: IMK Konjunkturampel
Wie entstehen die Phasen der Konjunkturampel?
Der Konjunkturindikator (KI) ermittelt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass Deutschland innerhalb der nächsten drei Monate eine Rezession (Konjunkturampel rot, Darstellung hier magentafarbener Bereich) oder einen Boom (Konjunkturampel grün, Darstellung hier blauer Bereich) erlebt. Da der KI als Frühwarnsystem fungieren soll, basiert eine prognostizierte Rezession (Boom) auf einem nennenswerten Rückgang (Zunahme) der Industrieproduktion. Diese ist deutlich volatiler als das BIP und auf Monatsbasis verfügbar. Das Spektrum möglicher Ab- und Aufschwünge reicht von einem kurzen tiefen Einbruch (einer starken Zunahme) bis zu einer länger anhaltenden, aber schwächeren Veränderung der Produktion.
Wissenschaftlicher Hintergrund
des IMK Konjunktur- und des IMK Finanzstressindikators
• Fiedler, J., Ruzicka, J., & Theobald, T. (2019). The real-time information content of financial stress and bank lending on European business cycles (No. 198). IMK Working Paper.
• Proaño, C. R. (2017), Detecting and Predicting Economic Accelerations, Recessions, and Normal Growth Periods in Real-Time. Journal of Forecasting, 36(1), 26-42.
• Proaño, C. R., & Theobald, T. (2014). Predicting recessions with a composite real-time dynamic probit model. International Journal of Forecasting, 30(4), 898-917.
• Theobald, T. (2012). Combining recession probability forecasts from a dynamic probit indicator (No. 89). IMK Working Paper.
Neben Rezessions- und Boomphasen kennt der KI ein drittes Regime, "Normalwachstum/Unsicherheit". Dieses steht je nach Konstellation der Resultate für ein durchschnittliches Wachstum der ökonomischen Aktivität (Konjunkturampel gelbgrün) oder für erhöhte konjunkturelle Unsicherheit (Konjunkturampel gelbrot).
Ermittelt werden die Wahrscheinlichkeiten auf der Basis von Frühindikatorkonstellationen, die in der Vergangenheit eine Rezession (Boom) zur Folge hatten. Hierfür werden sowohl Finanzmarktdaten als auch realwirtschaftliche Daten wie auch Stimmungsindikatoren herangezogen. Beispiele für die verschiedenen Kategorien sind diverse Zinsspreads, Auftragseingänge des Verarbeitenden Gewerbes und der ifo Geschäftsklimaindex. Dabei überprüft der KI die Aussagekraft der einzelnen Daten ständig aufs Neue (in Echtzeit) und filtert die für die aktuelle Lage relevanten Indikatoren heraus, anhand derer die Rezessions- und Boomwahrscheinlichkeit prognostiziert werden.
