse der Gesamtwirtschaftlichen Situation, die letztlich die Basis für die Prognose liefern soll.

Die Regierung stützt sich in ihren Entscheidungen über Konjunkturpolitik und speziell über die Ausgaben des nächsten Jahres auf diese Prognosen. Aber sind sie das Geld wert, das sie kosten? Oder könnte nicht jeder, der mit einem Taschenrechner oder mit Excel umgehen kann, oder der als Programmierer einfach ein paar statistische Algorithmen auf die frei verfügbaren Wirtschaftsdaten loslassen kann, eine Prognose erstellen, die auch nicht schlechter ist als das, was die Volkswirte herausgeben?

Wie kann man die Güte einer Prognose beurteilen? Meteorologen und Klimaforscher müssen sich seit Jahrzehnten mit der Kritik an ihrer Prognosequalität auseinandersetzen. Was taugt die Vorhersage der Temperatur für den Folgetag oder gar für die nächste Woche wirklich? Kann man vorhersagen, wie der nächste Winter wird? Um herauszufinden, ob die Vorhersage des Wetterdienstes besser ist als das, was jedermann ohne das teure Netz der Messstationen, ohne Großcomputer und Satellitentechnik auch zustande bringen können, gibt es ein einfaches Verfahren: Man vergleicht die Prognose der Fachleute mit einer so genannten Trivialprognose und schaut, welches Verfahren auf lange Sicht besser ist.

Trivialerweise könnte jeder von uns z.B. sagen: Morgen wird das Wetter genauso sein wie heute. Oder, wenn wir statistische Mittelwerte zur Hand haben: Der kommende Winter wird so sein, wie der mittlere Winter unserer Breiten. Für Münster kann man auf diese Weise etwa "prognostizieren" dass die Temperatur im Winter im Mittel 2,6 °C betragen wird. Die Frage ist dann: Ist eine solche Trivialprognose, wiederum natürlich statistisch gesehen, besser oder schlechter als das, was die Meteorologen mit ihren Verfahren und Techniken erreichen können? Erst, wenn die Fachleute deutlich bessere Prognosen erreichen als die Trivialprognose, lohnt es sich, den Aufwand für eine regelmäßige Expertenprognose zu treiben - und auf die Experten zu hören.

Die Trivialprognose für das Wirtschaftswachstum könnte lauten: Die Wirtschaft wächst im kommenden Jahr um den Prozentsatz, der dem Mittelwert der letzten zehn Jahre entspricht. Unter Zuhilfenahme eines Taschenrechners könnte jeder ohne jede Kenntnis in Volkswirtschaft die Werte für die letzten 10 Jahre zusammenrechnen und durch 10 dividieren und den erhaltenen Wert als "Prognose für das Wachstum der Volkswirtschaft im kommenden Jahr" ausgeben. Die Abbildung zeigt für die letzten 10 Jahre das tatsächliche Wirtschaftswachstum, die Prognosen der Wirtschaftsweisen und die Trivialprognose.

Wer ist "besser", die Wirtschaftsweisen oder der Laie mit dem Taschenrechner? Im Mittel liegen die Wirtschaftsweisen um 1,7 Prozentpunkte neben der Realität, die Trivialprognose liegt um 1,8 Prozentpunkte daneben. Bedenkt man, dass das Wachstum der deutschen Wirtschaft im Mittel in diesem Zeitraum 1,3 Prozent betragen hat, dann sind die Unterschiede zwischen Trivialprognose und Prognose der Wirtschaftsweisen marginal - zumal, wenn man bedenkt, dass die Expertenprognose im Herbst des Vorjahres erstellt wird, während die Trivialprognose bereits am Anfang des Vorjahres zur Verfügung steht.

Vermutlich wäre es nicht schwer, die Güte der Prognose mit ein paar einfachen statistischen Mitteln noch weiter zu verbessern. So könnte man etwa den Zeitraum der Mittelbildung verlängern oder man streicht Ausreißer heraus, hier das Jahr 2009. Oder man verwendet die hochgerechneten Zahlen des aktuellen Jahres mit. Das Beispiel zeigt, dass rein statistische Auswertungen von Zeitreihen ohne jedes Verständnis des Prozesses und seiner Kausalbeziehungen oft bessere Prognosen liefern als ein Modell, das diese Kausalbeziehungen abbildet, insbesondere dann, wenn man gar nicht weiß, welche kausalen Zusammenhänge eigentlich zu berücksichtigen wären, und wenn man die Ausgangsdaten schlicht nicht alle messen kann. Beides gilt wohl sowohl für Wirtschaftsprognosen als auch für die Vorhersage der Witterung der nächsten Saison. Seriöse Meteorologen lassen das deshalb auch lieber sein, und alle, die vom Wetter abhängig sind, rechnen mit einem mittleren Sommer. Mit der wirtschaftlichen Dynamik der nächsten Monate sollten wir es genauso halten.

.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmmung wird hier eine externe Buchempfehlung (Amazon Affiliates) geladen.

Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Amazon Affiliates) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.