@techreport{Dohrn2010Konjunkturprognosen,
abstract = {Im Jahr 2009 hat der Ruf der Konjunkturprognostiker schwer gelitten. Hatten Sie nicht die schwerste Wirtschaftskrise seit dem Zweiten Weltkrieg nicht kommen sehen?  Hatten Sie nicht ihre Prognosen erst angepasst, und dann auch nur z\"{o}gerlich, als der Zusammenbruch des Finanzmarktes nicht mehr zu \"{u}bersehen war? Ist es vor diesem Hintergrund nicht allzu verst\"{a}ndlich, dass von einigen Seiten sogar gefordert wurde, man solle auf teure, mit \"{o}ffentlichen Geldern hoch subventionierte Prognosen ganz verzichten? Nun w\"{a}re ein Verzicht mit hoher Wahrscheinlichkeit keine L\"{o}sung, da der Bedarf an Prognosen hoch ist. Finanzminister, die ihre Haushalte aufstellen, ben\"{o}tigen sie ebenso wie Unternehmen bei ihrer Produktionsplanung oder die Tarifparteien bei ihren Lohnverhandlungen. Insofern d\"{u}rfte die Zukunft der Prognostiker gesichert sein. Wenn Prognosen allerdings so ungenau sind, stellt sich die Frage, ob man sie nicht mit einfacheren und kosteng\"{u}nstigeren Verfahren ableiten k\"{o}nnte. Auch dies wage ich zu bezweifeln. Erstens zeigen Analysen vergangener Prognosen und ihrer Fehler nahezu \"{u}bereinstimmend, dass detaillierte Expertenprognosen einfache, rein statistische Modelle an Genauigkeit \"{u}bertreffen. Zweitens sind die Nachfrager keineswegs nur an der Vorhersage der Zuwachsrate des Bruttoinlandsprodukts interessiert, auf die sich das ffentliche Interesse sehr stark konzentriert, sondern an einer Vielzahl \"{o}konomischer Variablen, die sich aus einfachen Ans\"{a}tzen nur schwierig konsistent ableiten lassen. Sicher, gute Prognostiker werden aus den j\"{u}ngsten Fehlern lernen, wie sie aus jedem Fehler der Vergangenheit gelernt haben. Da jedoch jeder Konjunkturzyklus anders ist und sich die Geschichte selten in gleicher Weise wiederholt, besteht auch die Gefahr, dass sie das Falsche aus den j\"{u}ngsten Erfahrungen lernen und daher bei k\"{u}nftigen Prognosen aufgrund unzureichender Analogien erneut zu falschen Schl\"{u}ssen gelangen. Wichtiger scheint mir aber eine andere Konsequenz, die man aus den Erfahrungen der beiden vergangenen Jahren ziehen muss: Prognostiker m\"{u}ssen deutlich besser kommunizieren, was sie tun und wo die Grenzen ihrer Aussagen liegen. Gleichzeitig m\"{u}ssen die Nutzer der Prognosen auch deutlich st\"{a}rker bereit sein, Grenzen prognostischer Aussagen zu akzeptieren und in ihren Planungen zu ber\"{u}cksichtigen. Vor diesem Hintergrund m\"{o}chte ich etwas Verst\"{a}ndnis f\"{u}r die Sache der Prognostiker zu wecken. Dabei kann ich mich durchaus an dem Stoffplan orientieren, den ich nunmehr seit 1993 versuche, den Studierenden hier in Essen in der Vorlesung 'Konjunkturdiagnose und -prognose' nahezubringen. Zun\"{a}chst gehen die \"{U}berlegungen eher ins Grunds\"{a}tzliche: Was ist eine Prognose und was k\"{o}nnen wir \"{u}ber die Zukunft wissen? Sodann soll auf den wichtigsten Rohstoff des Prognosegesch\"{a}fts eingegangen werden, auf die Daten, auf deren Grundlage wir unsere Vorhersagen erstellen, und die Anwender der Prognosen ihre Entscheidungen treffen. Der Ausflug ins Methodische soll an einem einfachen Beispiel verdeutlichen, wie schwierig es in der konkreten Situation sein kann, zu bestimmen, an welcher Position im Konjunkturzyklus sich die Wirtschaft befindet. Der vierte Abschnitt befasst sich mit der Evaluation fr\"{u}herer Prognosen und in diesem Zusammenhang mit der Frage, was man aus vergangenen Fehlern lernen kann und was die Forschung dazu beitragen k\"{o}nnte, k\"{u}nftige Prognosen zu verbessern. Aus alledem sollen abschlie\ss{}end einige Folgerungen gezogen werden.},
address = {Essen},
author = {Roland D\"{o}hrn},
copyright = {http://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen},
isbn = {978-3-86788-238-5},
keywords = {330},
language = {ger},
note = {urn:nbn:de:101:1-201012072903},
number = {62},
publisher = {RWI},
title = {Konjunkturprognosen in bewegten Zeiten: Die Kunst des Unm\"{o}glichen?},
type = {RWI Materialien},
url = {http://hdl.handle.net/10419/61120},
year = {2010}
}
