Prognoseverfahren zur Vorhersage

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1 Prognoseverfahren zur Vorhersage von Branchenentwicklungen Mitgliederversammlung Fachverband Automation des ZVEI Nürnberg, 06. Oktober 2010 Philipp Ehmer Philipp Ehmer Senior Economist Branchenanalyse

2 Wofür überhaupt Prognosen? In einem komplexen Wirtschaftsumfeld sollen Prognosen Orientierung geben und die Planungssicherheit erhöhen Beispiele für Prognosen BIP-Prognosen i.a. der Bundesregierung als Basis für weitere Schätzungen Branchenprognosen von Banken zur Steuerung von Kreditvolumina & Anlagestrategie Preisprognosen (z.b. Rohstoffe) zur Optimierung des Einkaufs von Industriebetrieben Währungsprognosen zur Ermittlung des Absicherungsbedarfs gegen Währungsrisiken Steuerschätzung als Grundlage für die Aufstellung des Bundeshaushalts Prognosen können politisch motiviert sein (z.b. vor wichtigen regulatorischen Entscheidungen oder Tarifverhandlungen, Beispiel Stuttgart 21)... an Grenzen stoßen ( Schwarze Schwäne nach Nassim Taleb, z.b. Domino-Effekt nach Zusammenbruch des Marktes für Subprime Kredite in den USA, Ölpreisentwicklung) Seite 2

3 Datengrundlage für Prognosen Originaldaten Von Unternehmen gemeldete Daten und hierauf basierende Schätzungen Ermöglichen Gesamtjahresvergleiche, ergleiche Errechnen von jährlichen Wachstumsraten Arbeitstäglich bereinigte Daten Korrektur um Veränderungen von Feiertagen und Ferienzeiten, z.b. Lage von Ostern, Schaltjahr etc. Beispiel: Monat Februar hat i.d.r. 20 Arbeitstage; im Schaltjahr 2008 waren es 21 Arbeitstage immerhin ein Plus von 5% Ermöglichen Periodenvergleiche, z.b. Q2/2010 mit Q2/2009 Seite 3

4 Datengrundlage für Prognosen Einzelhandelsumsätze 2005= Saisonbereinigte Daten Korrektur um saisonale Muster, z.b. im Einzelhandel, Bau, Tourismus etc Saisonbereinigt Original Quelle: Statistisches Bundesamt Gängige Methoden: X-12-ARIMA, Berliner Verfahren (unterschiedliche Verfahren beim Zerlegen von Zeitreihen in Trend-, Konjunktur- und Saisonkomponenten) Ermöglichen unterjährige Vergleiche, z.b. Q3/2010 mit Q2/2010 Seite 4

5 Statistische ti ti Schätzverfahren h bivariatei Regression Wirtschaftswachstum & Insolvenzen x-achse: BIP-Entwicklung, % gg. Vj. y-achse: Industrieinsolvenzen, % gg. Vj Korrelation zweier Größen kann für Prognosen verwendet werden Schätzung einer einfachen Funktion, die den Zusammenhang der Größen mathematisch abbildet Größe Gößey verhält sc sich bei einer e Veränderung der Größe x auf eine 20 0 vorhersagbare Art und Weise Wenn man nun die Veränderung der y = -6,03x + 5,6-20 Größe x vorhersagt, lässt sich auch auf die Veränderung von y schließen R² = 0,42-40 In diesem Fall: ab einem BIP Wachstum von etwa 1% gehen die Zeithorizont: Q1/2000 bis Q2/2010 Insolvenzen zurück Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Bei Zeitverzögerung keine Prognose notwendig: Y t = f( (x t-1 ) Seite 5

6 Statistische ti ti Schätzverfahren h multivariate i t Regression Die Welt ist natürlich komplexer Entwicklung der vorherzusagenden Variable (Insolvenzen) ist mit nur einer erklärenden Variable (BIP) nicht vollständig darstellbar Was ist mit anderen makroökonomischen Faktoren (wie Exporte, Investitionen), den Refinanzierungskonditionen und betriebswirtschaftlichen Aspekten? Multivariate Regressionen sind Schätzverfahren mit mehreren erklärenden Variablen Y = f (x 1, x 2, x 3, x 4,...) Insolvenzen = f (BIP DE, BIP USA, BIP BRIC, Welthandel, EZB-Zins, Zins Schuldenbremse j/n,...) Einflussfaktoren können mit unterschiedlicher Zeitverzögerung wirken (Lagstruktur), z.b. führt eine Verschlechterung der Wirtschaftslage nicht unmittelbar zu mehr Insolvenzen Erklärende Variablen müssen unabhängig voneinander sein (Problem der Multikollinearität, Stationarität) statistisches Know-how erforderlich Seite 6

7 Multivariate i t Regression zur Branchenprognose bei DBR Seite 7

8 Grenzen statistischer ti ti Prognoseverfahren Statistische Prognoseverfahren......bedienen sich bei der Vorhersage ausschließlich des Blicks in den Rückspiegel...können exogene Schocks, wie den 9/11, nicht vorhersagen...greifen oft auf Faktoren zurück, deren Entwicklung erst prognostiziert werden muss...haben Schwierigkeiten, geplante aber noch unsichere regulatorische Maßnahmen zu berücksichtigen (z.b. Einführung Abwrackprämie, Basel III)...werden durch endogene Variablen dominiert (Produktion in der Elektroindustrie ist eine Funktion vom BIP, aber gleichzeitig ja auch ein Teil vom BIP!) +...sind objektiv und nachprüfbar (jenseits von Bauchgefühl) +...bieten eine zusätzliche Perspektive auf ein Problem (Bildung von Szenarien) und schaffen ein solides quantitatives Fundament für eine eigene Prognose Statistische Prognoseverfahren können differenzierte, eigene Einschätzungen nicht ersetzen, eignen sich aber als Unterstützung und neutrale Perspektive Weitere Prognoseverfahren, z.b. VAR-Analyse, Mehrgleichungsmodelle, Scoring etc. Seite 8

9 Verlaufsprognosen Prognose Elektroindustrie Realer Produktionsindex, geglättet, 2005= Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Wie geht es von jetzt an weiter? Weiter so steil wie bisher? Bedeutet der Knick eine Trendwende? Hilfreich bei der Einschätzung: Bestimmung des bisherigen i Produktionsplus (11% gg. Vj.) Vergleich zu früheren Erholungsphasen (z.b. nach 1992/93, 2001/02) Vergleich zu verwandten Branchen (Zuliefer- bzw. Abnehmerbranchen) Vergleich zu frühzyklischen Branchen (z.b. Chemie- oder Metallindustrie) Analyse vorlaufender Indikatoren Seite 9

10 Auswahl relevanter Konjunkturindikatoren t Gesamtwirtschaftliche Indikatoren: Bruttoinlandsprodukt in Deutschland und im Ausland (für exportintensive Branchen) Ölpreis, Rohstoffpreise, Zinsniveau ZEW Konjunkturerwartungsindex, Einkaufsmanagerindex (BME), Konsumklimaindex (GfK) Branchenspezifische sc e Indikatoren: Produktionsindex, Umsatzindex Grad der Kapazitätsauslastung Erzeugerpreise Auftragseingang Geschäftserwartungen (ifo Institut) Spreadentwicklung, Aktien-Subindizes... Es existiert kein Indikatoren-Einmaleins ; der Analyst muss eine eigene Einschätzung vornehmen und widersprüchliche h Indikatoren interpretieren ti Seite 10

11 Einfluss vorlaufender Indikatoren auf Industrieproduktion d Aufträge & Produktion x-achse: Auftragseingang Industrie, % gg. Vj. y-achse: Industrieproduktion, % gg. Vj. 20 Erwartungen & Produktion x-achse: Geschäftserwart. Industrie, Diff. gg. Vj. y-achse: Industrieproduktion, % gg. Vj. 20 R² = 0, R² = 0, Lag: 2 Monate Lag: 5 Monate Zeithorizont: Januar 1993 bis Juli 2010 Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Zeithorizont: Januar 1993 bis Juli 2010 Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Seite 11

12 Beispiel: i DB Research Verlaufsprognosen 2009 Stetiger Forecast Realer Produktionsindex, geglättet, 2005=100, Metallerzeugung und -bearbeitung Unstetiger Verlauf Realer Produktionsindex, geglättet, 2005=100, Automobilindustrie Zweitrundeneffekte Abwrackprämie % +10% Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Seite 12

13 Statistischer ti ti Überhang/Unterhang h Überhang Elektroindustrie 2009 Realer Produktionsindex, geglättet, 2005= Mittelwert Q Überhang: 2,5% 100 Mittelwert Gesamtjahr Quellen: Statistisches Bundesamt, DB Research Der statistische Überhang/Unterhang beziffert die Wachstumsrate des Folgejahres unter der Annahme, dass das Produktionsniveau auf dem Mittelwert des letzten Vorjahresquartal verbleibt Aussage: 2,5%-Punkte des 2010 ausgewiesenen Wachstums (voraussichtlich 11%) sind das Resultat des Wachstumsprozesses im Jahr 2009 Statistischer Überhang/Unterhang ermöglicht eine zeitgerechte Zuordnung des Wachstums auf die Perioden, in denen es realisiert wurde Seite 13

14 Konsistenzchecks Frühzyklische Chemie Reale Produktion, % gg. Vj., geglättet Passt das Gesamtbild der früh- und spätzyklischen Branchen bzw. der Investitions- und Konsumgüterbereiche? Ergeben die einzelnen Branchenprognosen ein sinnvolles Gesamtbild des Verarbeitenden Gewerbes (bzw. die einzelnen Sparten ein Gesamtbild der Elektroindustrie)? Passen die Investitionsgüterzweige zum Ausblick für die Ausrüstungs- investitionen und die Konsumgüter- Frühzykler Industrie zweige zum Ausblick für den privaten Konsum? Quelle: DB Research Seite 14

15 Eklä Erklärungsgehalt ltvon Prognosen Stefan Schneider (Leiter Konjunkturabteilung bei Deutsche Bank Research) schrieb in weiser Voraussicht am : Eigentlich sollte man gar keine Prognose erstellen. Prognosen erfordern oft Annahmen über sehr unsichere Faktoren (z.b. Ölpreis) oder Auswirkungen von Ereignissen, für die es keinen Präzedenzfall gibt (Lehman Kollaps, SARS, Vulkanasche etc.) Daher sollte man nicht, blind für Alternativen, auf das exakte Eintreten von Prognoseergebnissen warten,......kann sich aber trotzdem an diesen Ergebnissen orientieren, um das eigene Handeln auf zwar unsichere, aber nach derzeitigem Kenntnisstand plausible Rahmenbedingungen abzustimmen Seite 15

16 Kontakt Philipp Ehmer Senior Economist Branchenanalyse Deutsche Bank Research Theodor-Heuss-Allee 70 D Frankfurt am Main Tel: Fax: Seite 16

17 Disclaimer Copyright Deutsche Bank AG, DB Research, D Frankfurt am Main, Deutschland. Alle Rechte vorbehalten. Bei Zitaten wird um Quellenangabe Deutsche Bank Research gebeten. Die vorstehenden Angaben stellen keine Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle Meinungsaussagen geben die aktuelle Einschätzung des Verfassers wieder, die nicht notwendigerweise der Meinung der Deutsche Bank AG oder ihrer assoziierten Unternehmen entspricht. Alle Meinungen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Die Meinungen können von Einschätzungen abweichen, die in anderen von der Deutsche Bank veröffentlichten Dokumenten, einschließlich Research-Veröffentlichungen, vertreten werden. Die vorstehenden Angaben werden nur zu Informationszwecken und ohne vertragliche oder sonstige Verpflichtung zur Verfügung gestellt. Für die Richtigkeit, Vollständigkeit oder Angemessenheit der vorstehenden Angaben oder Einschätzungen wird keine Gewähr übernommen. In Deutschland wird dieser Bericht von Deutsche Bank AG Frankfurt genehmigt und/oder verbreitet, die über eine Erlaubnis der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht verfügt. Im Vereinigten Königreich wird dieser Bericht durch Deutsche Bank AG London, Mitglied der London Stock Exchange, genehmigt und/oder verbreitet, die in Bezug auf Anlagegeschäfte im Vereinigten Königreich der Aufsicht der Financial Services Authority unterliegt. In Hongkong wird dieser Bericht durch Deutsche Bank AG, Hong Kong Branch, in Korea durch Deutsche Securities Korea Co. und in Singapur durch Deutsche Bank AG, Singapore Branch, verbreitet. In Japan wird dieser Bericht durch Deutsche Securities Limited, Tokyo Branch, genehmigt und/oder verbreitet. In Australien sollten Privatkunden eine Kopie der betreffenden Produktinformation (Product Disclosure Statement oder PDS) zu jeglichem in diesem Bericht erwähnten Finanzinstrument beziehen und dieses PDS berücksichtigen, bevor sie eine Anlageentscheidung treffen. Seite 17

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