Konjunktur Zinsen Währungen

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1 Konjunktur Zinsen Währungen Aus der Volkswirtschaftlichen Abteilung des DekaBank Konzerns Ausgabe 2/2004 Juni 2004 Modelle zur Konjunktur- und Zinsprognose Verehrte Leserin, verehrter Leser, die Weltwirtschaft wartet mit Spannung auf den Zeitpunkt und die Auswirkungen der Leitzinswende in den USA. Die Märkte werden bewegt von den Fragen, wie stark der Leitzinserhöhungszyklus ausfallen wird und welcher Renditeanstieg am langen Ende zu erwarten ist. Allerorten liest und hört man die unterschiedlichsten Prognosen. Da mag sich mancher überlegen, wie die Analysten zu Antworten auf diese Fragen kommen. Ein wichtiger Faktor, der die Entscheidungen der Notenbanker bestimmt, ist die zukünftige konjunkturelle Entwicklung. Diese zu prognostizieren ist eine höchst komplexe Aufgabe, zu deren Lösung unterschiedliche Ansätze existieren, die wir Ihnen im ersten Beitrag der vorliegenden Publikation vorstellen. Neben der Konjunktur bestimmt das Niveau der langfristigen Zinsen die Politik der Notenbanken. Im zweiten Beitrag dieses Heftes wollen wir daher verschiedene Ansätze zur Prognose der Kapitalmarktzinsen vorstellen. Im Zuge der anstehenden Leitzinswende ist derzeit zu beobachten, dass die Zinsunterschiede zwischen den Industrieländern und den Emerging Markets wieder größer werden. Wir untersuchen im letzten Beitrag dieses Hefts diese und weitere Einflussgrößen auf die Spreads. Mit freundlichen Grüßen Ihr Michael Hüther Gesamtwirtschaftliche Modelle zur Konjunkturprognose Wie kommen eigentlich die Prognosen für das Wirtschaftswachstum zustande, die die Wirtschaftsinstitute, die Zentralbanken und die Bankenvolkswirte berechnen? Wir stellen zwei unterschiedliche Ansätze zur Konjunkturprognose vor, die hochkomplexen und mit großem Rechenaufwand verbundenen makroökonometrische Strukturmodelle und die auf den Zusammenhängen der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen basierenden iterativ-analytischen Modelle. Ansätze zur Zinsprognose Die Entwicklung des Zinsniveaus hat auf die Vermögenssituation aller Wirtschaftssubjekte gravierende Auswirkungen. Daher ist das Interesse an Zinsprognosen enorm. Wir versuchen mit diesem Artikel, Licht in das Dunkel der Zinsprognose zu bringen. Insbesondere stellen wir unsere Ansätze zur Zinsprognose auf die kurze, mittlere und lange Frist dar. Dabei befassen wir uns mit der Prognose sowohl der Leitzinsen als auch der Kapitalmarktrenditen. Hängen Emerging Market-Spreads allein vom Länderrisiko ab? Im Mittelpunkt der Emerging Market-Kapitalmarktanalyse steht die Entwicklung der länderspezifischen Renditeaufschläge. Welches sind die Bestimmungsfaktoren von Emerging Market-Spreads? Wir untersuchen sowohl fundamentale Faktoren also solche, die Auswirkungen auf das Länderrisiko haben als auch nicht-fundamentale Größen. Zu den nicht-fundamentalen Größen gehört unter anderen die Liquidität auf den internationalen Kapitalmärkten. Nachdruck und Vervielfältigung nur mit Genehmigung der DekaBank Deutsche Girozentrale ISSN Herausgeber DekaBank Deutsche Girozentrale Abteilung Volkswirtschaft Mainzer Landstraße Frankfurt Chefvolkswirt: Prof. Dr. Michael Hüther (0 69) Leiter Volkswirtschaft: Dr. Ulrich Kater (0 69) Autoren: Rudolf Besch Dr. Dietmar Hornung Dr. Karsten Junius Silke Kuhn Jens-Uwe Wächter, Ph.D Dr. Gabriele Widmann Dr. Guido Zimmermann Redaktionsschluss: 27. Mai 2004

2 Gesamtwirtschaftliche Modelle zur Konjunkturprognose Konjunktur Zinsen Währungen Juni 2004 Bundesregierung hält an Prognose von 1,5 % für das Wirtschaftswachstum 2004 fest. IWF senkt seine Prognose für Deutschland auf 1,4 %. Wirtschaftsweise prognostizierten moderates BIP-Wachstum. Nicht selten liest man Schlagzeilen dieser Art in der Presse. Warum sind diese Prognosen so interessant und woher kommen sie? 1 Bei wirtschafts- und geldpolitischen Entscheidungen sind Konjunkturprognosen unerlässlich. Sie werden beispielsweise für die Schätzung des Steueraufkommens benötigt, da die Einnahmen des Staates u.a. nachhaltig von der Entwicklung des Wirtschaftswachstums abhängen. Ähnliches gilt für die Entscheidung einer Regierung, ob eine Steuerreform durchgeführt werden soll und kann oder ob ein großes Investitionsvorhaben realisierbar ist. Für die Europäische Zentralbank (EZB) lässt sich die Frage, ob sie die Zinsen senken, sie konstant halten oder sogar erhöhen soll, nur befriedigend beantworten, wenn ihr gesamtwirtschaftliche Prognosen zur Verfügung stehen. Viele der Entscheidungsträger in Regierungen, Zentralbanken, aber auch in supranationalen Institutionen wie der Europäischen Union, der OECD oder dem Internationalen Währungsfonds (IWF) nutzen Konjunkturprognosen auf Basis von gesamtwirtschaftlichen Modellen. Bestehen diese Modelle aus einem System wechselseitig abhängiger Gleichungen mit vielen variablen Größen, dessen Lösungen mit Hilfe von ökonometrischen 2 Methoden gesucht werden, so spricht man von makroökonometrischen Strukturmodellen. Solche Modelle können nicht nur zur Prognose eingesetzt werden, sondern auch zur Analyse der aktuellen Situation und insbesondere zur Abschätzung von Wirkungen geplanter wirtschaftsund geldpolitischer Maßnahmen. Die ersten großen makroökonometrischen Strukturmodelle wurden in den Fünfzigerjahren in den Niederlanden vom Centraal Planbureau unter der Leitung von Jan Tinbergen 3 entwickelt. In der Folgezeit gewannen sie an Beliebtheit, beispielsweise entstanden in den darauf folgenden Jahren in den USA und in anderen OECD-Staaten solche Modelle. Der Zeit der Begeisterung für diese Modelle, die alles automatisch erklären und prognostizieren können, folgte eine Phase der Ernüchterung, denn in der Praxis treten bei diesen Modellen viele Probleme auf. Trotz aller Kritik haben makroökonometrische Strukturmodelle aber, wenn sie vernünftig eingesetzt werden, durchaus ihren Sinn. Eine zweite wichtige Gruppe von gesamtwirtschaftlichen Modellen stellen die iterativ-analytischen, auf Basis der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen erstellten Prognosen dar. Sie sind flexibler als die makroökonometrischen Modelle und treten in vielen Varianten auf. Angewandt wird diese Prognosemethode beispielsweise vom Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, den großen Wirtschaftsforschungsinstituten und der Bundesregierung. Wir wollen im Folgenden zunächst die typische Struktur eines gesamtwirtschaftichen Modells vorstellen. Anschließend beschreiben wir den Aufbau und die Funktionsweise von makroökonometrischen Strukturmodellen und illustrieren dies anhand von zwei Modellen aus der Praxis, dem area-wide model der EZB für die Eurozone und dem Modell des HWWA für Deutschland. Eine kritische Betrachtung der vorgestellten Methoden zur gesamtwirtschaftlichen Analyse und Prognose schließt den vorliegenden Text ab. Gesamtwirtschaftliche Modelle Gesamtwirtschaftliche Modelle werden häufig in den Entscheidungsprozess der Akteure aus Politik und Wirtschaft mit einbezogen. Sie beschreiben durch ökonomische Beziehungen, wie sich Wirtschaftssubjekte und Institutionen an veränderte Rahmenbedingungen anpassen, und dienen der Analyse und Prognose der wirtschaftlichen Entwicklung. Um ein gesamtwirtschaftliches Modell aufzubauen, werden gleichartige Wirtschaftseinheiten zu Sektoren zusammengefasst und Vorgänge aggregiert. Man geht zunächst von den großen Sektoren einer Volkswirtschaft aus, zu welchen neben Staat und Unternehmen die privaten Haushalte und in einer offenen Volkswirtschaft das Ausland zählen. Die Modelle können von der Nachfrageseite oder der Angebotsseite her aufgezogen werden oder auch Elemente beider Sichtweisen berücksichtigen. 1 Zur Konjunkturdiagnose und -prognose siehe auch Bahr (2000). 2 Ökonometrie bezeichnet eine wissenschaftliche Disziplin, die gewissermaßen eine Kombination aus Statistik und Wirtschaftstheorie ist. Ökonometrische Methoden sind demzufolge spezielle statistische Methoden, die insbesondere für ökonomische Probleme angewandt werden. 3 Tinbergen bekam 1969 den ersten Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für die Entwicklung des ersten makroökonometrischen Modells. Er war auch an der Entwicklung eines Modells für die USA beteiligt. Schaubild 1: Wirtschaftliche Verflechtung der inländischen Sektoren Arbeitsinput Kreditaufnahme Staatlicher Sektor Quelle: Westphal (1994), S. 17 Steuern der Unternehmungen Kreditgewährung der privaten Haushalte Investitionen Güter- und Dienstleistungsmarkt Transferzahlungen Steuern und Abgaben der Haushalte Kreditaufnahme Gewinne Lohneinkommen Staatsausgaben Konsumausgaben Kreditmarkt Unternehmenssektor Arbeitsmarkt Haushaltssektor Verkäufe der Unternehmungen 2

3 Schaubild 1 verdeutlicht in einfacher Weise die wichtigsten aggregierten Zahlungsströme wirtschaftlicher Transaktionen zwischen den drei inländischen Sektoren, dem Haushaltssektor, dem Unternehmenssektor und dem staatlichen Sektor. Ergänzend zu den Sektoren sind die drei Märkte abgebildet, über welche die einzelnen Transaktionen abgewickelt werden: der Arbeitsmarkt, der Güter- und Dienstleistungsmarkt und der Kreditmarkt. Die Verbindungslinien repräsentieren die zu Aggregaten zusammengefassten gleichartigen Transaktionen zwischen den Sektoren, und die Richtung der Pfeile gibt an, welchem Sektor Geldeinnahmen aus den jeweiligen Vorgängen zufließen. In Schaubild 1 sieht man also beispielsweise, dass der Unternehmenssektor auf dem Arbeitsmarkt als Nachfrager von Arbeit auftritt, Steuern an den Staat abführt und Löhne und Gehälter an die privaten Haushalte zahlt. Aus den Verkäufen von Gütern und Dienstleistungen an private und öffentliche Haushalte bezieht der Unternehmenssektor Einnahmen, welche in der Regel die erforderlichen Lohnzahlungen übertreffen und als Gewinne und Steuern wiederum an die anderen beiden Sektoren abgeführt werden. Der Übersichtlichkeit halber ist das Ausland als Sektor nicht in dem Schaubild enthalten. Auch dieses ist mit den drei inländischen Sektoren verflochten über den Austausch von Gütern und Dienstleistungen und über Kapitalströme. So entsteht ein komplexer Wirtschaftskreislauf mit gegenseitigen Abhängigkeiten und Verflechtungen, und es wird deutlich, dass sich die Veränderung einer der abgebildeten Variablen direkt oder indirekt auf alle Sektoren auswirken wird. Makroökonometrische Strukturmodelle Die in Schaubild 1 dargestellten Ströme werden mit Hilfe der amtlichen Statistik quantitativ erfasst und liegen für die Vergangenheit in Form von Zeitreihen vor. Gleichzeitig liefert die Wirtschaftstheorie Erkenntnisse über die Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen Größen. Diese wechselseitigen Abhängigkeiten werden in einem makroökonometrischen Strukturmodell als Gleichungen dargestellt, die, wie im Schaubild ersichtlich ist, alle auf unterschiedlichste Weise miteinander verwoben sind. So ist bspw. etwa das Arbeitsangebot der privaten Haushalte abhängig von der Höhe der Lohneinkommen, die von den Unternehmen gezahlt werden. Die Güterproduktion der Unternehmen dagegen wird bestimmt durch die an den Gütermärkten zu erzielenden Preise sowie durch die Güternachfrage der privaten Haushalte, des Staates und anderer Unternehmen und eventuell in Zeiten hoher Nachfrage auch durch die begrenzten Produktionskapazitäten, also die zur Verfügung stehenden Produktionsfaktoren Maschinen und Arbeitskräfte. Dieses Gleichungssystem kann je nach Bedarf sehr detailliert, umfangreich und komplex, aber auch vergleichsweise einfach und überschaubar gestaltet werden. Es wird dann mit den vorliegenden Zeitreihen gefüttert. Mit Hilfe von ökonometrischen Methoden, i.d.r. auch mathematischen numerischen Verfahren, werden die Lösungen für dieses System danach so bestimmt, dass der Wirtschaftsablauf möglichst realitätsnah abgebildet wird. Noch einmal wollen wir auf das Gleichungssystem zurückkommen: Es besteht aus sogenannten Reaktionsfunktionen und Definitionsgleichungen. Erstere dienen dazu, das Verhalten der Wirtschaftssubjekte darzustellen, wie etwa durch eine Konsumfunktion, oder technische Beziehungen zu modellieren, wie etwa durch eine Produktionsfunktion. So hat eine sehr einfache Konsumfunktion das Aussehen Konsum = einkommensunabhängiger Konsum + Konsumquote * Einkommen oder K = K fix + k * Y Dabei ist der Konsum K als endogene Variable definiert, die mit Hilfe des Modells prognostiziert werden soll. K fix und k sind die Parameter, also die Kenngrößen des Modells, die durch ökonometrische Methoden berechnet werden. Y ist speziell in dieser Gleichung die exogene Variable, also die von außen wirkende Größe, mit deren Hilfe der Konsum ermittelt wird. Definitionsgleichungen sind dagegen einzig dafür da, um innerhalb des Modells festzulegen, welche Größen mit welchen anderen Größen definitionsgemäß wie verbunden sind. So ist etwa die Arbeitslosenquote definiert durch Arbeitslosenquote = Anzahl der Arbeitslosen / Anzahl der Erwerbspersonen oder die Einkommen der Haushalte sind vereinfacht gegeben mit Einkommen = Lohneinkommen + Vermögenseinkommen + Transfereinkommen Steuern und Abgaben. Die innerhalb des Modells erklärten Größen nennt man endogene Variablen. Hierzu gehört zuallererst natürlich das Bruttoinlandsprodukt, aber auch seine Teilgrößen wie der private Konsum, der staatliche Konsum, die Investitionen, usw. Die Entwicklung der Beschäftigung und der Arbeitslosigkeit gehören ebenso dazu wie die Inflationsrate, die öffentliche Verschuldung oder langfristige Zinsen. Einige Variablen müssen jedoch als von außen gegeben betrachtet werden, weil sie nicht innerhalb des Modells erklärbar sind, wie die Entwicklung des Welthandels, Witterungsverhältnisse, politische Rahmenbedingungen, der Ölpreis, Wechselkurse oder ausgehandelte Tarifabschlüsse, die in die Prognoseperiode hinein wirken. Diese vorgegebenen Größen nennt man exogene Variablen. Die zukünftige Entwicklung der exogenen Variablen hat einen gewichtigen Einfluss auf die Prognose der endogenen Variablen. Der erste Schritt der Prognoseerstellung, der in der Vorausschätzung der exogenen Variablen besteht, entscheidet maßgeblich über die Qualität des ganzen Modells und muss deshalb sehr sorgfältig ausgeführt werden. 3

4 Schaubild 2: Schematische Darstellung des makroökonometrischen Gesamtmodells des HWWA Tariflöhne Arbeitstage Weltexport (real) Importpreise (EUR) Investitionen des Staates (nominal) Wechselkurs USD Zinsen USA Diskontsatz USA Steuersätze Schuldenstand Sozialversicherungstarife Witterung Exogen Zinsen Arbeitsmarkt Erwerbstätige Lohn und Gehalt Preisbildung Investition Export Konsum Einkommensentstehung BSP (nominal) Geldund Kapitalmarkt Zinsen, lang Zinsen Staatliche Einnahmen und Ausgaben Finanzierungssaldo Endogen Güterangebot und -nachfrage (real) Produktionspotenzial, Investitionen Import, Export, Konsum Einkommensverteilung (funktional) Einkommensverteilung Übertragungen verfügbare private Einkommen Quelle: Danckwerts/Danckwerts (1999) Schaubild 2 veranschaulicht endogene und exogene Variablen und verdeutlicht die wechselseitigen Abhängigkeiten. Das Flussdiagramm zeigt eine vereinfachte Darstellung des Gesamtmodells des HWWA für die Bundesrepublik Deutschland. So kompliziert dieser Kreislauf aussieht, so schwierig gestaltet sich auch die Bestimmung aller Modellparameter. Die oben schon angesprochenen numerischen Methoden erfordern viele Rechendurchläufe, die jedoch nicht garantieren, dass daraus letztendlich ein sinnvolles Ergebnis resultiert. So muss bei der Bestimmung der Lösung immer wieder auf Setzungen oder Einschränkungen zurückgegriffen und somit auf das Ergebnis Einfluss genommen werden. Das schlussendlich gefundene Modell wiederum gilt zwar aktuell für die vorliegenden Zeitreihen, doch mit jeder Revision durch die amtliche Statistik und mit jedem neu veröffentlichten Wert ist es möglich, dass aufgrund von Verhaltensänderungen oder von Änderungen der wirtschaftspolitischen Rahmenbedingungen das Modell in seiner bisherigen Form nicht mehr gültig ist. Man kann sich über einen gewissen Zeitraum hinweg mit kleinen Anpassungen des Modells behelfen, um nicht ständig eine aufwändige Modellneubestimmung vornehmen zu müssen. Bei starken Veränderungen der Rahmenbedingungen führt jedoch kein Weg an einer Neuberechnung vorbei. Für das Problem der arbeitsintensiven Modellschätzung erweist sich übrigens der Einsatz einer modularen Struktur als hilfreich [Galler (2002)]. Hier werden einzelne Module, wie beispielsweise der Arbeitsmarkt oder der Geld- und Kapitalmarkt so entworfen, dass sie separat geschätzt werden können. Mit solch einer Struktur kann auch das gesamte Modell relativ einfach gehalten werden, bei Bedarf werden für detailliertere Analysen einzelner Märkte die Module verfeinert. Makroökonometrische Strukturmodelle werden von den großen Wirtschaftsforschungsinstituten Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), Hamburgisches Welt-Wirtschafts-Archiv (HWWA), ifo Institut für Wirtschaftsforschung, Institut für Weltwirtschaft (IfW), Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) und Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI) ebenso eingesetzt wie von Zentralbanken, beispielsweise der Deutschen Bundesbank oder der Europäischen Zentralbank (EZB). Auf zwei Modelle wollen wir einen genaueren Blick werfen. Beginnen werden wir mit dem Konjunkturmodell des HWWA für Deutschland. Das Modell des HWWA für Deutschland In Deutschland begann die Entwicklung makroökonometrischer Modelle nach einer Reihe von Vorarbeiten erst in den Siebzigerjahren. Wesentliche Gründe für die anfänglichen Schwierigkeiten lagen in dem Fehlen längerer Zeitreihen, die für ökonometrische Schätzungen erforderlich sind. Die Deutsche Bundesbank begann im Jahre 1969, ein eigenes ökonometrisches Gesamtmodell zu entwickeln. Das HWWA hat ein umfassendes Modell geschaffen, das auf eine Gemeinschaftsarbeit der großen Wirtschaftsforschungsinstitute in den Siebzigerjahren zurückgeht und für die Analyse und Prognose der kurzfristigen gesamtwirtschaftlichen Entwicklung der Bundesrepublik Deutschland konzipiert ist (Schaubild 2). Die entscheidende Basis für das HWWA- Modell liefern die volkswirtschaftlichen Gesamtrechungen. Der Stützbereich, d.h. der in die Modellbestimmung einbezogene Zeitraum, bezieht sich auf die jeweils aktuellsten zehn Jahre. Insgesamt gibt es 128 endogene Variablen in dem Modell. Das hohe Aggregationsniveau und die kurze Prognoseperiode von maximal zwei Jahren ermöglichen eine übersichtliche und einfache Struktur des Modells. Theoretische Basis sind allgemein anerkannte 4

5 Wirkungszusammenhänge über den Wirtschaftskreislauf. Die gleitende Verschiebung des Zeitraums, mittels dessen Daten das Modell geschätzt wird, gewährleistet eine ständige Anpassung des Modells an Verhaltensänderungen. Einen wichtigen Einschnitt für dieses Modell bedeutete die deutsche Wiedervereinigung. Sie erforderte eine Erweiterung des bis dahin auf die alten Bundesländer beschränkten Modells. Seit Herbst 1995 wird auch die ostdeutsche Wirtschaft mit einbezogen die lange Zeitspanne zwischen der tatsächlichen Wiedervereinigung und der Erweiterung des Modells zeigt schon, wie schwierig eine derartige Modelländerung ist. Sie konfrontierte die Modellentwickler mit erhebungstechnisch bedingten Brüchen in den Zeitreihen, sprunghaften Veränderungen im Verhalten der Wirtschaftseinheiten und einer neuen Abgrenzung des Untersuchungsgebietes. 4 Ein wichtiges Einsatzgebiet solch eines Modells ist die Simulation der Folgen wirtschaftspolitischer Änderungen wie Steuererhöhungen oder Abschaffung von Subventionen. Allerdings sind die Ergebnisse derartiger Simulationen mit Vorsicht zu genießen. Denn trotz allen Aufwands ist nicht gesichert, dass das Modell die Wirtschaftsabläufe tatsächlich korrekt abbildet. Insbesondere, wenn ähnliche Ereignisse im Stützbereich nicht vorkamen, ist es fraglich, ob das Modell die neue Situation geeignet erfassen kann. Charakteristisch für ein Land, das eingebunden ist in die immer stärker internationalisierten Geld- und Kapitalmärkte, ist die Tatsache, dass in dem Modell des HWWA die kurzfristigen und die langfristigen Zinsen als exogen gegeben angenommen werden. Da Deutschland auch zunehmend in den gemeinsamen europäischen Markt eingebunden ist und als Mitglied der Währungsunion keine eigene Geldpolitik mehr verfolgen kann, verliert das nationale Modell immer mehr an Bedeutung. Im aktuellen Blickpunkt ist vielmehr die Modellierung der Europäischen Währungsunion als Wirtschaftsraum. Diese wollen wir nun anhand des Modells der Europäischen Zentralbank darstellen. Das area-wide model der EZB für die Eurozone Die EZB setzt in ihrer umfangreichen Analyse des europäischen Wirtschafts- und Währungsgebietes das von ihr entwickelte area-wide model (AWM) [Fagan/Henry/ Mestre (2001)] ein. Vor der Entwicklung des AWM existierte eine Vielzahl nationaler Modelle, die miteinander verknüpft wurden, um Aussagen über die Eurozone treffen zu können. Mit dem neuen Modell wird die Eurozone nun als einheitlicher Wirtschaftsraum betrachtet. Die Variablen des AWM beziehen sich ausschließlich auf europaweite Daten. Eine solch umfassende Analyse bietet im Vergleich zu einzelnen Länderbetrachtungen entscheidende Vorteile: Simulationen sind mit einem geringeren Aufwand durchführbar, das Modell ist leichter zu handhaben als eine Vielzahl einzelner Ländermodelle, und die Einflüsse von unterschiedlichen Schocks auf die Eurozone können besser berücksichtigt werden. Zudem ermöglicht ein Eurozonen-Modell einen besseren Umgang mit Veränderungen aufgrund der zunehmenden Integration der Mitgliedstaaten und kann den Fokus auf eine länderübergreifende Analyse nachhaltig untermauern. Jedoch sind ökonometrische Probleme aufgrund des hohen Aggregationsgrades nicht zu unterschätzen, denn bei der Aufsummierung kommt es zu Informationsverlusten. So kann beispielsweise ein kräftig wachsender privater Konsum in einigen Ländern wie Spanien durch einen schrumpfenden Konsum in anderen Ländern wie Deutschland gerade kompensiert werden, sodass der gesamte Konsum in Euroland sich kaum ändert. Damit ist auch eine Erklärung dieser Größe schwierig, denn ohne größere Veränderungen in den betreffenden Zeitreihen werden ökonometrische Schätzungen unzuverlässig. Entsprechend der allgemeinen Entwicklung der vergangenen Jahre hin zu einfacheren Modellen ist auch das AWM mit 84 Gleichungen, von denen gerade einmal 15 geschätzte Verhaltensgleichungen sind, vergleichsweise klein. 5 Damit ist das Modell einerseits leicht handhabbar, andererseits fehlen jedoch auch wichtige Teilbereiche. Diese sollen aber im Lauf der Jahre noch ergänzt werden. Bei einem Modell wie dem AWM muss sich der Nutzer zumindest vorläufig immer dessen bewusst sein, dass in diesem Wirtschaftsraum längst noch keine homogenen institutionellen Voraussetzungen bestehen. Die einzelnen Regionen verfügen beispielsweise über unterschiedliche Arbeitsmarktstrukturen, soziale Sicherungssysteme und Lohnfindungsprozesse oder weisen verschiedene Produktivitäten auf. In manchen Bereichen liegen sogar vollkommen unterschiedliche Entwicklungen vor, man denke nur einmal an den stagnierenden Riesen Deutschland einerseits und immer noch kräftig wachsende Volkswirtschaften wie Spanien, Irland und Griechenland andererseits. Diese Gegebenheiten sind teilweise durch verschiedene Entwicklungsstände, aber auch durch die nationalen Wirtschaftspolitiken bedingt; bisher wird lediglich eine gemeinsame Geldpolitik verfolgt. Ein weiteres Problem bei der Analyse der Eurozone liegt in der Datenverfügbarkeit und der Güte des vorhandenen Datenmaterials. Viele Zeitreihen sind vergleichsweise kurz, da die europäische Harmonisierung der Statistiken erst in den vergangenen Jahren schrittweise erfolgt ist und einige Länder vorher über eine wenig ausgeprägte statistische Datenerfassung ver- 4 Das Wirtschaftsgebiet wurde durch den Beitritt der DDR in einem erheblichen Umfang erweitert, die DDR-Statistik wurde durch westdeutsche Erhebungskonzepte ersetzt und führte zu einem Bruch im statistischen Datenmaterial. Die Auflösung der Planwirtschaft, die Auseinandersetzung mit marktwirtschaftlichen Strukturen und die Öffnung der Märkte bewirkten gravierende Änderungen in den Verhaltenweisen der ostdeutschen Bürger. 5 Wenn man diese Größenordnung mit dem Modell der Bundesbank vergleicht, das 1996 fertiggestellt wurde und das 300 Gleichungen enthält, so wird deutlich, wie klein das AWM ist. 5

6 Neben den ökonometrischen gesamtwirtschaftlichen Modellen bilden die iterativanalytischen Prognosen die zweite wichtige Prognosegruppe. 6 Sie basieren auf dem System der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen. Die einzelnen Komponenten des Bruttoinlandsprodukts sei es diejenigen der Verwendungsseite, der Entstehungs- oder der Verteilungsseite 7 werden mit Hilfe verschiedener Methoden und Herangehensweisen prognostiziert. Die Prognosen erstellt man in einem iterativen Verfahren, d.h. die in einer ersten Runde ermittelten Werte werden immer wieder abgeglichen und auf Konsistenz überprüft, bis eine in sich stimmige Prognose vorliegt. Die einzelnen Teilprognofügten. Die Modellentwickler mussten aus diesem Grund einen hohen Aufwand betreiben, um lange europäische Zeitreihen generieren zu können. Nationales Datenmaterial musste gesammelt, harmonisiert und geschickt verknüpft werden, nicht vorhandene oder nicht brauchbare Daten, wie beispielsweise die Zeitreihen für die ehemalige DDR, hinzugeschätzt werden. Ein fundierter Unterbau von empirischen Ergebnissen für die Eurozone fehlte zu Beginn der Entwicklung des AWM weitgehend. Im Gegensatz zu den einzelnen Mitgliedstaaten lagen für die Währungsunion beispielsweise noch keine Erkenntnisse bezüglich einer gesamtwirtschaftlichen Produktionsfunktion oder einer Konsumfunktion vor, sodass alle Modellgleichungen von Grund auf, also auch in ihrer funktionalen Form, neu bestimmt werden mussten. Hinzu kommt das Problem, dass im Zuge der Vorbereitungen für die Währungsunion starke strukturelle Veränderungen in den Mitgliedsländern eingeleitet wurden. Reformen wurden in Angriff genommen und eine schrittweise stattfindende Konsolidierung der öffentlichen Finanzen im Lauf der Neunzigerjahre forciert, sodass in Teilbereichen von Strukturbrüchen, also deutlichen Veränderungen in den Modellgleichungen, in diesem Zeitraum ausgegangen werden kann. Das AWM ist weiterhin eine Baustelle, an der ständig weitergetüftelt wird. So fehlen noch wichtige Elemente wie die Einbeziehung von Erwartungen, mit der das Modell für Prognosen noch besser geeignet wäre. Auch die Auswirkung von Notenbankzinsänderungen auf die tatsächlichen Zinsen im Kundengeschäft der Banken ist noch nicht im Modell erfasst, was eigentlich ein zentrales Interesse einer Notenbank ist, die über ihre Zinspolitik Einfluss auf die Wirtschaft nehmen will. Ein wesentlicher Mangel des Modells ist die Behandlung der Handelsbeziehungen. Bisher wird nicht zwischen dem Handel innerhalb der Währungsunion und dem Handel außerhalb der Union unterschieden. Das europäische Statistikamt Eurostat nimmt diese Unterscheidung nicht vor, sodass auch keine Zeitreihe für den sogenannten Extrahandel, den Handel ausschließlich mit Ländern außerhalb der Währungsunion, vorliegt. Früher oder später dürften aber auch diese Schwachstellen behoben werden. Um noch ein kleines Beispiel der Funktionsweise eines solchen Modells zu liefern, seien kurz die Auswirkungen einer Anhebung des Leitzinses durch die EZB um 100 Basispunkte skizziert, die nach zwei Jahren wieder komplett zurück genommen wird [Fagan/Henry/Mestre (2001), S. 27f.]. Berechnet man die Auswirkungen solch eines Schocks anhand des Modells, so fällt die Inflationsrate gemessen an den Verbraucherpreisen innerhalb kürzester Zeit, zum einen wegen der gedämpften Nachfrage und zum anderen wegen der aus der Zinserhöhung resultierenden Aufwertung der Währung. Die Auswirkungen auf das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts sind ebenfalls beträchtlich. Insbesondere wegen der gebremsten Investitionstätigkeit fällt das Wachstum schwächer aus als ohne die Zinserhöhung, aber auch die Aufwertung der Währung hat dämpfende Effekte. Insgesamt summiert sich die Bremswirkung nach drei Jahren zu einem um ein Prozent niedrigeren Bruttoinlandsprodukt im Vergleich zu der Situation ohne Zinserhöhung auf. Iterativ-analytische Prognosen sen ermittelt man mittels ökonometrischer Gleichungen und Modelle, d.h. es liegen theoretische Überlegungen über Einflussgrößen und deren mathematischen Zusammenhänge zugrunde. Dabei ist der grundlegende Unterschied zu den makroökonometrischen Strukturmodellen die Tatsache, dass es sich in diesem auch Rundrechnung genannten Verfahren immer um einzelne, gewissermaßen isolierte, Gleichungen handelt. Dagegen bestehen makroökonometrische Gesamtmodelle aus einem System von Gleichungen, die gegenseitig abhängig sind und sich wechselseitig beeinflussen. Da die volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen für jedes Land aufgrund unterschiedlicher institutioneller Rahmenbedingungen anders aussehen, unterscheiden sich auch die Herangehensweisen je nach Land. Hier wollen wir einige generelle Aspekte dieser Verfahren beleuchten und die allgemeine Vorgehensweise betrachten. Grundlegende Überlegungen sind erstens, dass die in der Vergangenheit gewonnenen Erkenntnisse auch für die Zukunft gelten, und zweitens, dass viele Entwicklungen der jüngeren Vergangenheit direkt das zukünftige Konjunkturbild bestimmen. Wie für die makroökonometrischen Modelle gilt auch für die iterativ-analytischen Prognosen, dass Größen wie beispielsweise der Wechselkurs zum US- Dollar, der Ölpreis oder der Welthandel als exogen gegeben angenommen werden. Diese werden in einem ersten Schritt entweder mit Hilfe von ökonometrischen Einzelgleichungen vorausgeschätzt oder von Experten auf Basis ihres Wissens und ihrer Erfahrung gesetzt. 6 Vgl. zum Folgenden Tichy (1994), S. 204ff. 7 Die Verwendungsseite des Bruttoinlandsprodukts gliedert dieses nach dessen Verwendung, d.h. nach privatem und staatlichem Konsum, Bruttoanlageinvestitionen und Lagerinvestitionen, Exporten und Importen. Bei der Entstehungsseite schaut man dagegen, wo es erwirtschaftet wird, d.h. in der Industrie, am Bau, in der Landwirtschaft oder im Dienstleistungssektor. Die Verteilungsseite schließlich gliedert das Bruttonationaleinkommen (siehe Seite 7) danach auf, wie es auf die Wirtschaftssubjekte verteilt wird, z.b. also auf Löhne und Gehälter oder auf Unternehmens- und Vermögenseinkommen. 6

7 Der zweite Schritt einer Prognoserunde eines solch iterativ-analytischen Verfahrens besteht in der Schätzung der aktuellen ein bis zwei noch unbekannten Quartale auf Basis der vorliegenden Indikatoren wie Stimmungsindikatoren, Auftragseingänge, Daten über den Außenhandel oder Einzelhandelsumsätze. Im dritten Schritt werden die Prognosen für die restlichen, weiter in der Zukunft liegenden Quartale vorgenommen. Diese basieren wie die Schätzungen auf ökonometrischen Einzelgleichungen, allerdings liegen ihnen nicht mehr tatsächliche Indikatoren zugrunde, sondern das Wissen über zukünftige Entwicklungen der Tariflöhne, des Welthandels, etc. und über die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Teilgrößen der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen. In Schritt vier führt man den sogenannten Konsistenzcheck durch. Es wird hierbei überprüft, ob das entstehungsseitig und das verwendungsseitig berechnete Bruttoinlandsprodukt übereinstimmt, ob die zunächst gesetzte Sparquote mit dem berechneten Konsum und den verfügbaren Einkommen zusammenpasst, oder ob die Investitionen von der Verwendungsseite mit den Gewinnen aus der Verteilungsseite harmonieren. Bei diesem vierten Schritt geschieht dann auch sukzessive die Endogenisierung der exogenen Variablen. Denn dadurch, dass Setzungen wie die Sparquote oder der Welthandel in den aufeinanderfolgenden Prognoserunden immer wieder angepasst werden, werden sie am Ende doch aus dem Modell heraus bestimmt. Solange in Schritt vier noch Inkonsistenzen festgestellt werden, wird der komplette Schätz- und Prognosevorgang immer wieder durchlaufen, bis am Schluss ein in sich stimmiges Modell resultiert, hinter dem klare Vorstellungen und Geschichten über die konjunkturelle Entwicklung der Volkswirtschaft stehen. Die typische Vorgehensweise für eine erste Runde einer solchen Prognose kann, in groben Zügen skizziert, wie folgt aussehen: Die Erwerbstätigkeit hängt weitgehend von der Entwicklung der Bevölkerung und der Zuwanderung und von der konjunkturellen Lage der Vorperiode ab, kann also leicht mit Hilfe von vorliegenden Zahlen geschätzt werden. Nimmt man das Wissen hinzu, dass Tarifabschlüsse der jüngeren Vergangenheit die Tariflohnentwicklung determinieren, so kann man mit einigen wenigen zusätzlichen Annahmen hinsichtlich Überstunden und Lohndrift, d.h. dem Auseinanderklaffen zwischen Tariflöhnen und Effektivlöhnen, eine erste Schätzung für die Lohnsumme gewinnen. Zählt man zu diesen die Transfereinkommen (z.b. Kindergeld, Sozialhilfe, Rentenzahlungen), die aufgrund von Gesetzen festgelegt sind, und zieht davon die Steuern ab, so kann man recht einfach zu einer Prognose für die verfügbaren Einkommen und über die als exogen gegebene Sparquote dann für den privaten Konsum gelangen. Für den staatlichen Sektor verwendet man in der Regel den Haushaltsplan, bzw. wenn dieser nicht vorliegt, schreibt man die Einnahmen und Ausgaben der Vergangenheit fort, indem man Zu- und Abschläge für wirtschaftspolitische Änderungen vornimmt. 8 Die gewerblichen Investitionen wiederum können über die Unternehmensgewinne der jüngeren Vergangenheit und die aktuelle Kapazitätsauslastung bestimmt werden. Auch Teilfragen aus Unternehmensbefragungen zu den Investitionsplänen kann man hierfür heranziehen. Die Exporte lassen sich über die aktuelle Wechselkursentwicklung, die Preisentwicklung im Inland und die angenommene Entwicklung des Welthandels bzw. der wichtigsten Handelspartner prognostizieren. Die in diesem Prozess immer wieder benötigten Prognosen für die Preisentwicklung sind ebenfalls sehr stark durch die Entwicklung der Vergangenheit und durch hoheitliche Akte wie Steuer- und Abgabenerhöhungen, welche wiederum schon recht früh feststehen, bestimmt. Damit steht ein großer Teil der Verwendungsseite vorläufig fest. Die verbleibenden Größen, Lager und Importe, hängen stark von den Prognosen und den resultierenden Aussagen über die Kapazitätsauslastung der Gesamtwirtschaft ab, sodass sie zu Beginn recht willkürlich gesetzt werden und erst im weiteren Verlauf der Rundrechnung so angepasst werden, dass sie konsistent mit den Prognoseergebnissen sind. Bei der Schätzung der Entstehungsseite gewinnt man die ersten Prognosen für die einzelnen Wirtschaftsbereiche Industrie, Landwirtschaft und Dienstleister mit Hilfe der Annahmen über die Erwerbstätigkeit und die Produktivitätsentwicklung in diesen Bereichen. Die Wertschöpfung im Bausektor kann dagegen direkt aus den schon vorliegenden Ergebnissen für die Bauinvestitionen in der Verwendungsrechnung errechnet werden. Schließlich wendet man sich noch der Verteilungsseite zu: Diese basiert auf dem nominalen also nicht um Preisniveauänderungen bereinigten Bruttonationaleinkommen, dem das Inländerkonzept zugrunde liegt. D.h. man geht von dem mittels Verwendungs- und Entstehungsseite geschätzten realen, also preisniveaubereinigten, Bruttoinlandsprodukt aus und inflationiert es mit den Annahmen über die Preisniveauentwicklung. Anschließend transformiert man es mit Hilfe des Saldos der Primäreinkommen aus der übrigen Welt in das nominale Bruttonationaleinkommen. Über die zu Beginn ermittelte Lohnsumme kann man anschließend die Unternehmens- und Vermögenseinkommen ableiten. Auch die volkswirtschaftliche Abteilung der DekaBank erstellt makroökonomische Prognosen für die Volkswirtschaften der großen Industrieländer. Diese werden unter Anwendung des iterativ-analytischen Verfahrens erstellt. Dabei werden Annahmen wie die Entwicklung des Welthandels, des Ölpreises, der Währungsrelationen und der Zentralbankzinsen exogen gesetzt. Je nach Wichtigkeit und Datenverfügbarkeit für das betreffende Land liegen der Prognose für das Bruttoinlandsprodukt eine größere oder kleinere Anzahl von ökonometrischen Einzelgleichungen 8 Die Staatseinnahmen hängen stark von der konjunkturellen Entwicklung, also der Gesamtprognose, ab. Deshalb müssen auch sie im Verlauf der Rundrechnung immer wieder im Zuge der Änderung der Prognose angepasst werden. 7

8 Anhand des Beispiels der Terroranschläge vom 11. September 2001 sieht man, nebenbei bemerkt, dass die Trennung von exogenen Schocks und Strukturbrüchen zwar theoretisch möglich ist, in der realen Welt aber nicht immer anzutreffen ist. Grundsätzlich stellt sich nämlich bei jedem exogenen Schock auch die Frage nach dem Auftreten eines eventuellen Strukturbruchs. Im Falle des 11. September 2001 wurde in Fachkreisen beispielsweise diskutiert, ob nunmehr dauerhaft höhere Risikoprämien an den Finanzmärkten (in Form höherer Renditen) bzw. bei den Unternehzugrunde. Die Prognosen erfolgen weitgehend von der Verwendungsseite. Dies geschieht insbesondere, weil für viele Länder nur unvollständige Daten der Entstehungsseite verfügbar sind, die Berechnung der Verteilungsseite gestaltet sich sogar noch schwieriger. Kritischer Vergleich Den hier vorgestellten Methoden ist gemein, dass sie Informationen aus der Vergangenheit verwenden, um Aussagen über die Zukunft abzuleiten. Während in den makroökonometrischen Strukturmodellen ausschließlich Informationen über die Vergangenheit aus dem verwendeten Datensatz in den Prognoseprozess einfließen, gehen bei den iterativ-analytischen Prognosen auch Erfahrungen des Prognostikers mit ein. In beiden Fällen wird die Benutzung dieser Informationen dann kritisch, wenn der Zusammenhang zwischen den Informationen aus der Vergangenheit bzw. den Erfahrungen des Prognostikers und der zu prognostizierenden Zukunft nicht mehr stabil ist. Dieser Zusammenhang kann sich allgemein im Falle eines exogenen Schocks oder bei einem Strukturbruch verringern bzw. ganz wegfallen. Exogene Schocks und Strukturbrüche Unter einem exogenen Schock wird ein unvorhersehbares Ereignis verstanden, das Auswirkungen auf die wirtschaftliche Entwicklung hat. Hierzu gehören Naturkatastrophen, Terrorattacken, aber auch Ereignisse wie die Ölpreisschocks in den vergangenen Jahrzehnten. Ein Beispiel für einen exogenen Schock in der jüngeren Zeit stellen die Terroranschläge vom 11. September 2001 dar. Der damit zusammenhängende fortgesetzte Rückgang der Aktienkurse, das schlagartig gesunkene Verbrauchervertrauen und die höheren Kosten für Sicherheit schlugen sich negativ in der konjunkturellen Entwicklung nieder. semodelle darstellen, da sie keine dauerhaften ökonomischen Auswirkungen nach sich ziehen. Dagegen grenzen sich zumindest theoretisch Strukturbrüche ab, die aufgrund einer Verhaltensänderung der Individuen dauerhafte Auswirkungen beinhalten. Während exogene Schocks deutlich sichtbar und spürbar sind, laufen Strukturbrüche häufig eher unterschwellig ab und sind nur schwer zu identifizieren. Als Beispiel für einen Strukturbruch lässt sich der Beginn des Informationszeitalters anführen. Die breite Nutzung des Internets und die damit zusammenhängende bessere Nutzung von Informationen führte zu einem effizienteren Einsatz der Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital, sodass bei gleichem Arbeits- bzw. Kapitaleinsatz eine höhere Produktion erzielt werden konnte. Das heißt, die Unternehmen haben ihre Produktivität aufgrund dieses technischen Fortschritts erhöht. Beide hier vorgestellte Arten von Prognosemodellen tun sich mit der Berücksichtigung solcher Strukturbrüche schwer. Bei der Prognose mit makroökonometrischen Modellen liegen keine Vergangenheitsdaten vor, die es ermöglichen, diesen Strukturbruch zu modellieren. Bei iterativ-analytischen Prognosen ist es für den Analysten selbst bei einer erfolgreichen Identifizierung eines Strukturbruchs schwierig, mit diesem Bruch umzugehen. Letztendlich liegt der Vorteil jedoch bei den iterativanalytischen Modellen, denn mit diesen kann man zumindest mit Hilfe plausibler Annahmen und Überlegungen dieses Problem einigermaßen meistern. 9 Exogene Schocks zeichnen sich dadurch aus, dass sie nur eine kurzfristige Beeinträchtigung der Verwendung der Prognomen (in Form höherer Lagerbestände) bzw. generell höhere Staatsausgaben (in Form von höherem Sicherheitsaufwand) zu erwarten seien. All dies bedeutet eine Verhaltensänderung und damit einen Strukturbruch. Flexibilität 10 In den vorangegangenen Abschnitten wurde deutlich, dass bei iterativ-analytischen Prognosen die Informationen der Vergangenheit anders genutzt werden als in makroökonometrischen Modellen. Während bei iterativ-analytischen Prognosen alle aktuell vorhandenen Informationen, insbesondere Spezialkenntnisse, prinzipiell verwendet werden können, ist dies bei der relativ starren Struktur in den Gleichungsmodellen nur bedingt möglich. Bei entsprechend vorliegenden Kenntnissen kann der Prognostiker bei iterativ-analytischen Prognosen diese vergleichsweise flexibel in seine Analysen aufnehmen, Informationen nach ihrer Qualität (zum Beispiel nach der Revisionsanfälligkeit der Daten) verschieden gewichten und auf spezielle Probleme fokussieren. Hinzu kommt die Möglichkeit, qualitative Informationen aus Gesprächen mit Vertretern der Regierung, der Unternehmen oder der Gewerkschaften miteinzubeziehen. Der Vorteil der größeren Flexibilität und der Verwendung von Spezialkenntnissen wird insbesondere dann deutlich, wenn ein größerer Mitarbeiterstab für die iterativ-analytischen Prognosen eines Landes abgestellt werden kann, sodass eine Spezialisierung von einzelnen Prognostikern auf verschiedene Bereiche der amtlichen Statistik möglich ist. 9 Insbesondere hinsichtlich der Lucas-Kritik sind die iterativ-analytischen Modelle zu bevorzugen, denn bei Veränderung der Wirtschaftspolitik ändern sich auch die in makroökonometrischen Strukturmodellen geschätzten Verhaltensgleichungen, was jedoch erst mit starker zeitlicher Verzögerung in das Modell eingebaut werden kann. Bei den iterativ-analytischen Verfahren kann ein guter Prognostiker diese Verhaltensänderungen dagegen schnell und vergleichsweise gut in seine Prognose integrieren. 10 Siehe zum Folgenden auch Tichy (1994), S. 204 ff. 8

9 Transparenz und Objektivität Makroökonometrische Strukturmodelle sind zumindest auf den ersten Blick transparenter und objektiver. Durch die klaren Zusammenhänge zwischen den Gleichungen und ermittelten Parameter können eindeutige Aussagen getroffen werden. Die Abläufe sind im Gegensatz zu den iterativ-analytischen Verfahren nicht von der Erfahrung einer oder mehrerer Personen abhängig. Dieser Vorteil der makroökonometrischen Modelle ist jedoch nur teilweise zutreffend, denn meist resultieren aus den Modellen zunächst unplausible Werte. Die deshalb erforderliche Anpassung der Schätzergebnisse, die zum Beispiel über eine Vorabfestlegung von Schätzkoeffizienten oder ein Nachjustieren von unplausiblen Parameterwerten möglich ist, macht deutlich, dass auch bei den makroökonometrischen Modellen die Objektivität nicht wesentlich höher ist als bei den iterativ-analytischen Prognosen. Die ökonometrischen Gleichungsmodelle vermitteln einen klareren Überblick über alle wechselseitigen Beziehungen, über Zusammenhänge zwischen den Variablen und über die Parameter wie beispielsweise die Elastizitäten 11. Makroökonometrische Strukturmodelle können daher einfacher für wirtschaftspolitische oder makroökonomische Simulationen verwendet werden, also beispielsweise für die Untersuchung der Auswirkungen einer befristeten Erhöhung der Zentralbankzinsen. Dies ist bei iterativ-analytischen Prognosen faktisch nicht möglich. Die ökonomischen Zusammenhänge, die aufgrund ihrer Komplexität häufig unübersichtlich sind, und die Tatsache, dass gleichzeitige Effekte vernachlässigt werden, verhindern den sinnvollen Einsatz für Simulationen. Wartungsaufwand Bezüglich des Kriteriums Arbeitsaufwand müssen zwei Aspekte bedacht werden. Der Wartungsaufwand ist bei makroökonometrischen Modellen sehr hoch. Eine Neubestimmung des Modells ist rechen- und zeitintensiv. Dieser Aufwand ist bei iterativ-analytischen Verfahren geringer. Betrachtet man dagegen den Rechen- und Zeiteinsatz für die Erstellung der Prognose, wenn das Modell feststeht, so haben die makroökonometrischen Modelle einen deutlichen Vorteil. Dort muss praktisch nur noch auf einen Knopf gedrückt werden, und das Ergebnis ist da. Dies ist insbesondere bei der Berechnung von alternativen Szenarien von Nutzen. Die aufwändige Prozedur bei den iterativanalytischen Verfahren muss dagegen für jede neue Prognose wieder durchlaufen werden. Betrachtet man die gesamten Wartungsarbeiten in der Praxis, so sind die iterativ-analytischen Modelle mit deutlich weniger Aufwand verbunden. Fazit Der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung und die großen deutschen Wirtschaftsforschungsinstitute sind in den Achtzigerjahren wieder von der Nutzung makroökonometrischer Modelle abgerückt und nutzen sie nur ergänzend zu den iterativ-analytischen Modellen. Dies ist ein Zeichen dafür, dass die wesentlichen Vorteile der iterativ-analytischen Modelle, nämlich ihre deutlich einfachere Pflege und ihre größere Flexibilität, sie insgesamt zu dem geeigneteren Instrument für gesamtwirtschaftliche Prognosen machen. 12 Letztendlich unterscheidet sich nämlich die Prognosequalität der beiden Ansätze nach bisherigen Erfahrungen nicht allzu sehr. Dabei darf aber nicht vergessen werden, dass makroökonometrische Modelle weiterhin ihre Existenzberechtigung haben zum einen werden sie genutzt, um die vorzugebenden Rahmenbedingungen zu ermitteln und zum anderen sind sie die einzig sinnvolle Alternative zur Simulation verschiedenster wirtschaftspolitischer Maßnahmen. Wie eine Mehrwertsteuererhöhung letztendlich wirkt oder welche Auswirkungen eine Zinserhöhung um 100 Basispunkte hat, das ist mit solchen Modellen sehr gut und einfach zu ermitteln. Am Ende steht die Erkenntnis, dass sinnvolle Prognosen nie vollständig objektiv erstellt werden können die Erfahrung und das Fingerspitzengefühl des Prognostikers bleiben gefragt. Und bezüglich der Wahl der Methode gilt: Die richtige Mischung macht s! Literatur: Dr. Gabriele Widmann, Rudolf Besch, Silke Kuhn Bahr, H. (2000): Konjunkturprognosen: Ansätze und Grenzen, in: Konjunktur Zinsen Währungen, Analysen aus der Volkswirtschaftlichen Abteilung des DGZ- DekaBank Konzerns, April 2000, S Danckwerts, R.-F.; Danckwerts, M. (1999): Das ökonometrische Modell des HWWA- Instituts zur Konjunkturprognose, in: Wirtschaftsdienst, 1999/06. Fagan, G.; Henry, J.; Mestre, R. (2001): An Area-Wide Model (AWM) for the Euro Area, EZB Working Paper No. 42, Frankfurt a.m., Galler, H. P. (2002): Macroeconometric Modelling for Germany in the Framework of Euroland, in: Pohl, R.; Galler, H. P. (Hrsg.): Macroeconometric Modelling of the German Economy in the Framework of Euroland, Baden-Baden 2002, S Tichy, G. (1994): Konjunktur. Stilisierte Fakten, Theorie, Prognose, 2. völlig neu bearbeitete Aufl., Berlin, 1994, S Westphal, U. (1994): Makroökonomik, Theorie, Empirie und Politikanalyse, 2. Aufl., Heidelberg, Der Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird häufig als Elastizität ausgewiesen. Eine 10 %ige Veränderung der einen Variable hätte demnach auf eine andere Variable eine Auswirkung von 10 % multipliziert mit der Elastizität. 12 Umso enttäuschender ist es, dass im Zuge der Harmonisierung der Statistiken in der Europäischen Union die Rundrechnung in ihrer bisherigen Form nicht mehr weitergeführt werden kann, da eine neue Preismessung dafür sorgt, dass die einzelnen Komponenten der realen Rechnung in der Summe nicht mehr das Bruttoinlandsprodukt ergeben. 9

10 Ansätze zur Zinsprognose Konjunktur Zinsen Währungen Juni 2004 Die Entwicklung des Zinsniveaus hat auf die Vermögenssituation aller Wirtschaftssubjekte gravierende Auswirkungen. Die Zinsen sind für Banken und Kapitalanlagegesellschaften, Unternehmen sowie für öffentliche und private Haushalte von immenser Wichtigkeit: Denn der Zins ist die Entlohnung für die Bereitstellung von Kapital, die der Sparer erhält bzw. die der Kreditnehmer bezahlen muss. Da alle Wirtschaftssubjekte in ihren Entscheidungen von Zinsänderungen betroffen sind, ist das Interesse an Zinsprognosen sehr groß. So hängt zum Beispiel für einen privaten Bauherrn die Finanzierung seines Vorhabens entscheidend davon ab, wie er das Niveau der derzeitigen Zinsen einschätzt und was für eine Zinsentwicklung er in Zukunft erwartet. Sollte er die aktuellen Zinsen für niedrig halten, aber in Zukunft mit steigenden Zinsen rechnen, wird der Bauherr eine Hypothek mit längerfristiger Zinsbindung anstreben. Hält er dagegen die aktuellen Zinsen für hoch, erwartet aber fallende Zinsniveaus, wird er eher eine Festzinshypothek mit kurzer Laufzeit oder eine Hypothek mit flexiblem Zins wählen. Aber auch für einen Investor, der für seine private Altersvorsorge spart, hat die Entwicklung der Zinsen beträchtliche Auswirkungen auf seine Investitionsentscheidung und damit seinen Ertrag. Dabei geht es in einer grundsätzlichen Entscheidung darum, auf welche Vermögensklassen er sein Vermögen aufteilen soll. Bei einem erwarteten Zinsanstieg wird ein Investor sein investiertes Vermögen eher aus Rentenpapieren in Aktien verlagern, da steigende Zinsen zu sinkenden Kursen der Rentenpapiere führen. Dies ist auch die Situation, vor der die internationalen Rentenmärkte derzeit stehen. tionsfrage eher auf Sicht einiger Jahre. Vor diesem Hintergrund haben diese beide Marktteilnehmer zwar in Bezug auf Fristigkeit höchst unterschiedliche Ansprüche an die Zinsprognose, allerdings nicht in Bezug auf deren Qualität. Die Tatsache, dass die Entwicklung der Zinsen entscheidende Konsequenzen für nahezu alle Investitions- und Finanzierungsentscheidungen hat, sorgt dafür, dass sich bei korrekten Prognosen ein sehr großes Gewinnpotenzial ergibt, was einen hohen Research-Aufwand rechtfertigt. Sehr hoch ist aber auch die Informationseffizienz auf den Kapitalmärkten. 1 Je vollkommener die Kapitalmärkte, desto besser werden Informationen von ihnen verarbeitet. Umso geringer ist aber auch der Informationsvorsprung und damit die Möglichkeit der Marktteilnehmer, systematische Gewinne auf den Märkten zu erzielen. Es ergibt sich das Paradoxon, dass das hohe Interesse an Zinsprognosen und der damit einher gehende Research- Aufwand die Effizienz der Kapitalmärkte erhöht und damit die Möglichkeit sinkt, eine Rendite über die marktdurchschnittliche Rendite hinaus zu erwirtschaften. Wie wird nun konkret eine Zinsprognose erstellt und welchen Beitrag leistet die Volkswirtschaftliche Abteilung der Deka- Bank? Wir versuchen mit diesem Artikel, Licht in das Dunkel der Zinsprognose zu bringen. Wir werden dazu unsere Ansätze zur Zinsprognose darstellen. Dabei fokussieren wir uns auf die Prognose der Kapitalmarktzinsen, womit in erster Linie die Renditen zehnjähriger Staatsanleihen gemeint sind. Grundlage unserer Herangehensweise sind immer (makro)ökonomische Erklärungsansätze. Im folgenden untergliedern wir unsere Zinsprognosen nach dem Zeithorizont, auf den sie sich beiziehen, in kurz-, mittel- und langfristige Prognosen. Die Einteilung in diese Fristigkeitenklassen ergibt sich aus der Tatsache, dass für die unterschiedlichen Anlagehorizonte teilweise grundlegend andere Methoden und Herangehensweisen an die Zinsprognose notwendig sind. Darüber hinaus variiert der Erklärungsbeitrag der Volkswirtschaft ebenfalls stark abhängig vom Zeithorizont der Prognose. Wir Neben der Entwicklung der Zinsen hängt die Investitions- oder Finanzierungsentscheidung zudem noch von der Länge des Entscheidungshorizonts ab. Um bei den Beispielen zu bleiben: Während ein Bauherr gewöhnlich in Zeiträumen von mehreren Jahrzehnten plant, stellt sich für den Finanzinvestor, auch wenn er prinzipiell längerfristig ein übergeordnetes Ziel (z.b. die Absicherung im Alter) verfolgt, die Investibeginnen zunächst mit der kurzfristigen Prognose und springen dann zur langfristigen Prognose. Letztere liefert wertvolle Ergebnisse, die wir als Input in der abschließenden Diskussion der mittelfristigen Prognose verwenden. Zinsprognosen in der kurzen Frist Es gibt Marktteilnehmer, deren zeitlicher Anlagehorizont höchstens einige Wochen, teilweise sogar nur Minuten beträgt. Neben den professionellen Händlern zahlreicher Broker und Banken gehören zu dieser Gruppe auch Privatanleger, so genannte Day-Trader, die versuchen, kurzfristige Markttendenzen zu erkennen und auf einen Trend aufzuspringen. Darüber hinaus gibt es Akteure, die kleinste Fehlbewertungen an den Finanzmärkten ausnutzen und dadurch relative Bewertungsmissverhältnisse korrigieren. Wichtig für den wirtschaftlichen Erfolg dieser Marktteilnehmer ist die korrekte Einschätzung der kurzfristigen Zinsentwicklung. Für die Bedürfnisse dieser Investorengruppe existieren eine Reihen von Instrumenten wie z.b. die Markttechnik, die Analyse von Kapitalflüssen oder Bewertungsmodelle, die in der sehr kurzen Frist Hinweise über die zukünftige Zinsentwicklung liefern. Üblicherweise finden volkswirtschaftlich fundierte Modelle bei einem derart kurzen Investitionshorizont keine Anwendung. Dies liegt vor allem darin begründet, dass die Zinsniveaus in der kurzen Frist von einer Reihe höchst unterschiedlicher Faktoren abhängen. Dazu gehören viele kleinere und größere exogene Schocks, die fundamental nicht prognostizierbar sind. In diese Kategorie fallen Ereignisse wie 1 Starke Informationseffizienz liegt vor, wenn alle bewertungsrelevanten Informationen unmittelbar und vollständig im aktuellen Marktpreis eines Investitionsobjekts abgebildet sind. Halbstrenge Informationseffizienz liegt vor, wenn alle öffentlich verfügbaren Informationen unmittelbar und vollständig im aktuellen Marktpreis enthalten sind. Schwache Informationseffizienz ist gegeben, wenn nur alle Informationen über vergangene Marktpreise unmittelbar und vollständig im aktuellen Marktpreis enthalten sind. Keine Informationseffizienz liegt vor, wenn keine der drei vorangegangenen Bedingungen erfüllt ist. Siehe Poddig (1999), S

11 Naturkatastrophen oder Terroranschläge genauso wie unvorhersehbare Äußerungen politischer Entscheidungsträger. Auch wenn die Markttechnik oder die Analyse von Kapitalflüssen den bedeutenderen Einfluss auf die Entscheidungsprozesse der Marktteilnehmer in der sehr kurzen Frist ausübt, so gehören ebenfalls eine Reihe von makroökonomischen Daten (so genannte Market Mover) zu den regelmäßigen Einflussfaktoren an den Rentenmärkten. 2 Mehrere empirische Studien haben untersucht, ob und wenn ja, welche Datenveröffentlichungen einen systematischen Einfluss auf die Entwicklung am Rentenmarkt haben. 3 Untersucht wird in diesen Studien, ob sich aus der Abweichung der tatsächlichen Werte von den vorher in Marktumfragen erhobenen Erwartungen der Market Mover, die Rentenmarktentwicklung in den Minuten und Stunden nach der Datenveröffentlichung erklären lässt. 4 Ein Anstieg der US-Industrieproduktion von bspw. 1% im Vergleich zum Vormonat hätte nur dann einen renditesteigernden Einfluss auf den Rentenmarkt, wenn die Umfrage einen Wert von deutlich unter 1% aufwies. Wurden dagegen sogar mehr als 1% erwartet, würden die Renditen fallen, da die überschwänglichen Konjunkturerwartungen, die am Rentenmarkt bereits eingepreist worden waren, enttäuscht worden wären. Die Studien zeigen, dass sich für eine beschränkte Anzahl von Indikatoren ein systematischer Zusammenhang feststellen lässt. Es zeigt sich zudem, dass mehrere US-Indikatoren nicht nur die US-Zinsentwicklung, sondern auch die in Deutschland erklären können. Allerdings ist dies im Umkehrschluss nur selten der Fall. Die Volkswirtschaftliche Abteilung der DekaBank macht sich diese empirischen Beobachtungen zunutzte und versucht, die makroökonomischen Determinanten der Zinsentwicklung in der kurzen Frist durch die Prognose der wöchentlichen Market Mover zu erfassen. Diese werden im Rahmen der Wochenvorschau jeden Freitag veröffentlicht. Die wöchentliche Zinsprognose ergibt sich dann aus einer Aggregation der Differenz der eigenen Prognosen von den Umfrageergebnissen. In der Regel steht bei der kurzfristigen Zinsprognose nicht die exakte Vorhersage eines bestimmten Zinsniveaus im Vordergrund, sondern vielmehr die korrekte Antizipation der Richtung der Zinsentwicklung. Zinsprognosen in der langen Frist Im Gegensatz zum Adressatenkreis kurzfristiger Zinsprognosen werden die Nachfrager langfristiger Zinsprognosen weniger von spekulativen Motiven getrieben. Sie benötigen stattdessen Informationen, die weit über den derzeitigen Konjunkturzyklus hinausgehen und sich eher am langfristigen Potenzialpfad einer Volkswirtschaft orientieren. Zu diesem Kreise gehören u. a. Manager von Immobilienfonds, private Bauherren und Unternehmen, die langfristig ausgerichtete Investitionen tätigen wollen. In diesem Abschnitt werden wir erläutern, wie die Volkswirtschaftliche Abteilung der DekBank zu ihrer langfristigen Zinsprognose gelangt. Für die Erklärung und damit auch die Prognose der Zinsen über lange Zeiträume bietet die ökonomische Theorie eine Reihe von Ansatzpunkten. Dabei sind die Langfristprognosen hier als neutrale (oder auch gleichgewichtige) Zinssätze zu verstehen, die in einem konjunkturellen Normalzustand einer Volkswirtschaft herrschen. Ausgangspunkt für die Prognose bildet die Analyse des nominalen Zinses. Idealtypisch setzt sich der Nominalzins i dabei approximativ aus dem erwarteten neutralen Realzins r und den Inflationserwartungen π e zusammen (Fisher-Gleichung): i = r + π e Für die Bestimmung der erwarteten Inflationsrate π e dient das explizite (und falls nicht vorhanden das implizite) Inflationsziel der Notenbanken als Haltestange. Bei einer glaubwürdigen Geldpolitik einer unabhängigen Notenbank sollten die Inflationserwartungen dem Inflationsziel der Zentralbank entsprechen. Die Inflationsziele der Notenbanken sind in der Regel bekannt. Geht man von einer derartigen fundamentalen Sichtweise bei der Zinsprognose aus, so werden für die langfristige Zinsprognose Informationen über die langfristige zukünftige Realzins-, Inflationsund Leitzinsentwicklung benötigt. Im folgenden werden wir dies näher erläutern. Der gleichgewichtige Realzins als Determinante der Geldmarktzinsen Beim Realzins gilt es, zwischen Geld- und Kapitalmarktzinsen zu unterscheiden. Sie differieren in der Regel durch einen Zinsaufschlag (Spread), der sich als Risikoprämie interpretieren lässt. In dieser Risikoprämie werden nicht nur negative Überraschungen hinsichtlich der zukünftigen Inflationsentwicklung berücksichtigt, sondern u.a. auch Liquiditäts- und Kreditausfallrisiken erfasst. Wir konzentrieren uns zunächst auf den Geldmarktzins. Als Nominalzins am Geldmarkt i GM wählen wir den Leitzins der Zentralbank i ZB. Dieser ergibt sich als Summe von realem Leitzins r ZB und dem Inflationsziel π Ziel : i GM = i ZB = r ZB + π Ziel Einen einzigen, allgemeingültigen empirischen oder theoretischen Ansatz für das gleichgewichtige Niveau des realen Leitzinses gibt es nicht. Auch ist kaum zu erwarten, dass dieses Niveau über die Zeit konstant ist. Wir halten aber folgende drei Ansätze zur Annäherung des realen Leitzinses für relevant: (1) Durchschnittliche Realzinsen der letzten Konjunkturzyklen, (2) das Blanchard-Konsummodell, (3) die goldene Regel der Kapitalakkumulation gemäß dem Wachstumsmodell von Solow: Wir berechnen den Zehnjahresdurchschnitt des realen Leitzinses als Differenz 2 Siehe DekaBank (2002). 3 Siehe Goldberg und Leonard (2003) u. Balduzzi et al. (2001). 4 Andersen et al. (2003) verwendet einen ähnlichen Ansatz zur Erklärung von Wechselkursbewegungen. Kuttner (2001) und Ehrmann und Fratzscher (2002) untersuchen, welche Entwicklung sich aufgrund von Leitzinsentscheidungen großer Zentralbanken ergibt. 11

12 Wir weisen den neutralen realen Leitzins auf Basis dieser drei Berechnungsmethoden sowie der offiziellen bzw. in manchen Ländern unterstellten inoffiziellen Inflationszielen in Tabelle 1 aus. Wie bereits erwähnt, ist a priori keine Methode einer anderen überlegen. Als Untergrenze für den langfristig neutralen Leitzins bezeichnen wir die Summe von Inflationsziel und dem niedrigsten realen Leitzins, der sich nach den drei verwendeten Ansätzen ergibt. Der Mittelwert verwendet den Durchschnitt der drei Ansätze. Als Obergrenze dient der höchste und als Untervon nominalem Leitzins und Kerninflationsrate für den Zeitraum 1994 bis Dafür verwenden wir Kerninflationsraten, da sie u. E. ein besseres Maß für die an den Märkten vorherrschenden Inflationserwartungen darstellen. Um die Vergleichbarkeit zwischen den Währungsräumen zu ermöglichen, versuchen wir nicht die Zeitspanne der letzten beiden Konjunkturzyklen pro Land zu ermitteln, sondern wählen einen für alle Regionen gleichen Zeitraum von zehn Jahren. Im Verlauf dieser Periode haben die Notenbanken sowohl einen expansiven als auch einen restriktiven geldpolitischen Kurs verfolgt und es nachweisbar geschafft, die Inflation unter Kontrolle zu halten, ohne der Konjunktur damit nachhaltig zu schaden. Gleichzeitig ist ein Zehnjahreszeitraum nicht so stark von Strukturbrüchen und institutionellen Änderungen belastet wie ein noch langfristigerer Durchschnitt über mehrere Dekaden. A priori gibt es keine Hinweise darauf, dass das in den letzten Jahren durchschnittlich beobachtete Realzinsniveau nicht auch in Zukunft annähernd das gleichgewichtige Realzinsniveau sein sollte. duktivitätswachstum determiniert. Der gleichgewichtige Realzins ergibt sich in diesem Modell als Summe von Produktivitätswachstum und Zeitpräferenzrate. Ein theoretisch bestimmbares Niveau der Zeitpräferenzrate in den verschiedenen Ländern gibt es nicht. Wir folgen daher der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ, Jahresbericht 2002), die unter impliziter Verwendung des Blanchard- Konsummodells für alle Länder einen Wert von 2 % als Zeitpräferenzrate angesetzt hat, um Realzinsen zu berechnen. Als potenzielles Produktivitätswachstums verwenden wir den beobachten Zehnjahresdurchschnitt gemäß OECD-Daten (Economic Outlook, Herbst 2003). Ein weiteres Standardmodell der Makroökonomik, das Solow-Wachstumsmodell (Solow 1956), impliziert, dass die Höhe der Investitionsrendite in einer Volkswirtschaft im langfristigen Gleichgewicht bei optimaler Investitionsquote identisch ist mit dem Potenzialwachstum. Verfügt eine Volkswirtschaft über ein hohes Potenzialwachstum, das sich aus der Summe des Produktivitätswachstums und der Entwicklung des Erwerbspersonenpotenzials zusammensetzt, ergibt sich eine große Anzahl renditeträchtiger Investitionsmöglichkeiten. Der Unterschied zu dem Ansatz von Blanchard liegt also darin, dass statt der Zeitpräferenzrate die Wachstumsrate des Erwerbspersonenpotenzials zum Produktivitätswachstum zugerechnet wird.5 Als Potenzialwachstum verwenden wir die aktuellsten Schätzungen der OECD (Economic Outlook, Herbst 2003) für 2004 in den einzelnen Ländern. Der gleichgewichtige Realzins ergibt sich theoretisch aus dem Zusammenspiel von Investitionen und Ersparnis einer Volkswirtschaft. In einer stark vereinfachten Variante des Blanchard-Konsummodells (Blanchard 1985) einem Standardmodell der modernen Makroökonomik wird die gesamtwirtschaftliche Konsumneigung über die gesellschaftliche Zeitpräferenzrate modelliert. Eine positive Zeitpräferenzrate besagt, dass die Verbraucher den heutigen Konsum einem zukünftigen Konsum vorziehen. Sie geben ihr Geld folglich lieber heute als morgen aus. Derjenige, der darauf verzichtet und sein Geld anderen zum heutigen Konsum oder Investition zur Verfügung stellt, möchte daher durch einen positiven Realzins kompensiert werden. Er kann dann durch das Verschieben der Konsumentscheidung in der Zukunft real mehr Güter kaufen als bei heutigem Konsum. Im Gleichgewicht muss der vom Sparer geforderte Realzins der Höhe der Rendite entsprechen, die sich durch heutige Investitionen realisieren lässt. Die Investitionsnachfrage der Unternehmen wird maßgeblich durch das Progrenze der niedrigste reale Leitzins. Das Mittel ist nicht als beste Schätzung des neutralen Zinses zu verstehen, es verdichtet nur die gesammelten Informationen. Eine Beurteilung des Einzelfalls ist erneut notwendig, denn es ist gut möglich, dass ein theoretischer Ansatz die Gegebenheiten in einem Land gut abbildet, in einem anderen dagegen nur unzureichend. Auch ist nicht unwahrscheinlich, dass die Zeitpräferenzrate in einigen Ländern über dem von uns und von der BIZ (2002, S. 72) für alle unterstellten Wert von 2 % liegt und in anderen darunter, weil die Zukunftserwartungen oder Pensionssysteme in den Ländern unterschiedlich sind. Auch ist der neutrale Leitzins über die Zeit hinweg keine fixe Größe. Vom Gleichgewichtszins am Geldmarkt zu den Kapitalmarktrenditen Die Bestimmung der neutralen Geldmarktzinsen war jedoch kein Selbstzweck, sondern dient der Vorbereitung der Prognose der Kapitalmarktrenditen. Das theoretische Bindeglied zwischen den Geldmarktund den Kapitalmarktzinsen ist die Erwartungstheorie der Zinsstruktur. Sie besagt, dass sich der langfristige Zins wegen der Arbitragemöglichkeit durch wiederholte Kurzfristanlage als Mittel der erwarteten künftigen kurzfristigen Zinsen zuzüglich einer Risikoprämie ergeben sollte. Dahinter verbirgt sich folgende Überlegung: Ein Investor will sein Geld beispielsweise für fünf Jahre anlegen. Unter der am Markt gegebenen Zinsstrukturkurve muss dann eine einmalige Anlage in eine fünfjährige Anleihen die gleiche Rendite erbringen, wie eine sukzessive, fünfmalige Anlage in einjährige Anleihen. Damit wird klar, dass der Geldmarktzins ein wichtiger, aber nicht der einzige, Bestimmungsfaktor für den Kapitalmarktzins ist. Der neutrale Kapitalmarktzins i ZB ergibt sich als Summe von neutralem Leitzins i GM und dem Zinsspread zwischen kurzem und langem Ende der Zinsstrukturkurve. Der Zinsspread ist von der Laufzeit der Anleihe, der Bonität des Schuldners und der Liquidität des Marktes abhängig. Da wir die 5 Diesen Ansatz verfolgt auch die BIZ (2002). 12

13 Tabelle 1: Übersicht über neutrale Leitzinsen Inflationsziel* Realer Gleichgewichtszins Neutraler Leitzins 10-Jahresmittel (a) Blanchard-BIZ (b) Solow (c) Durchschnitt (a-c) Unterer Wert Mittelwert Oberer Wert USA 2,0 1,80 3,80 3,10 2,90 3,80 4,90 5,80 Dollar- Kanada 2,0 2,50 3,60 3,10 3,10 4,50 5,10 5,60 Block Australien 2,5 3,20 4,10 4,00 3,80 5,70 6,30 6,60 Neuseeland 1,5 3,50 3,10 3,30 3,30 4,60 4,80 5,00 Asien Japan 1,0 0,70 3,20 1,30 1,70 1,70 2,70 4,20 Euroland 1,7-1,9 1,90 3,20 2,00 2,40 3,70 4,20 5,00 UK 2,0 3,90 3,70 2,40 3,30 4,40 5,30 5,90 Europa Schweden 2,0 2,90 4,80 2,20 3,30 4,20 5,30 6,80 Dänemark 1,7-1,9 2,70 4,60 2,10 3,10 3,90 4,90 6,40 Norwegen 2,5 4,00 4,20 2,10 3,40 4,60 5,90 6,70 Schweiz < 2 1,20 2,80 1,40 1,80 2,70 3,30 4,30 *) Anmerkungen: Bei Zentralbanken, die kein offizielles Inflationsziel veröffentlichen, haben wir unsere Schätzungen des implizit angesteuerten Zieles verwendet. Bei der Berechnung der realen Gleichgewichtszinsen wurde in Euroland und Dänemark ein Inflationsziel von 1,8% und bei der Schweiz von 1,5% unterstellt. Renditen der Staatsanleihen von Industrieländern betrachten also Papiere mit höchster Bonität, sind die Prämien für die Ausfallrisiken relativ gering und daher fast vernachlässigbar. Es ist daher vor allem der Risikoaufschlag für eine Änderung der Inflationsrate (vor allem ein Anstieg), die in erster Linie dazu führt, dass der Zinsspread in der Regel durchschnittlich positiv ist. Die Zinsspreads sind in allen Ländern unterschiedlich, da sie auch nationale institutionelle Besonderheiten reflektieren. Eine individuelle Beurteilung des Einzelfalls ist also notwendig. In Tabelle 2 haben wir die Zinsspreads zwischen zehnjährigen Staatsanleihen und den Leitzinsen für die Zeiträume der letzten zwei, fünf und zehn Jahre dargestellt. Der zwischen zu beobachtende Zinsspread dürfte in den meisten Ländern kaum ein langfristiges Gleichgewichtsniveau darstellen, da die Geldpolitik vielfach äußerst expansiv und die Zinsstrukturkurve entsprechend steil war. Der Zehnjahresdurchschnitt für den Zeitraum bringt dieses Problem nicht mit sich. Allerdings dürften die langfristigen Spreads die zukünftigen Spreads ebenfalls überzeichnen. Eine heute in den meisten Ländern unabhängige Geldpolitik mit festgelegten Inflationszielen sollte die erwartete Volatilität der Inflation und damit die Risikoprämien und Spreads begrenzen. Am aussagekräftigsten für die zukünftig zu erwartenden Spreads halten wir den Zeitraum von , da er verschiedene Phasen expansiver und restriktiver Geldpolitik beinhaltet. Wir addieren in allen Ländern diesen Spread auf den unteren, mittleren und oberen Wert für die langfristig neutralen Leitzinsen aus Tabelle 1 und erhalten somit eine Bandbreite für die neutralen Kapitalmarktrenditen. Erneut ist zu betonen, dass die Werte nur einen Anhaltspunkt liefern, da die für die Berechnung der Spreads verwendeten Zeiträume sich nicht über einen oder zwei komplette Konjunkturzyklen erstrecken. Denn diese variieren in den betrachteten Ländern teilweise sehr deutlich. Auch wenn bei der langfristigen Prognose der Kapitalmarktzinsen eine Reihe von Einwänden zu beachten sind, so steht dennoch prinzipiell das Niveau der Renditen im Vordergrund, während die Richtung der Zinsentwicklung eine vergleichsweise geringe Bedeutung beigemessen wird. Zinsprognose in der mittleren Frist Während die Zinsentwicklung in der kurzen Frist dominiert wird von Markttechnik und trends sowie zufälligen Ereignissen, spielen aus volkswirtschaftlicher Sicht in der langen Frist nur fundamentale Faktoren, die die Wirtschaft zum Gleichgewicht bewegen, eine Rolle. Im Spannungsfeld dieser unterschiedlichen Einflussfaktoren bewegt sich die mittelfristige Zinsprognose. In ihr müssen alle für den Rentenmarkt relevanten Faktoren vereinigt werden. Neben unprognostizierbaren Schocks können kurzfristige Trends auftreten, die allmählich vom Konjunkturzyklus überlagert werden, um schließlich durch langfristigere Einflussfaktoren verdrängt zu werden. Schaut man in den Börsenteil der überregionalen Zeitungen ist es der mittelfristige Tabelle 2: Übersicht über neutrale Kapitalmarktrenditen Durchschn. Spread 10J-Renditen zu Refisatz Neutrale Kapitalmarktrendite Unterer Wert Mittelwert Oberer Wert USA 2,90 1,50 1,30 5,30 6,40 7,30 Dollar- Kanada 2,30 1,40 1,60 5,90 6,50 7,00 Block Australien 0,90 0,80 1,20 6,50 7,10 7,40 Neuseeland 0,80 1,00 n.v. 5,60 5,80 6,00 Asien Japan 1,10 1,40 1,70 3,10 4,10 5,60 Euroland 1,70 1,40 2,10 5,10 5,60 6,40 UK 0,80 0,10 0,50 4,50 5,40 6,00 Europa Schweden 1,40 1,50 1,80 5,70 6,80 8,30 Dänemark 1,70 1,30 1,80 5,20 6,20 7,70 Norwegen 0,30-0,20 0,90 4,40 5,70 6,50 Schweiz 2,10 1,40 1,60 4,10 4,70 5,70 *) Anmerkung: Statt 10J-Durchschnitt bei Kanada und der Schweiz 1/96-12/03; statt 5J-Durchschnitt bei Neuseeland 3/99-12/03. 13

14 Zinsausblick, der dort am häufigsten thematisiert wird. Dieser umfasst je nach Prognoseziel einen Zeithorizont von mehreren Monaten bis zu wenigen Jahren. Viele Investitionsentscheidungen, vor allem bei Investitionen in Finanzaktiva, werden mit diesem mittelfristigen Zeithorizont vor Augen getätigt. Die Zinsprognose für die mittlere Frist basiert auf der Überlegung bzw. Beobachtung, dass sich eine Volkswirtschaft nicht notwendigerweise im langfristigen Gleichgewicht befindet. Damit wird klar, dass das Zusammenspiel von konjunkturellem Inflationsdruck einerseits und einem konjunkturell geprägten Realzinsniveau andererseits an die Stelle der bei der Zinsprognose in der langen Frist ermittelten Gleichgewichtswerte von Realzins und Inflationserwartungen tritt. Im folgenden werden wir erläutern, wie wir in diesem Umfeld unsere Zinsprognose erstellen. Leitzinsprognose mit Taylor-Regel Geht man erneut von der Erwartungstheorie der Zinsstruktur aus, so ist die Leitzinsentwicklung über ihren Einfluss auf die kurzfristigen Zinsen eine fundamentale Determinante der langfristigen Zinsen. Sobald sich der Prognostiker also ein Bild über die zukünftige Entwicklung der Leitzinsen gemacht hat, kann er über diesen Ansatz ebenfalls zu einer Einschätzung der Kapitalmarktrenditen gelangen. Es stellt sich dabei aber weiterhin die Frage, wie die Leitzinsen prognostiziert werden sollen. Hierauf gibt es im Zeit- und Länderquerschnitt keine eindeutige Antwort. Dennoch lassen sich Grundprinzipien der Politik der großen Zentralbanken festmachen. Unter den Zentralbanken besteht ein breiter Konsens, dass das vorrangige Ziel der Geldpolitik darin bestehen sollte, die Preisstabilität in Form niedriger und stabiler (im Sinne von wenig schwankenden) Inflationsraten zu sichern. Unter der Voraussetzung, dass das Ziel der Preisstabilität nicht verletzt wird, versuchen die meisten Zentralbanken zudem, ihr Instrumentarium zur Stabilisierung der Realwirtschaft einzusetzen. Diese beiden Ziele spiegeln sich explizit in der berühmten Taylor-Regel 6 wider, die in unterschiedlichen Spezifikationen in erstaunlich gutem Maße das tatsächliche Verhalten der Zentralbanken repliziert. Diese Regel hat folgende Form: i = r* + π + α π (π π*) + α y (y y*) Dabei ist i der Leitzins, π die aktuelle Inflationsrate der Konsumentenpreise, π* das Inflationsziel der Zentralbank. Der gleichgewichtige Realzins r* ist der Zins, bei dem sich das aktuelle Outputniveau der Volkswirtschaft bei seinem langfristigen Potenzialwert y* befindet. Letzteres kann nicht durch die Geldpolitik beeinflusst werden. Die Konstanten α π und α y spiegeln die Gewichte des Inflations- und Outputziels im Zielkatalog der Zentralbank wider, wobei α π idealtypisch größer 0,5 ist. Da sich beide Gewichte auf Eins summieren, wird damit dem Ziel der Geldwertstabilität eine höhere Priorität von der Zentralbank eingeräumt als dem Outputziel. Die Zentralbank strebt an, die Inflationslücke (π π*) und die Outputlücke (y y*) mittels ihrer Zinspolitik zu schließen. Eine positive Outputlücke y > y* zeigt einer Zentralbank Inflationspotenziale in der Zukunft an, weil mit einer zunehmenden Auslastung der gesamtwirtschaftlichen Kapazitäten die Grenzkosten steigen, die bei Preissetzungsmacht der Produzenten auf die Preise überwälzt werden. Salopp ausgedrückt besagt die Taylor-Regel, dass die Zentralbank die Realzinsen mittels einer Erhöhung der Leitzinsen über ihr Schaubild 1: Taylor Zins in den USA % /87 01/91 01/95 01/99 01/03 Federal Funds Target Rate Taylorzins Quellen: Bloomberg, DekaBank Schaubild 2: Taylor Zins in Euroland % /95 01/97 01/99 01/01 01/03 EZB-Refisatz Taylorzins HVPI Taylorzins HVPI Kern Quellen: Bloomberg, DekaBank gleichgewichtiges Niveau anheben soll, wenn die Inflationsrate über ihr Inflationsziel hinausschießt, π > π*, oder wenn das aktuelle Produktionsniveau seinen gleichgewichtigen Wert übersteigt, y > y*. Die Beschreibung der Taylor-Regel in obiger Form legt dar, welche Variablen für die Einschätzung der zukünftigen Leitzinsentwicklung in Betracht kommen: Die Konjunkturforschung liefert Informationen über die Outputlücke und die Inflationsforschung Informationen über die zukünftige Inflationsentwicklung. Dagegen sind Informationen über die Gewichte des Inflations- und Outputziels im Zielkatalog wenn überhaupt, dann nur schwer quantitativ zu ermitteln. Letztendlich bedarf es hierzu der Analyse der Notenbankreden und des Gespürs des einzelnen Zentralbankbeobachters. Darüber hinaus ist für die Prognose der Leitzinsen eine Vorstellung über den gleichgewichtigen realen Leitzins notwendig. Dieser ergibt sich aus unseren Überlegungen über die langfristigen Gleichgewichte (s. Tabelle 1). Zudem gehen in die Entscheidung der Notenbanken über die Leitzinsen noch andere Größen ein als die, die durch die Variablen des Taylor-Zinses eingefangen werden. 6 Siehe Taylor (1993). 14

15 Leitzinsprognose mit Scoring-Modellen Um die Schwachstellen einer reinen Taylorzins-Betrachtung zu beheben und die zusätzlichen Variablen in der Prognose der Leitzinsen zu berücksichtigen, verwendet die Volkswirtschaftliche Abteilung der Deka- Bank vorzugsweise so genannte Scoring Modelle. Mit diesem Modelltyp ist eine konsistente Bewertung und eine einfache Darstellung des geldpolitischen Kurses einer Notenbank möglich. Wir haben jeweils ein Scoring Modell für die Europäische Zentralbank und für die US-Federal Reserve entwickelt. Im Deka-EZB-Kompass werden insgesamt 13 für die Geldpolitik wichtige Indikatoren für Euroland in einen Punktestand übersetzt und zusammenfasst. Der Kompass soll die geldpolitische Lage nach den von der EZB aufgestellten Regeln beurteilen. Er basiert analog zur EZB-Strategie auf zwei variabel gewichteten Säulen. Mittels deren Analyse wird versucht, sich in die Entscheidungssituation des EZB-Rates hineinzuversetzen. Für jeden Indikator wurde eine Bewertungsfunktion festgelegt, die seine Ausprägung in einen vergleichbaren Punktestand übersetzt. Der Punktestand kann zwischen 0 und 100 variieren. Die Punkte jedes Indikators werden zunächst zu einem gemeinsamen Punktestand für jede Säule gemäß der festgelegten Gewichte aggregiert. Die beiden Säulen gehen dann gleichgewichtet in den EZB-Kompass ein. Werte des Kompass von 50 signalisieren ein neutrales Niveau, bei dem weder die Notwendigkeit für eine restriktive noch für eine expansive Geldpolitik besteht. Werte zwischen 50 und 100 signalisieren die Notwendigkeit einer restriktiven Geldpolitik, Werte zwischen 0 und 50 die Notwendigkeit einer expansiven Geldpolitik. Steigende Werte des Kompasses deuten auf Zinserhöhungen, sinkende Werte auf Zinssenkungen hin. Schaubild 3: Scoring-Modell Deka-Fed-Indikator % /90 01/94 01/98 01/02 Fed Funds Target Rate (linke Skala) Fed Score (rechte Skala) Quellen: Bloomberg, DekaBank Schaubild 4: Scoring-Modell EZB-Kompass % 7,0 6,5 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 01/99 01/01 01/03 01/04 Refi Satz (linke Skala) Score EZB-Kompass (rechte Skala) Quellen: Bloomberg, DekaBank Score Score Ziel des Scoring-Modells Deka-Fed-Indikator ist eine Simulation der Diskussion im Offenmarktausschuss der US-Notenbank (Fed) vor dem Zinsentscheid. Mit dem Indikator soll eine Einschätzung über den jeweils nächsten Zinsentscheid der Fed vorgenommen werden sowie eine Prognose der Richtung und Stärke einer Leitzinsänderung. Der Deka-Fed-Indikator übersetzt und fasst zwölf für die US-Geldpolitik wichtige Indikatoren in einem Punktestand zusammen. Welche Indikatoren sind für die Prognose der Leitzinsen in den USA wirklich relevant? Grundsätzlich schaut die Fed auf alle Größen, die ihre Ziele der Preisstabilität, der maximalen Beschäftigung und der Stabilität des Finanzsystems beeinflussen können. Auf diesen Ansatz des looking at everything stützt sich daher auch der Deka-Fed-Indikator. Da die Fed offiziell über keine geldpolitische Strategie verfügt, sind die Auswahlkriterien der für eine Zinsprognose relevanten Indikatoren natürlich subjektiv. Relevant sind alle möglichen Indikatoren, die einen möglichst engen Zusammenhang des Fed-Indikators mit der Federal Funds Target Rate produzierten. Die geldpolitisch relevanten Indikatoren können in vier Gruppen bzw. Säulen unterteilt werden, auf denen die Zinsentscheidung der Fed beruht: (1) Die Konjunktursäule bezieht sich auf realwirtschaftliche Indikatoren wie z. B. die Industrieproduktion und damit auf die Entwicklung der gesamtwirtschaftlichen Aktivität. (2) Die Inflationssäule bezieht sich allein auf nominale Größen. So gibt die Inflationsrate des Konsumentenpreisindex direkt Inflationsdruck an. (3) Die Finanzmarktsäule berücksichtigt, dass die Fed Finanzmarktvariablen wie Aktienkurse, Häuserpreise und Terminkurse bei ihrer geldpolitischen Analyse in ihr Kalkül einbezieht. Die Orientierungssäule umfasst einerseits den sogenannten Taylorzins, der von der Fed selbst zur eigenen Orientierung bei der Zinsentscheidung quasi als Haltestange herangezogen wird, und andererseits die Risikoeinschätzung der Fed, die bei jedem Zinsentscheid den Märkten zur Orientierung geliefert wird. Indikatorwerte, die über 50 liegen, zeigen die Notwendigkeit einer tendenziell restriktiven Geldpolitik an, Werte die unter 50 liegen, die Notwendigkeit einer tendenziell expansiven Geldpolitik. Der Wert 50 signalisiert damit eine neutrale Geldpolitik und entspricht einer realwirtschaftlich neutral wirkenden Federal Funds Target Rate von rund 4,5 %, die sich aus unseren Überlegungen für das gleichgewichtige reale Leitzinsniveau (siehe Abschnitt 3) ergibt. Nachdem wir auf nun unter Verwendung von Scoring Modellen zu einer quantitativ unterstützten Einschätzung hinsichtlich der mittelfristigen Entwicklung der Leitzinsen gelangt sind, verwenden wir darauf aufbauene ökonometrische Ansätze, um letztlich zu unserer Prognose für die mittelfristigen Kapitalmarktrenditen zu gelangen. Es handelt sich bei diesen Ansätzen um mathematisch-quantitative Verfahren, die teilweise sehr komplizierte und technische Sachverhalte beschreiben. Die Diskussion dieser Modelle erfolgt in einem separaten Kasten. Der Leser, der nicht an den Details dieser Modelle interessiert ist, kann diesen Kasten daher überspringen. 15

16 Ökonometrische Modelle: OLS- und VAR-Analysen Auf Grundlage unserer Leitzins- und Inflationsprognosen erstellen wir mit Hilfe ökonometrischer Modelle eine Prognose der Kapitalmarktzinsen. Hierbei sind folgende Grundgedanken zu berücksichtigen: 1) Die Zinsentwicklung wird zu einem hohen Grad durch die Zinsentwicklung in der Vergangenheit erklärt. 2) Auch wenn die Zinstheorie eine Richtschnur bei der Zinsprognose liefert, ist die Struktur des Zinsbildungsprozess noch nicht hinreichend erforscht. 3) Damit ist aber auch klar, dass nicht auf einzelnes, sondern auf eine Vielzahl verschieden strukturierter Zinsprognosemodelle zurückgegriffen werden sollte und muss. Die Verwendung ökonometrischer Modelle bei der Zinsprognose hat eine lange Tradition. Insbesondere OLS-Modelle (OLS: Ordinary Least Squares, Kleinste-Quadrate-Methode) haben eine weite Verbreitung gefunden. 7 Die Grundidee hierbei ist, mittels einer multivariaten Regressionsanalyse die Entwicklung der langfristigen Zinsen durch mehrere exogene Variablen zu erklären. Grundvoraussetzung einer erfolgreichen Zinsprognose mittels dieser Methode ist, dass man sich über die Struktur des Zinsprozesses im klaren ist und die Regressoren auch wirklich die richtigen Determinanten der langfristigen Zinsen beinhalten. Um sich nicht auf ein einziges Regressionsmodell verlassen zu müssen, wird von uns eine ganze Reihe verschieden spezifizierter OLS-Modelle zur Schätzung der langfristigen Zinsen herangezogen. Bei der Regression wird maßgeblich auf unsere Leitzins- und Inflationsprognosen rekurriert. Da Zinsen zudem entscheidend durch ihre eigene Vergangenheit erklärt werden können, werden ARMA-Prozesse in der Regression berücksichtigt. Unsere Zinsprognosemodelle sind daher als lineare ADL- Modelle (ADL: Autoregressive Distributed Lag) zu klassifizieren. Bei der Schätzung von OLS-Modellen wird a priori davon ausgegangen, dass die Struktur des zu untersuchenden Prozesses klar ist. Auf deutsch: es wird bei Zinsschätzungen mit Schaubild 5: US-Treasuries: Zinsprognose mit Hilfe ökonometrischer Modelle % 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 01/01 01/02 01/03 01/04 01/05 Zentrale Prognose 10J-Treasuries Quellen: Bloomberg, DekaBank Hilfe von OLS-Modellen nicht einfach willkürlich probiert, welche Einflussvariablen am besten passen, sondern die Auswahl der Erklärungsvariablen erfolgt auf Basis einer Zinstheorie. Die exogenen und endogenen Variablen und damit die Kausalität können klar ausgemacht werden. Der Entwicklungsprozess der Zinsen scheint aber oftmals zu komplex, als dass er von einer bestimmten Theorie eingefangen werden könnte. VAR-Modelle (VAR: Vector Auto Regressive) gehen daher von der Grundannahme aus, dass wenig bis gar nichts über den zu analysierenden Prozess bekannt ist und daher auch nicht a priori zwischen exogenen und endogenen Variablen unterschieden werden kann. Alles hängt somit von allem und von der Vergangenheit der einzelnen Variablen ab. Anzumerken ist allerdings, dass auch diese Modelle es dem Analysten nicht ersparen, eine Auswahl an Variablen zu treffen, die für die Analyse herangezogen werden. Die Auswahl kann letztendlich nur theoriegeleitet sein. Von daher sind auch VAR-Modelle nicht gänzlich atheoretisch. Muss sich der Prognostiker bei OLS-Modellen quasi willkürlich für oder gegen verschiedene Determinanten der langfristigen Zinsen entscheiden, so bleibt es auch dem Prognostiker bei VAR-Modellen nicht erspart, quasi ad-hoc-annahmen über die zeitliche Verzögerungsstruktur (lags) zu treffen. Zuletzt muss der Analyst ein Urteil darüber fällen, welches Modell für welches wirtschaftliche Umfeld angemessen ist. In Schaubild 5 zeigt der grau gekennzeichnete Prognosebereich welches Prognosespektrum die von uns berechneten Zinsprognosemodelle für die zehnjährigen US-Renditen umfassen. Die Prognosen des von uns bevorzugten Modells sind durch die dunkle Linie gekennzeichnet. Fazit In diesem Artikel haben wir die verschiedenen Ansätze zur Zinsprognose der Volkswirtschaftlichen Abteilung der DekaBank vorgestellt. Wir haben die Diskussion nach der Fristigkeit der Zinsprognose strukturiert. Es hat sich dabei gezeigt, dass die kurz-, mittel- und langfristige Zinsprognose für sehr unterschiedliche Gruppen von Marktteilnehmern relevant ist. Darüber hinaus wurde deutlich, dass der Beitrag, den eine volkswirtschaftliche Abteilung zur Prognose von Zinsen leisten kann, sehr stark vom Zeithorizont der Prognose abhängt. Für die ganz kurzfristige Sicht halten weder die ökonomische Theorie noch die Konjunkturforschung eine Handlungsanweisung parat. Während hier vor allem die technische Analyse Verwendung findet, versuchen wir, mit Hilfe der Analyse von Mar- ket Movern einen Beitrag aus volkswirtschaftlicher Sicht zur Zinsprognose zu leisten, der zumindest rudimentär auf ökonomischen Zusammenhängen beruht. Am anderen Ende des Spektrums bei der langfristigen Zinsprognose ist das Bild ein völlig anderes. Hier gibt es in der volkswirtschaftlichen Literatur dezidiert Über- 7 Siehe z. B. Pindyck/Rubinfeld (1998). 16

17 legungen hinsichtlich des langfristig neutralen (oder auch gleichgewichtigen) Zinsniveaus. Für die mittelfristigen Zinsprognose greifen wir teilweise auf unsere Ergebnisse der langfristigen Zinsprognose zurück. Ausgehend von der Prognose der Leitzinsen erstellen wir unsere Prognose der Kapitalmarktrenditen mit ökonometrischen Modellen, die auf theoretisch fundierten Wirkungszusammenhängen in einer Volkswirtschaft basieren. Als ein weiteres Ergebnis der Diskussion der verschiedenen Prognoseansätze hat sich herauskristallisiert, dass eine Zinsprognose sowohl den Charakter einer objektiven Wissenschaft als auch einer Kunst besitzt. Die objektive Wissenschaft hält dabei nicht nur über die Verwendung des Gedankenguts der ökonomischen Theorie z.b. bei der Berechnung der langfristigen neutralen Zinsen am Geld- und Kapitalmarkt, sondern auch bei der Wahl der mathematisch-quantitativen Methoden bei der mittelfristigen Zinsprognose Einzug. Die Kunst spiegelt die Urteilsbildung und die subjektive Einschätzung der Analysten über die voraussichtliche Zinsentwicklung wider. Hier spielen neben der Erfahrung des Analysten auch Faktoren wie das Gespür für bestimmte Marktentwicklungen und die Relevanz der vielfältigen Einflussfaktoren eine wichtige Rolle. Die Prognose von Finanzmarktvariablen ist ein schwieriges Geschäft, das haben viele empirische Studien bewiesen. Eine grundlegende Voraussetzung für die mittelfristige Zinsprognose ist die zuverlässige Prognose von Konjunktur- und Inflationsentwicklung. Aber die Prognose von Konjunkturindikatoren ist kein Selbstzweck. Sie dienen als Input für die Zinsprognose. Wir glauben, dass wir nicht nur überlegene Instrumente zur Prognose der fundamentalen Bestimmungsfaktoren besitzen, sondern auch überlegene Instrumente zur Transformation dieser Prognosen in eine erfolgreiche Zinsprognose. Dr. Karsten Junius Jens-Uwe Wächter, Ph.D. Dr. Guido Zimmermann Literatur Andersen, T.; Bollerslev, T.; Diebold, F.; Vega, C. (2003): Micro Effects of Macro Announcements: Real-Time Price Discovery in Foreign Exchange, in: American Economic Review 93, Nr. 1, S Balduzzi, P.; Elton, E.; Green, T. (2001): Economic News and Bond Prices: Evidence from the U.S. Treasury Market, in: Journal of Financial and Quantitative Analysis 36, Nr. 4, S Bank für internationalen Zahlungsausgleich (2002): BIZ 72. Jahresbericht (1 April March 2002). Blanchard, O.J. (1985): Debt, Deficits, and Finite Horizons, in: Journal of Political Economy, 93, S DekaBank (2002): Konjunktur Zinsen Währungen, Analysen der Volkswirtschaftlichen Abteilung des DekaBank Konzerns, Ausgabe 5, Oktober Ehrmann, M.; Fratzscher, M. (2002): Interdependence between Euro Area and the U.S.: What Role for the EMU? European Central Bank, Arbeitspapier Nr Goldberg, L.; Leonard, D. (2003): What Moves Sovereign Bond Markets? The Effects of Economic News on U.S. and German Yields, Current Issues in Economics and Finance, in: Federal Reserve Bank of New York, Vol. 9, Nr. 9, September 2003, S Kuttner, K. (2001): Monetary Policy Surprises and Interest Rates: Evidence from the Fed Funds Futures Market, in: Journal of Monetary Economics, Vol 47, Nr. 3, S OECD (2003): Economic Outlook, 74, November Pindyck, R.S.; Rubinfeld, D.L. (1998): Econometric Models and Economic Forecasts, 4th edition, Singapore Poddig, T. (1999): Handbuch Kursprognose, Bad Soden Solow, R. (1956): A Contribution to the Theory of Economic Growth, in: Quarterly Journal of Economics, Taylor, J.B. (1993): Discretion Versus Policy Rules in Practice, Carnegie Rochester Conference Series on Public Policy 39, 1993, S

18 Hängen Emerging Market-Spreads allein vom Länderrisiko ab? Konjunktur Zinsen Währungen Juni 2004 In die Welt der Emerging Markets ist in der jüngeren Vergangenheit wieder einige Unruhe eingekehrt. Über mehr als anderthalb Jahre hatten die Rentenpapiere aus den Schwellenländern steigende Kurse verzeichnet, und die Spreads (Renditeaufschläge) auf diese Anleihen hatten sich deutlich verringert. Exemplarisch für den Gesamtmarkt war die Entwicklung bei den brasilianischen Rentenpapieren: Das Ausmaß der Rallye spiegelte sich in einem Rückgang des Spreads auf brasilianische Dollar-Anleihen von über 2400 Basispunkten im Oktober 2002 auf etwas mehr als 400 Basispunkte zu Beginn diesen Jahres. Diese Notierung stellte denn auch den Abschluss dieser außergewöhnlichen Entwicklung dar: Mittlerweile hat sich der Wind an den Rentenmärkten der Emerging Markets in eine ungünstige Richtung gedreht. Beispiel Brasilien: Nach starken Verkäufen im April notierte der Zinsabstand auf brasilianische Dollar-Anleihen zwischenzeitlich wieder bei über 750 Basispunkten. Vor dem Hintergrund dieser heftigen Bewegungen ist die Frage nach den Bestimmungsfaktoren von Emerging Market- Spreads naheliegend. Konkret gehen wir im folgenden Beitrag der Frage nach, inwieweit diese Spreads vom Länderrisiko abhängen, und inwieweit andere Faktoren Erklärungsgehalt besitzen. Der Weg zur Beantwortung dieser Frage führt über vier Abschnitte. Im ersten Teil gehen wir auf die Besonderheiten des Marktes für Emerging Market-Anleihen ein. Im zweiten Teil fokussieren wir auf die Bedeutung von Indizes und Spreads. Im dritten Teil werden die Bestimmungsfaktoren von Spreads untersucht, wobei sowohl auf fundamentale Faktoren also solche, die Auswirkungen auf das länderspezifische Ausfallrisiko haben als auch auf nicht-fundamentale Faktoren eingegangen wird. Im vierten Teil stellen wir mit einem Panelsowie einem vektorautoregressiven Ansatz zwei Herangehensweisen vor, mit denen sich die Prognose von Emerging Market- Spreads unter Einbeziehung der zuvor identifizierten Bestimmungsfaktoren bewerkstelligen lässt. Der Markt für Emerging Market-Anleihen Der Markt der Emerging Market-Anleihen hat in den zurückliegenden 15 Jahren stetig an Bedeutung gewonnen. Nach der Überwindung der Schuldenkrisen Anfang der Neunzigerjahre hat sich eine Verschiebung weg von Bankkrediten und hin zu handelbaren Anleihen vollzogen [World Bank (2000)]. Insbesondere der Markt für Hartwährungs-Anleihen 1 hat erheblich an Bedeutung gewonnen. Das gewachsene Angebot ist auf eine sich ausweitende Nachfrage gestoßen: Insbesondere nach der Baisse an den Aktienmärkten zu Beginn dieses Jahrzehnts erfreuten sich Anleihen aus Emerging Markets großer Beliebtheit. In dieser Zeit wurde eine Vielzahl reiner Emerging Market-Fonds ins Leben gerufen. Diese Fonds werden als dedicated funds bezeichnet im Gegensatz zu cross-over funds, bei denen Emerging Market-Anleihen nur Beimischungen darstellen. Insgesamt lässt sich konstatieren, dass es sich bei den Emerging Market-Renten um eine bei institutionellen Anlegern wie bei Privatkunden etablierte Asset-Klasse handelt. Anleihen in harter Währung bieten für beide Marktseiten Vorteile. Für die emittierenden Länder verfügen Fremdwährungsanleihen meist über ein im Vergleich zum heimischen Kapitalmarkt niedrigeres Zinsniveau, was geringere Finanzierungskosten mit sich bringt. Für die Investoren sind Fremdwährungsanleihen attraktiv, da sich mit ihnen kein Währungsrisiko verbindet. 2 Tatsächlich allerdings halten Fremdwährungsanleihen für beide Marktseiten durchaus auch Nachteile bereit. Die emittierenden Länder sehen sich einem unangenehmen mismatch gegenüber: Ihre Einnahmen im Regelfall Steuern erhalten sie in heimischer Währung, ihre Verbindlichkeiten müssen sie in fremder Währung leisten. Bei einer Abwertung der heimischen Währung steigt der fällige Schuldendienst in heimischer Währung unweigerlich sprunghaft an und damit auch das Risiko eines Zahlungsausfalls. Für die Investoren besteht der Nachteil darin, dass sie sich beim Kauf von Schulden in harter Währung einem höheren Ausfallrisiko aussetzen, das mit dem geringeren Währungsrisiko im Regelfall gepaart ist. Im Mittelpunkt der Emerging Market- Kapitalmarktanalyse stehen die Spreads und ihre Entwicklung. Erfolg oder Nicht- Erfolg eines Portfolios entscheidet sich maßgeblich daran, inwieweit es gelingt, die Entwicklung dieser Renditeaufschläge zu prognostizieren. Der Spread berechnet sich dabei als Abstand der Rendite auf eine in harter Währung denominierte Emerging Market-Anleihe zu einem in gleicher Währung denominierten sicheren Rentenpapier. Bei USD-denominierten Papieren wird die Rendite mit dem Zins auf US treasuries entsprechender Laufzeit verglichen, bei EUR-denominierten Titeln wird der Vergleich mit Bundesanleihen vorgenommen. Sowohl der amerikanische als auch der deutsche Staat werden vom Kapitalmarkt als Emittenten erstklassiger Bonität eingeschätzt. Mit Ratings von AAA (Fitch, Standard & Poor s) bzw. Aaa (Moody s) werden ihre Anleihen als weitgehend frei von Ausfallrisiko betrachtet. Ausgehend von dieser Betrachtung ist es intuitiv, den Zinsspread als Risikoprämie auf Emerging Market-Anleihen zu interpretieren: Je höher das wahrgenommene relative Risiko eines Engagements, desto höher fällt der Renditeaufschlag aus, den die Investorenschaft vom Emittenten des jeweiligen Rentenpapiers fordert. Theoretisch müssten die Spreads den Anleger für das gegenüber US treasuries bzw. Bundesanleihen zusätzliche Ausfallrisiko kompensieren. Zu einem solchen Ausfall kommt es, wenn ein Schuldner Zinszahlungen oder die Rückzahlung des geliehenen Betrags verspätet, nur teilweise oder überhaupt 1 Hartwährungs-Anleihen sind Rentenpapiere, die in frei konvertierbaren, hinreichend stabilen Währungen denominiert sind. Im Regelfall sind dies Rentenpapiere in USD, EUR bzw. JPY. 2 Angesichts der Tatsache, dass Zahlungsausfälle bei souveränen Schuldnern in der Vergangenheit vergleichsweise seltene Ereignisse darstellten, verfolgen viele Investoren insbesondere im Privatkundenbereich nach wie vor eine buy and hold-strategie (das heißt, sie kaufen eine Anleihe und halten sie bis zur Ende ihrer Laufzeit). Das Beispiel Argentinien hat allerdings vor Augen geführt, dass eine solche Strategie ein beträchtliches Risiko in sich trägt. 18

19 nicht leistet. Ein prominentes Beispiel stellte in der jüngeren Vergangenheit der Zahlungsausfall des argentinischen Staates im November 2001 dar. Erfolgreiche Portfolios zeichnen sich dadurch aus, dass in ihnen die Anleihen, die in der Zukunft einen zurückgehenden Zinsspread aufweisen werden, gegenüber einer Benchmark übergewichtet sind, und solche Anleihen, die eine Ausweitung ihres Zinsspreads vor sich haben, eine Untergewichtung erfahren. 3 Der Mechanismus ist einfach: Einen rückläufigen Zinsspread weist ein Rentenpapier auf, das sich einer zunehmenden Nachfrage erfreut: Der Kurs steigt, und angesichts des festen Kupons geht die effektive Verzinsung des Papiers zurück. Mit dem zurückgehenden Zins verringert sich der Renditebstand gegenüber einer sicheren Anlage. Zu einer Ausweitung des Spreads kommt es hingegen, wenn sich zahlreiche Investoren von einem Anleihepapier trennen: Der Kurs fällt, die Verzinsung steigt, und die Zinsspanne erhöht sich. Indizes und Spreads Die wichtigsten Emerging Market-Indizes werden von JP Morgan bereitgestellt. 4 Der EMBI (Emerging Markets Bond Index) war der erste Index für diese Asset-Klasse: Er wurde im August 1992 aufgelegt und bis Juni 2002 gepflegt. Mittlerweile ist er durch die Indizes EMBI+ und EMBI Global abgelöst worden. Der EMBI+, der seit Juli 1995 berechnet wird, basiert auf einem im Vergleich zum EMBI breiteren Länder- Portfolio: In diesen Index gehen derzeit 108 Instrumente aus 19 Ländern ein. Den umfangreichsten Index in dieser Familie stellt der EMBI Global dar, der im August 1998 vorgestellt wurde. Hier finden sich derzeit 169 Instrumente aus 31 Ländern repräsentiert. Betrachtet man die Spreads im Länderquerschnitt, so fällt auf, dass sie ein breites Spektrum aufweisen. Mitte Mai 2004 beispielsweise rangierten die EMBIG-Spreads für die mittel- und osteuropäischen Ländern von 43 Basispunkten im Fall Ungarns bis zu 511 Basispunkten im Fall der Türkei. In Lateinamerika waren die Unterschiede noch ausgeprägter: Während Chile mit 102 Basispunkten notierte, lag die Dominikanische Republik bei 1230 Basispunkten und Argentinien bei 4695 Basispunkten. In Asien befanden sich die Extreme Mitte Mai bei 71 Basispunkten (Thailand) und 453 Basispunkten (Philippinen). Auch im Zeitablauf variieren die Renditeaufschläge erheblich. Der Spread auf den Gesamtindex hat sich beim EMBIG beispielsweise von über 900 Basispunkten im Oktober 2002 auf unter 400 Basispunkte im Januar 2004 reduziert (Schaubild 1). Seither hat sich der Spread wieder ausgeweitet. In den länderspezifischen Subindizes sind die Bewegungen oft noch heftiger. Am dramatischsten stellt sich dabei sicherlich der Fall Argentinien dar: Der Spread verzehnfachte sich zu Beginn des Jahrzehnts binnen zweier Jahre von 500 auf mehr als 5000 Basispunkte (Schaubild 2). Obwohl die Fälle, bei denen es zu schlagartigen Spreadausweitungen gekommen ist, naturgemäß die Schlagzeilen bestimmen, gibt es auch Beispiele für bemerkenswerte Rückführungen der länderspezifischen Renditeaufschläge. Ein eindrucksvolles Beispiel hierfür gibt der russische EMBIG-Spread ab: Nachdem der Spread auf seinem Höchststand im August 1998 bei über 7000 Basispunkten gelegen hatte, bildete er sich bis Januar 2004 bis auf unter 250 Basispunkte zurück (Schaubild 3). Mit dem beschriebenen Phänomen von Renditeaufschlägen, die sowohl im Querals auch im Längsschnitt stark variieren, liegt die Frage nach den Bestimmungsfaktoren von Emerging Market-Spreads auf der Hand. Der Umstand, dass Spreads nicht nur im Ländervergleich, sondern auch im Zeitablauf kräftige Unterschiede aufweisen, gibt darüber hinaus bereits eine Indikation dafür, dass das Länderrisiko nicht den einzigen Bestimmungsfaktor 3 Als Benchmark eines solchen Portfolios sind die breiten Emerging Market Indizes von JP Morgan üblich (beispielsweise EMBI+ oder EMBIG). 4 Darüber hinaus gibt es auch von anderen Investmentbanken Emerging Market-Indizes. Ein Beispiel hierfür ist die Familie der Global Emerging Market Sovereign Bond Indizes (GEMS) von Salomon Smith Barney. Schaubild 1: EMBIG Spread in Basispunkten /98 01/00 01/02 01/04 Quellen: JP Morgan, DekaBank Schaubild 2: EMBIG Spread Argentinien in Basispunkten /98 01/00 01/02 01/04 Quellen: JP Morgan, DekaBank Schaubild 3: EMBIG Spread Russland in Basispunkten /98 01/00 01/02 01/04 Quellen: JP Morgan, DekaBank 19

20 Die zusammenfassende Auswertung einschlägiger empirischer Studien bestätigt eindrucksvoll die Bedeutung der fundadarstellt, der die Entwicklung der Renditeaufschläge treibt. Es ist einfach unplausibel, dass sich beim Gros der Länder die Risikosituation im Zeitablauf so dramatisch verändert, dass dies allein die zu beobachtenden länderspezifischen Spreadveränderungen erklären könnte. Im folgenden Abschnitt soll die Rolle sowohl von fundamentalen als auch von nicht-fundamentalen Bestimmungsfaktoren bei der Erklärung von Emerging Market-Spreads untersucht werden. Bestimmungsfaktoren von Emerging Market-Spreads Fundamentale Faktoren Unter fundamentalen Bestimmungsfaktoren von Emerging Market-Spreads sind solche zu verstehen, die das Ausfallrisiko der souveränen Emittenten tatsächlich beeinflussen. Bei einem höheren Ausfallrisiko fordert der Investor eine höhere Risikoprämie, die ihn für die höhere Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls kompensiert. Dass fundamentale Faktoren in der Tat Erklärungskraft für Spread-Ausprägungen haben, bestätigen Studien, die den Einfluss des externen Ratings auf die Emerging Market-Spreads untersuchen [Cantor/Packer (1996), Sy (2001)]. Wir beziehen uns bei unserer Suche nach den fundamentalen Bestimmungsfaktoren auf Studien aus zwei Bereichen. Zum einen auf die Literatur, die den Erklärungsgrößen für den Ausfall souveräner Schuldner nachspürt. Zum anderen auf die Literatur, die die Rolle fundamentaler Bestimmungsfaktoren für die Ausprägung von Emerging Market-Spreads unmittelbar untersucht. Die Literatur, die die Prognosekraft makroökonomischer und institutioneller Kennzahlen für den Ausfall souveräner Schuldner empirisch untersucht, ist umfangreich. Insbesondere im Zuge der Finanzkrisen in den Neunzigerjahren namentlich in Asien, Lateinamerika und Osteuropa haben sich Volkswirte intensiv mit der Frage befasst, welche Einflussgrößen für die Früherkennung von Zahlungsausfällen Erklärungskraft haben. Die Forscher haben sich dabei von dem Umstand nicht entmutigen lassen, dass die volkswirtschaftliche Theorie angesichts der Komplexität der Wirkungszusammenhänge mit keinem umfassenden Modell aufwartet, das den Zahlungsausfall eines souveränen Staates in Abhängigkeit von ökonomischen und politischen Faktoren erklären kann. Die Indikatoren, die dazu geeignet sind, Zahlungsausfälle zu prognostizieren, lassen sich in drei Gruppen einteilen. Neben Solvenzindikatoren wie externe Schuld, kurzfristige externe Schuld oder Schuldendienst haben sich Kennzahlen empirisch bewährt, die die Liquiditätssituation in den betrachteten Ländern spiegeln: Devisenreserven, Leistungsbilanzsaldo bzw. Grad der realen Aufwertung. Die dritte Gruppe umfasst Indikatoren, die die Stabilität einer Volkswirtschaft beschreiben. Hierzu gehören deskriptive Indizes zu politischer Freiheit und ökonomischer Freiheit. Einflussreiche Studien auf diesem Gebiet stammen von Detragiache/Spilimbergo (2001) und Manasse et al. (2003). Einen Überblick über die entsprechende Literatur gibt Hornung (2003). Mittlerweile gibt es auch eine Anzahl von Studien, die den unmittelbaren Einfluss fundamentaler Einflussgrößen auf die Spreadausprägungen untersuchen [Arora/ Cerisola (2000), Beck (2003), Cline/Barnes (1997), Eichengreen/Mody (1998) und Min (1998)]. Diese Analysen fanden bei folgenden Kennzahlen signifikante Erklärungskraft: BIP-Wachstum, Inflation, öffentliche Schulden (in Relation zu den Exporten bzw. zum BIP), ausländische Schulden (in Relation zum BIP), Schuldendienst (in Relation zu den Exporten), Leistungsbilanzsaldo (in Relation zu den Exporten bzw. zum BIP), Veränderungsraten von Exporten bzw. Importen, Haushaltssaldo (in Relation zum BIP), Devisenreserven (in Relation zu den Importen bzw. zum BIP), Netto-Bestand an ausländischen Vermögensgütern, Veränderung des realen Wechselkurses sowie Veränderung der terms of trade. mentalen Einflussgrößen auf die Spread- Ausprägungen. Beck (2003) weist darüber hinaus darauf hin, dass das Phänomen, wonach die Spreads bei Emerging Market- Bonds wesentlich volatiler sind als die entsprechenden Länderratings, keineswegs ein Beleg für Überreaktionen am Markt sein müsse. Dieses Phänomen könne auch ein Hinweis darauf sein, dass der Bondmarkt häufigere Neubewertungen vornehme als die Rating-Agenturen. Unstrittig erscheint allerdings, dass die fundamentalen Faktoren zwar essenziell sind für das Verständnis der Renditeaufschläge im Universum der Schwellenländer, sie jedoch allein die ausgeprägten Unterschiede im Längs- bzw. Querschnitt nicht zu erklären vermögen. Nicht-fundamentale Faktoren In der Tat deutet vieles darauf hin, dass die Spreads ausgeprägtere Schwankungen aufweisen, als dies durch Veränderungen in der Länderbonität gerechtfertigt wäre. Betrachtet man den Spreadverlauf für einzelne Rating-Klassen, so nährt die visuelle Inspektion den Verdacht, dass fundamentale Faktoren nicht das komplette Spektrum der Einflussfaktoren abbilden. Der durchschnittliche Spread für die Emittenten des investment grade-segments (umfasst die Ratingstufen BBB und besser) engte sich von September 2002 bis Januar 2004 von 350 auf 200 Basispunkte ein (Schaubild 4; zur Orientierung: der durchschnittliche Spread im Zeitraum von Januar 1998 bis Januar 2004 betrug 275 Basispunkte). Noch eindrucksvoller stellt sich die Veränderung in den beiden anderen Segmenten dar: Im Bereich BB (Spread-Durchschnitt: 610 Basispunkte) schmolz der Renditeaufschlag von 635 auf 370 Basispunkte zusammen, im Bereich B (Durchschnitt: 965 Basispunkte) reduzierte sich der Aufschlag von 1840 auf 483 Basispunkte (Schaubild 5). Im Folgenden soll auf drei nicht-fundamentale Einflussfaktoren auf Emerging Market- Spreads Liquidität, Risikoaversion und Ansteckung eingegangen werden. 20

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