Konjunkturprognosen

Was ist eine Konjunkturprognose?

Eine Konjunkturprognose ist eine begründete Vorhersage wichtiger gesamtwirtschaftlicher Größen für die Zukunft, vor allem des preisbereinigten BIP-Wachstums, der Inflationsrate und der Arbeitslosenquote.

In Deutschland erstellen u. a. der Sachverständigenrat, das ifo Institut (München), das IfW Kiel, das RWI Essen und die Bundesregierung (Frühjahrs- und Herbstprojektion) solche Prognosen. Sie verwenden ökonomische Modelle, aktuelle Daten und Annahmen, z. B. über Ölpreis, Zinsen und Weltwirtschaft.

Prognosen haben drei Funktionen: Sie geben Orientierung für Unternehmen und Haushalte, sie sind Planungsgrundlage für den Staat (Steuerschätzung, Bundeshaushalt) und sie helfen der Geldpolitik bei der Einschätzung von Inflationsrisiken.

Beurteile ihre Gültigkeit immer mit: Eine Prognose gilt nur für einen begrenzten Zeitraum (je weiter in der Zukunft, desto unsicherer), nur unter ihren Annahmen und nur im Rahmen des Modells. Ihre Aussagekraft ist daher begrenzt: Sie zeigt eine Richtung und eine Größenordnung, keinen genauen Wert. Als Kriterium für ein Urteil gilt: Sind die Annahmen offen genannt, plausibel und mit der Datenlage vereinbar?

Indikatoren als Datenbasis

Prognostiker nutzen Indikatoren, die der Konjunktur zeitlich vorauslaufen, mit ihr laufen oder ihr folgen.

Frühindikatoren laufen vor, weil sie Erwartungen und Pläne messen: Wer weniger Aufträge erwartet, bestellt zuerst weniger und stellt erst später weniger Personal ein.

Die Veränderung eines Indikators berechnest du in Prozent:

Prognosefehler berechnen

Ob eine Prognose gut war, siehst du erst im Nachhinein. Der Prognosefehler ist die Differenz zwischen Prognose und tatsächlichem Wert:

Ein positiver Fehler heißt: Die Prognose war zu optimistisch. Ein negativer Fehler: zu pessimistisch.

Ein Prognosewert lässt sich auch in Geldgrößen umrechnen: Bei einem BIP von 3.000 Mrd. € und erwarteten 2 % Wachstum ist das BIP im Folgejahr $3.000 \cdot 1{,}02 = 3.060$ Mrd. €. Jeder halbe Prozentpunkt weniger bedeutet 15 Mrd. € weniger Wirtschaftsleistung.

Warum Prognosen irren

Ursachen für Prognosefehler:

• Annahmen: Ölpreis, Wechselkurse, Zinsen oder Weltkonjunktur entwickeln sich anders als unterstellt.

• Modellgrenzen: Modelle vereinfachen die Wirklichkeit und erfassen Verhaltensänderungen nicht.

• Externe Schocks: Pandemie, Energiekrise oder Krieg lassen sich nicht vorhersehen.

• Datenrevisionen: Destatis korrigiert BIP-Zahlen nachträglich.

• Unterschiedliche Institute: Verschiedene Modelle und Annahmen führen zu verschiedenen Ergebnissen. Deshalb nennt man oft Bandbreiten statt einer einzigen Zahl.

Außerdem können Prognosen das Verhalten verändern:

• Selbsterfüllende Prognose: Sagt man eine Krise voraus, sparen Haushalte und Unternehmen mehr, investieren weniger, und die Krise tritt tatsächlich ein.

• Selbstzerstörende Prognose: Warnt eine Prognose vor einer drohenden Rezession, reagiert die Politik rechtzeitig mit Gegenmaßnahmen, und die Rezession bleibt aus.

Die Abbildung zeigt: Solange die Annahmen stimmen (Jahr 1 und 2), liegt der Ist-Wert in der Bandbreite. Ein Schock im Jahr 3 führt ihn deutlich heraus.

Prognosen in der Wirtschaftspolitik

Der Staat braucht Prognosen, weil Haushalt und Steuerschätzung vom BIP abhängen. Steigt das BIP schwächer als erwartet, sinken Einnahmen aus Einkommen-, Körperschaft- und Umsatzsteuer, und die Sozialversicherung nimmt weniger Beiträge ein. Gleichzeitig steigen Ausgaben, etwa für Arbeitslosengeld (automatische Stabilisatoren).

Für den Umgang mit Unsicherheit gelten diese Grundsätze: mehrere Prognosen vergleichen, Bandbreiten statt Punktwerte beachten, flexibel planen und Haushalte mit Sicherheitsreserven aufstellen. Die Prognose dient als Entscheidungshilfe, nicht als Gewissheit.

Zurück zum Anfang: Ob die Prognose der Wirtschaftsweisen „stimmt“, ist offen, doch sie ist unverzichtbar, wenn man ihre Annahmen und Grenzen kennt und mit Bandbreiten plant.

Auf einen Blick