Staaten lieben es, Modelle zu entwickeln.
Geben Sie ihnen ein Thema und ein paar Daten, und sie werden mit ein bisschen Theorie ein Modell dazu entwickeln –
Modelle für eine bestimmte Branche oder eine Landesregion, oder vielleicht auch von dem Land als Ganzes.
Ländermodelle existieren schon seit mindestens 50 Jahren,
und sie werden mit der Zeit immer komplexer, differenzierter und hoffentlich auch immer besser.
In den letzten zehn Jahren ist jedoch immer deutlicher geworden,
dass isolierte Ländermodelle nur von sehr begrenztem Nutzen sind,
weil sich die Geschehnisse in verschiedenen Ländern untereinander beeinflussen.
Die heutigen Staaten sind unter anderem durch die immer stärkeren Wirtschaftsverflechtungen
auf gute Handelspartnerschaften angewiesen.
Der Handel ist einer jener Bereiche, deren Vorteile die Menschen schon seit jeher begriffen haben.
Auf jedem Friedhof, auf dem man ein paar Ausgrabungen macht, finden sich uralte Zeugnisse von Handelstätigkeit.
Solche Nachweise finden sich in Form von Steinen oder anderen Dingen wie Edelmetalle oder Feuerstein,
die nicht natürlicherweise an diesen Orten vorkommen.
Wie Sie alle wissen, haben die Handelsaktivitäten in den letzten zehn Jahren dramatisch zugenommen.
Durch das starke Wachstum von China und Indien als wichtigen Handelspartnern der Industrienationen
hat der Handel in den letzten 20 Jahren enorm an Bedeutung gewonnen.
Aus diesem Grund hat es wenig Sinn, isolierte Modelle für einzelne Länder zu erstellen,
sondern man müsste stattdessen ein globales Modell entwickeln.
Es ist eine große Aufgabe, ein globales Wirtschaftsmodell zu entwickeln.
Lassen Sie uns dies einen Moment näher betrachten.
Auf der Welt leben rund sechs Milliarden Menschen, die sich in rund anderthalb Milliarden Familien aufteilen.
Jede Familie hat mindestens einen Entscheidungsträger - meistens sind es mehr als einer,
aber nehmen wir einmal an, es gäbe genau einen Entscheidungsträger pro Familie.
Dann gibt es noch Millionen weiterer Entscheidungsträger, wie Staatsregierungen, Unternehmen usw.,
so dass wir zusammen auf mindestens zwei Milliarden Entscheidungsträger auf der Welt kommen.
Ein Modell muss sämtliche Entscheidungen von allen diesen Entscheidungsträgern berücksichtigen,
weil sie nicht alle in ihren Entscheidungen übereinstimmen und unterschiedliche Entscheidungsgründe haben.
Jede Entscheidung basiert auf einer anderen Informationsgrundlage, und die Entscheidungsträger stimmen sich nicht untereinander ab.
Daher ist es eine immense Aufgabe, ein solches Modell zu entwickeln,
da die Interaktionen sämtlicher Entscheidungsträger darin berücksichtigt werden müssen.
Nun könnte man die Dinge vereinfachen.
Es wäre z.B. möglich, aus aggregierten Variablen ein vereinfachtes Modell für die gesamte Weltwirtschaft zu erstellen.
Dazu müssten wir z.B. ein aggregiertes globales BIP ermitteln.
Solche Daten stehen zur Verfügung, sie wurden in der Vergangenheit schon ermittelt.
Eine andere Frage ist der konkrete Wert dieser Variablen.
Man fasst das BIP von Indien, China, den USA, Deutschland und allen anderen Ländern zu einer Datenreihe zusammen
und nennt das Ergebnis „globales BIP“.
Auf dieselbe Weise erhält man auch Datenreihen zur globalen Produktion und zum globalen Konsum.
Man benötigt eine ganze Menge solcher Datenreihen, um zu einem Makromodell zu gelangen.
Bei der Arbeitslosigkeit ist es schwieriger, weil sie von Land zu Land anders definiert wird,
so dass wir erst einen Weg finden müssten, die länderspezifischen Einzelwerte zusammenzuführen.
Wenn Sie z.B. in den USA eine Stunde pro Monat arbeiten, gelten Sie schon nicht mehr als arbeitslos,
während in anderen Ländern andere Definitionen gelten.
Also müsste man erst eine Möglichkeit finden, diese Unterschiede auszuräumen, aber so etwas ist immer machbar.
Für Zinsen gibt es bereits internationale Märkte,
ebenso wie für verschiedene Rohstoffe wie Öl und Edelmetalle, Silber und Gold, oder Stahlschrott.
Für alle diese Faktoren gibt es eigene Märkte, die in das globale Modell einfließen müssen.
Wir könnten also alle diese aggregierten globalen Werte zusammenstellen und ein einfaches globales Modell daraus machen.
Es ist möglich, dass es ein solches Modell schon irgendwo gibt, aber mir ist nichts dergleichen bekannt.
Aber es könnte gut sein.
Die Leute würden es wahrscheinlich nicht sonderlich mögen, weil es sehr grob und schwerfällig wäre.
Aber es wäre möglich.
Mit der Schaffung einer Weltzentralbank, die verschiedentlich im Gespräch ist, würde ein solches Modell sehr wichtig.
Das andere Extrem wäre, für jedes Land der Welt ein separates Wirtschaftsmodell zu entwickeln.
Und es gibt eine Menge Länder.
Bei den Vereinten Nationen sind derzeit 192 Länder repräsentiert - das hieße 192 separate Ländermodelle.
Einige dieser Länder sind außerdem sehr klein.
San Marino z.B. ist nur ein winziger Punkt auf der italienischen Landkarte,
ein kleiner Berggipfel, wo nur ein paar Hundert Menschen leben.
Aber San Marino ist Mitglied der Vereinten Nationen und zählt damit als separates Land.
Der Vatikan dagegen ist kein UN-Mitglied und zählt somit nicht als separates Land.
Aber auf jeden Fall gibt es jede Menge ziemlich kleiner Staaten unter den 192 Mitgliedern der Vereinten Nationen.
Einige dieser Länder werden nur wenige oder gar keine Daten haben,
und ohne eine solide Datenbasis kann man kein Modell entwickeln.
Somit stellt sich die Frage, für wie viele Länder es denn möglich ist, ein eigenes Modell zu erstellen.
Und eine weitere Frage ist, ob es überhaupt sinnvoll ist, für jedes winzige Land ein komplettes Modell zu entwickeln,
da sie im Gegensatz zu großen Ländern kaum Einfluss auf das weltwirtschaftliche Geschehen haben.
Obwohl es also möglich wäre, ein Gesamtmodell aus einzelnen Ländermodellen zusammenzusetzen
– sofern die Länder über ausreichende Daten verfügen –
habe ich ein solches Modell bisher noch nicht gesehen und glaube auch nicht, dass es schon irgendwo existiert.
Was es allerdings gibt, ist eine interessante Annäherung an ein solches Modell,
das im Rahmen des sogenannten LINK- Projekts erstellt wurde.
Dieses Modell wurde vor 40-50 Jahren von Larry Klein ins Leben gerufen, einem Nobelpreisträger von der Penn-Universität,
und es umfasst inzwischen rund 60 Länder.
Es gibt für jedes Land ein separates, nach einer einheitlichen Struktur aufgebautes Modell.
Die Modelle sind nicht identisch im Aufbau, weil nicht alle Länder dieselben Daten zur Verfügung haben,
aber das Projekt zielt darauf ab, alle Ländermodelle möglichst einheitlich zu strukturieren.
Die Modelle werden in Teams aus spezialisierten Ökonometrikern entwickelt, die weitgehend im jeweiligen Land ansässig sind.
Einige Experten arbeiten in einem zentralisierten Team zusammen
und unterstützen die einzelnen Länder beim Aufbau und der Pflege ihrer Modelle.
Das LINK-Projekt umfasst also mittlerweile rund 60 Ländermodelle,
die alle über modellierte Handelsflüsse miteinander verbunden sind
und Prognosen für verschiedene länderspezifische Aspekte erstellen.
Dies ist also ein Beispiel für ein globales Modell, das seit mindestens 20 Jahren besteht, vielleicht auch schon etwas länger.
Diese Leute sind – ich muss aufpassen, wie ich es ausdrücke –
sie sind nicht sehr mitteilsam in Bezug auf die Spezifikationen ihrer Modelle.
Sie veröffentlichen überhaupt nichts über ihre Modelle, nur manchmal sickert etwas über einzelne der Modelle durch.
Die Organisation scheint ziemlich dynamisch zu sein und hat offenbar eine moderne Struktur.
Ich bin nicht sicher, ob die Länder alle dasselbe Modell haben, aber soweit ich weiß sind sie nur ähnlich.
Ich bin auch nicht sicher, ob sie unbedingt die allerneuesten Spezifikationen verwenden –
aber die Modelle sind nicht schlecht, sie enthalten einige Fehlerkorrekturen,
und es sind auf jeden Fall lineare, dynamische Modelle.
Das gesamte LINK-Projekt wird in einem Zentrum in Toronto koordiniert.
Es gibt auch eine LINK-Website, auf der aber keine näheren Informationen über die Modelle gegeben werden.
Darüber hinaus gibt es auch eine Jahreskonferenz, genauer gesagt halbjährlich.
An einer dieser Konferenzen habe ich einmal teilgenommen, das war sehr interessant.
Zwar wurden dort die Modelle nicht konkret besprochen, aber es wurden viele Prognosen gezeigt.
Leider wurden keine Konfidenzintervalle zu den Prognosen angegeben, so dass ihre Qualität sehr schwer zu beurteilen ist.
Vielleicht gehe ich darauf später noch einmal ein.
Im Mai 2005 beispielsweise erstellten sie Prognosen für den Ölpreis, sagen wir für die Jahre 2005 und 2006.
Für 2006 wurde ein Ölpreis von 37 US-Dollar prognostiziert, allerdings ohne Angabe eines Konfidenzintervalls.
Tatsächlich betrug der Ölpreis im Jahr 2006 dann 78 US-Dollar.
Nun kann man aber nicht sagen, ob die Prognose von 37 US-Dollar gut oder schlecht war,
solange man das Konfidenzintervall nicht kennt.
Wenn es nur bei ein paar Dollar lag, war es eine schlechte Prognose,
aber wenn das Konfidenzintervall 100 Dollar betrug, war die Prognose ganz ordentlich.
Wie gesagt, punktuelle Prognosen ohne Angabe eines Konfidenzintervalls sind nur sehr schwer zu beurteilen.
Über das LINK-Projekt ist insgesamt also nur sehr wenig bekannt,
obwohl es ein sehr großes Projekt ist, an dem eine Menge Ökonometriker mitwirken.
Man kann sich das vorstellen, bei 60 Ländern, die alle ein eigenes Modell erstellt haben.
Da müssen schon mindestens um die 200 Ökonometriker rund um den Globus an diesem Projekt arbeiten,
und trotzdem dringt nur sehr wenig davon nach außen.
Welche Alternativen gibt es zu LINK?
Man könnte beispielsweise Länder nach sinnvollen Kriterien gruppieren und dann diese Ländergruppen modellieren.
Lassen sie uns diese Option einen Moment näher betrachten.
Angenommen, wir nehmen die acht größten Länder:
USA, Großbritannien, Deutschland, Japan, Frankreich, Italien, Spanien und Kanada.
Auf diese Länder entfallen zusammen 46% des weltweiten BIP, 47% der Weltexporte und 12% der Weltbevölkerung.
Man deckt mit diesen acht Ländern also fast die Hälfte des weltweiten BIP- und Exportvolumens ab,
aber nur einen kleinen Bruchteil der Weltbevölkerung.
Wenn man die Liste auf die 29 höchstentwickelten Länder erweitert, kommt man auf rund 55% des weltweiten BIP,
70% der Weltexporte, aber auch nur 15% der Weltbevölkerung.
Im Hinblick auf die Bevölkerungsabdeckung bringt uns das also noch nicht viel weiter.
Addiert man nun zu diesen 29 Ländern noch China und Indien hinzu, erhält man 74% des weltweiten BIP,
80% der Weltexporte und 56% der Weltbevölkerung.
Mit diesen 31 Ländern erfasst man also einen Großteil des gesamten BIP- und Exportvolumens
sowie rund die Hälfte der Weltbevölkerung.
Somit scheint dies für die Zwecke einer ökonomischen Analyse eine sinnvolle Ländergruppierung zu sein.
Der Rest der Welt ist aus Bevölkerungssicht zwar ebenso wichtig,
im Hinblick auf das Wirtschaftsgeschehen fällt er aber wenig ins Gewicht.
Man könnte also auch nach diesem Ansatz ein Modell erstellen –
man greift eine Gruppe von Ländern heraus und entwickelt ein gemeinsames Modell für diese Ländergruppe.
Einige globale Modelle bestehen nur aus einer Handvoll Einzelländern,
plus den zehn oben genannten Ländern sowie weiteren Ländergruppen,
wie z.B. Westeuropa, Osteuropa einschließlich Russland, Südostasien, Südamerika usw.
Nun ist ein weiteres Problem, dass die verfügbaren Daten in den verschiedenen Regionen
hinsichtlich ihrer Qualität und Quantität stark variieren.
Das richtet sich nicht nur nach der Art des Landes, sondern wichtig ist z.B. auch,
ob in einem Land immer schon Interesse an einer sorgfältigen Daten- und Informationserhebung bestand.
In einigen Ländern hätte man bis vor 20 Jahren gar nicht daran gedacht, großartige Datenerhebungen durchzuführen,
so dass es hier kaum weiter zurückreichende Daten gibt.
In anderen Ländern war die Datenerhebung sehr kostspielig, und es wurde aus diesem Grund nicht viel Aufwand dafür betrieben.
Dies galt z.B. noch bis vor kurzem für Russland und China.
In Indien dagegen ist die Lage anders.
Dort leben schon seit langem viele Briten, und die Briten interessieren sich seit jeher dafür, alle möglichen Daten zu sammeln.
Aus diesem Grund stehen für ehemalige britische Kolonien immer ordentliche Daten zur Verfügung –
auch wenn das vielleicht der einzige Vorteil der Kolonialisierung war.
Die Qualität und Quantität der verfügbaren Daten variieren also stark zwischen einzelnen Ländern und bestimmen in hohem Maß,
wie gut man ein bestimmtes Land in ein Modell einbeziehen kann.
Wenn man also ein Modell mit vielen Ländern erstellen will,
richtet sich die Auswahl und Gruppierung der Länder nicht nur nach den Zielen des Modells,
sondern auch nach den zur Modellierung verfügbaren Ressourcen,
wobei hier die Quantität und Qualität der verfügbaren Wirtschaftsdaten an erster Stelle steht.
Wenn man ein makroökonomisches Modell für eine große Anzahl von Ländern entwickeln will,
wird das Modell logischerweise ziemlich komplex.
Es umfasst viele Länder und verschlingt einen dementsprechend hohen Arbeitsaufwand.
Lassen Sie mich einige Modelle beschreiben, um die bestehenden Unterschiede zu verdeutlichen.
Ray Fair von der Yale-Universität z.B. entwickelt schon seit mehreren Jahrzehnten gute Makromodelle.
Auf seiner Internetseite finden sich viele Informationen zu den Modellen, und er hat auch mehrere Bücher dazu geschrieben.
Er ist sehr offen in Bezug auf seine Modelle,
z.B. welche Parameter die Modelle enthalten, wie die Parameterwerte bestimmt werden usw.
In seinem Buch beschreibt er zwei sehr interessante Modelle, eines für die USA und eines für den Rest der Welt.
Letzteres umfasst inzwischen 45 Länder, 30 davon über strukturelle Gleichungen.
30 der Ländermodelle werden vierteljährlich mit Daten aktualisiert, und die übrigen einmal pro Jahr.
Mit nur einmal jährlichen Datenupdates erhält man kein sehr dynamisches Modell,
dazu müssen sie schon auf Quartalsbasis oder sogar monatlich aktualisiert werden.
Prof. Fair beschreibt auch, welche Formmodelle er verwendet.
Viele davon sind ziemlich kompliziert, und es werden regelmäßig Logarithmen oder Variablen ausgetauscht.
Die Modelle werden veröffentlicht, so dass sie jedem offen stehen.
Das komplette Modell steht sogar auf der Internetseite zur Verfügung.
Man kann dort damit herumspielen, einige Koeffizienten verändern und beobachten, wie sich die Modellprognose dadurch verändert.
Im Gegensatz zu den meisten anderen Modellarchitekten ist Ray Fair sehr offen in Bezug auf den gesamten Modellierungsprozess.
Er testet seine Modelle mit zahlreichen Methoden, einschließlich Prognosen, darauf werde ich später noch zurückkommen.
Darüber hinaus führt Prof. Fair auch einige interessante politische Prognosen durch,
z.B. welche Auswirkungen es auf die USA hätte, wenn die Federal Reserve die Zinsen deutlich anheben würde.
Das bringt mich zurück zum Thema Modellbewertung, weil man Prognosen bewerten kann.
Bei hypothetischen Prognosen wie der erwähnten Zinsanhebung der Fed ist eine Bewertung nicht möglich,
weil diese Maßnahmen nicht tatsächlich umgesetzt werden.
Man kann eine Modellprognose natürlich nur dann bewerten,
wenn die prognostizierte Situation zu einem späteren Zeitpunkt real eintritt.
Meine Frage nach den Auswirkungen einer bestimmten hypothetischen Maßnahme der Fed
kann man natürlich nie in der Realität nachprüfen.
Aber auf jeden Fall handelt es sich bei den Fair-Modellen um interessante Ländergruppenmodelle.
Ein moderner Ansatz ist das Pesaran-Modell,
das von Professor Hashem Pesaran in Cambridge und seinen Mitarbeitern entwickelt wurde.
Sie arbeiten an einem Modell mit regionalen Independenzen
und verwenden dazu ein globales makroökonomisches Modell mit Fehlerkorrekturen, das ebenfalls auf dem Modell basiert.
Dieses Modell wird aktuell von der Europäischen Union gewissermaßen als offizielles ökonometrisches EU-Modell verwendet,
ebenso wie für die Wechselwirkungen zwischen der EU und ihrer Außenwelt.
Dieses Modell wird also von echten Entscheidungsträgern bei wichtigen realen Fragestellungen eingesetzt.
Das Pesaran-Modell dürfte meines Erachtens das beste derzeit bestehende Modell sein.
Die aktuelle Modellversion wird zwar erst demnächst öffentlich zur Verfügung gestellt,
aber eine ältere Version des Modells ist offen zugänglich, und seine Qualität ist hervorragend.
Das Modell basiert auf dem Fehlerkorrekturmodell und ist daher weitgehend linear mit einigen nichtlinearen Komponenten.
Aber es ist ein sehr dynamisches Modell, was ich persönlich sehr schätze.
Etwas völlig anderes sind die komplett theoriebasierten sogenannten Durchrechenbaren allgemeinen Gleichgewichtsmodelle (DAG).
Sie basieren auf folgender Annahme:
Wenn sich die Volkswirtschaft aktuell in einem Gleichgewichtszustand befindet
und dieses Gleichgewicht aus irgendeinem Grund gestört wird,
kann man anhand der Modelltheorie den genauen Anpassungsprozess berechnen,
wie die Volkswirtschaft zu ihrem Gleichgewichtszustand zurückkehrt.
Genauer gesagt, wie sich jede Variable genau verändert, damit die Volkswirtschaft zu ihrem Gleichgewichtszustand zurückkehrt.
Dieses Modell sagt also exakt voraus, wie die Volkswirtschaft reagiert, wenn sie von einem heftigen Schock erschüttert wird.
Es ist ein sehr interessantes, komplett theoriebasiertes Modell, das aber auch einige Daten enthält.
Ein ziemlich gutes Modell.
Es gibt zwar keine Informationen darüber, wie lange es dauert,
bis der Gleichgewichtszustand wieder erreicht wird, aber es beschreibt den genauen Anpassungsprozess.
Ebenfalls interessant ist das sogenannte G-Cubed-Modell von dem australischen Professor Warwick McKibbin.
Es ist ein privates Modell, das man für mehrere tausend Dollar kaufen kann.
Das ist eines der Probleme bei diesen globalen Modellen,
dass sie oft kommerzialisiert werden und daher nicht auf breiter Ebene zugänglich sind.
Ich könnte eine ganze Reihe solcher Modelle aufzählen, bei denen wir keine Ahnung haben,
ob sie gut oder schlecht sind, weil wir sie nie zu Gesicht bekommen.
Wir bekommen nur Werbeunterlagen darüber, in denen der Modellaufbau beschrieben ist,
aber man sieht nie Ergebnisse von diesen Modellen, um sie vergleichen zu können.
Darüber hinaus gibt es noch ein weiteres, sehr komplexes wissenschaftliches Modell,
in dem sechs Faktoren miteinander verknüpft werden:
Bevölkerung, Umweltverschmutzung, Geografie, Landwirtschaft, natürliche Ressourcen und Kapitalinvestitionen.
Es scheint ein weitgehend deterministisches Modell mit einem Katalog vorgegebener Gleichungen zu sein,
das nur sehr wenige datenbasierte Schätzungen ermöglicht.
Außerdem enthält das Modell dynamische Muster, so dass man also auch hier einen Prozess startet und beobachtet, was passiert.
Das ursprüngliche Club of Rome-Modell aus dem Jahr 1974 hat großes öffentliches Aufsehen erregt.
Damals wurde vorhergesagt, dass um das Jahr 2010 die Welt komplett zusammenbrechen würde.
Vor allem die Umweltverschmutzung würde bis zur heutigen Zeit so stark zunehmen,
dass keine Nahrungsmittel mehr produziert werden könnten und infolgedessen Hungersnöte ausbrechen
und die Industrie langsam zum Erliegen kommen würde.
Dies wurde von der Öffentlichkeit mit solchem Hohn aufgenommen,
dass das Modell daraufhin von der Regierung überprüft und um einige zusätzliche Fakten erweitert wurde,
so dass sich der prognostizierte Zusammenbruch schließlich auf das Jahr 2014 verschob.
Demnach bleiben uns also noch ein paar Jahre Zeit.
Das Modell enthielt eine ganze Reihe merkwürdiger ökonomischer Elemente, wie z.B. eine sehr bizarre Produktionsfunktion.
Wenn man in dieser Funktion die materiellen Einsatzfaktoren und den Arbeitseinsatz verdoppelte,
wurde das Produktionsergebnis vervierfacht.
Normalerweise ist es bei Produktionsfunktionen so,
dass sich bei einer Verdopplung aller Einsatzfaktoren auch das Ergebnis verdoppelt.
Nur in diesem Modell wurde eine andere Funktion verwendet.
Obwohl das Modell nicht viel Zustimmung fand, erhielt es dennoch viel öffentliche Aufmerksamkeit.
Aktuell arbeiten sie an einem neuen formelbasierten Modell, über das aber bisher nichts bekannt ist –
es gibt keinerlei öffentliche Diskussion darüber.
Es dringt nichts darüber an die Öffentlichkeit, und auch die Internetseite enthält so gut wie keine Informationen.
Alles was wir wissen ist, dass es dem alten Modell offenbar ähnelt.
Hoffentlich ist es nur ein ganzes Stück besser als das alte.
Es gibt also zahlreiche unterschiedliche Ansätze, von denen leider nur viele unter Verschluss gehalten werden.
Es bestehen noch etwa 10 oder 15 weitere solcher Modelle, über die nichts an die Öffentlichkeit dringt.
Nur weil irgendwo ein Modell eingesetzt wird, bedeutet das noch nicht, dass es auch etwas taugt,
selbst wenn es auf soliden Grundlagen basiert.
Um sagen zu können, ob ein Modell gut ist, müssen wir es immer zuerst bewerten.
Das ist ein Grundsatz in der Ökonometrie bzw. überall dort, wo es um Prognosen geht.
Wie kann man also ein globales Modell bewerten?
Das ist eine schwierige Aufgabe, weil diese Modelle oft äußerst komplex sind.
Im Allgemeinen ist der erste Schritt eine Prognose.
Diese Art von Modellen generieren alle möglichen Prognosen - aber sind sie auch zu gebrauchen?
Es gibt zahlreiche Bewertungsansätze für Prognosen.
Zum Thema Prognosebewertung müsste man einen komplett eigenständigen Vortrag halten.
Die wesentliche Frage bei der Bewertung müsste lauten:
Liefert das globale Modell gute Prognosen für jedes Land und jede einzelne Variable,
und sind diese Prognosen besser als bei anderen Modellen?
Das ist eine enorm schwierige Frage, deren Beantwortung ich kaum für möglich halte.
Bislang wurden überhaupt erst ganz wenige Modellbewertungen vorgenommen, wie z.B. für das Pesaran-Modell.
Die Bewertung des Pesaran-Modells hat gezeigt, dass es für einige Länder und einige Variablen ziemlich gute Prognosen liefert
und grundsätzlich ein sehr einfaches Prognosemodell ist.
Mit anderen Worten:
Das Modell funktioniert ziemlich gut, aber es ist wahrscheinlich nicht das beste Prognosemodell der Welt.
Es wäre zu viel verlangt, dass ein Modell durch die Bank für jedes Land und jede Variable gut funktionieren soll.
Jedes Modell verfolgt ja einen speziellen Zweck, der ganz genau definiert werden muss.
Die Modelle werden ja nicht hauptsächlich für Prognosezwecke entwickelt – sie können Prognosen generieren
und werden auch dafür genutzt, aber eigentlich werden die Modelle für politische Zwecke entwickelt.
Sie sind eigentlich für Fragestellungen gedacht wie:
Welche Auswirkungen hätte es auf die einzelnen Länder, wenn die Weltwirtschaft von einem plötzlichen Schock erschüttert wird?
Angenommen, die Ölpreise würden plötzlich um 25% steigen.
Zu welchen Veränderungen würde dies in den einzelnen Volkswirtschaften führen?
Der Ölpreis ist in allen Ländermodellen als exogene Variable enthalten.
Welche Auswirkungen prognostiziert das Modell also für die einzelnen Länder im Fall eines plötzlichen Ölpreisanstiegs?
So etwas hatten wir ja kürzlich.
Jetzt könnten wir nachschauen, welche Prognosen das Modell vor 10, 15 oder 20 Monaten
für den Fall einer starken Ölpreiserhöhung für verschiedene Länder und Variablen generiert hat,
und die damaligen Prognosen mit der heutigen Realität vergleichen.
Daran könnte man ablesen, wie gut die Prognosen des Modells im Hinblick auf einen bestimmten weltwirtschaftlichen Schock sind.
Genauso könnten wir auch andere Fragen testen, z.B. wie sich der Zusammenbruch einer wichtigen Volkswirtschaft auswirken würde.
In einem solchen Fall dürfte z.B. Japan große Probleme bekommen, oder China oder die USA.
Aber wie sähen die Auswirkungen in anderen Ländern aus?
Globale Modelle generieren Prognosen und zeigen zudem Nebenwirkungen und Dominoeffekte der Länder untereinander,
was mit anderen Modellen unmöglich ist.
Es würde Handelsauswirkungen geben, und verschiedene Effekte würden sich gegenseitig eine Weile am Laufen halten,
bis sie sich schließlich an bestimmten Stellen kanalisieren würden.
Hätte ein großer Schock in der US-Wirtschaft starke oder weniger starke Auswirkungen auf die EU?
Auf jeden Fall können wir Quasi-Simulationen mit diesen globalen Modellen generieren,
die idealer Weise Hinweise auf geeignete Einsatzmöglichkeiten des jeweiligen Modells liefern.
In gewissem Umfang wurde dies mit bestehenden Modellen bereits gemacht,
am meisten mit dem Pesaran-Modell und vielleicht auch mit dem Fair-Modell, darüber habe ich im Internet jedoch nichts gefunden.
Vielleicht auch mit dem LINK-Modell, aber auch davon weiß ich nichts.
Die meisten Modelle, für die eine Bewertung interessant wäre, treten also nicht in Erscheinung,
oder zumindest werden keine Bewertungsergebnisse über sie veröffentlicht.
Eine weitere Möglichkeit wäre, Prognosen für Handelsverflechtungen zu erstellen.
Mit Hilfe eines handelsbasierten Modells sollte man Handelsverflechtungen
und ihre Reaktionen auf bestimmte wirtschaftliche Schocks prognostizieren können.
Angenommen, Indien unterhält Handelsbeziehungen zur EU und den USA und erleidet einen Wirtschaftsschock.
Wie würde sich das auf die Handelsbeziehungen zur EU und den USA auswirken?
Und wie würden sich diese Auswirkungen in den USA und anderen Ländern weiter fortpflanzen?
China und Indien betreiben interessanterweise nur wenig Handel miteinander,
so dass sie sich im Ernstfall kaum gegenseitig beeinflussen würden.
China und Indien hätten immer nur indirekte Einflüsse, aber so gut wie keinen direkten Einfluss aufeinander.
Solche Modelle sollen uns also die Auswirkungen wirtschaftlicher Schocks
auf die Handelsbeziehungen der Länder untereinander aufzeigen.
Von guten Modellen können wir viel über die Welt lernen, allerdings sind sie so groß und so schwer zu bewerten,
dass es sehr schwierig ist festzustellen, ob bzw. wie gut sie funktionieren.
Aus diesem Grund dürfte in den nächsten rund zehn Jahren verstärkt daran gearbeitet werden,
die bestehenden Modelle hinsichtlich ihrer Qualität zu testen.
Dazu müssen wir fragen, ob ein Modell die real eintretenden Folgen korrekt prognostiziert,
ob es die weiteren Auswirkungen dieser Folgen korrekt vorhersagt usw.
Diese Art von Analysen wird erst neu entstehen, bisher gibt es erst wenig Erfahrung in diesem Bereich.
Es geht bei einer Modellbewertung nicht darum, das absolut beste Modell aus einer bestimmten Modellauswahl zu identifizieren.
Wenn in der Vergangenheit eine größere Anzahl von Modellen zur Verfügung stand, war es üblich, alle Modelle zu testen
und dann nacheinander auszusortieren bis auf eines, das dann zum besten Modell erklärt und als einziges verwendet wurde.
Heutzutage geht man bei der Modellbewertung ganz anders vor, nicht nur bei dieser Art von Modellen, sondern allgemein.
Wir gehen immer stärker dazu über, nicht mehr so viele Modelle auszusortieren,
sondern mehrere gute, interessante Modelle nebeneinander zu halten.
Entscheidungsträger stützen sich heute lieber auf die Prognosen mehrerer unterschiedlicher Modelle als nur eines einzigen,
selbst wenn vielleicht eines der Modelle das absolut Beste ist.
Beim Einsatz mehrerer Modelle erhält man Prognosen aus verschiedenen Blickwinkeln
sowie Anhaltspunkte zur Einordnung der unterschiedlichen Ergebnisse.
Zudem können auch Prognosen miteinander kombiniert und die Modelle dabei unterschiedlich gewichtet werden.
Am besten sind jedoch individuelle Prognosen, wie z.B. „dickes“ und „dünnes“ Modellieren.
Beim „dünnen“ Modellieren verwendet man ein einziges Modell,
während man bei „dickem“ Modellieren mehrere gute Modelle vorauswählt und zum Einsatz bereithält.
Bei Entscheidungsträgern wie z.B. der Federal Reserve Bank besteht derzeit ein Trend zum „dicken“ Modellieren,
d.h. es werden mehrere Modelle gehalten anstatt nur das vermeintlich beste.
Dabei ist jedoch sehr unklar, wie diese Modelle ausgewählt werden, das hängt individuell vom jeweiligen Entscheidungsträger ab.
Einerseits sollen die schlechtesten Modelle aussortiert werden,
während man jedoch z.B. zu Prognosezwecken in der Portfoliotheorie
das Modell mit dem niedrigsten Prognosewert beibehalten sollte,
weil man durch Kombination mit den übrigen Modellen mitunter recht gute Portfolios erhält.
Der Prozess der Modellauswahl ist also unklar, selbst wenn die Auswahlkriterien klar sind.
Da es sehr kostspielig ist, mehrere Modelle gleichzeitig zu halten, muss jedoch eine gewisse Auswahlentscheidung getroffen werden.
Nach dem derzeit bewährtesten Ansatz bewertet man zahlreiche Modelle hinsichtlich ihres gemeinsamen Nutzens
für das relevante Ziel – nämlich Entscheidungsträgern in den unterschiedlichsten Bereichen
Prognosen oder Brauchbarkeitshinweise für bestimmte Aspekte des Modells, wie z.B. politische Fragestellungen, zu liefern.
Letztlich werden ihnen dann nur für einige gute Modelle und nicht für alle Modelle Ergebnisse bereitgestellt.
Ich bin schon vorzeitig am Ende meines Vortrags – wenn Sie also noch Fragen haben, können Sie diese jetzt gerne stellen.
Vielen Dank.