Ein neuer Test zum Vergleich von Prognoseverfahren
Eine Kernaufgabe der Ökonometrie besteht in der Entwicklung von Verfahren zur Prognose zentraler wirtschaftspolitischer Kenngrößen (Inflationsrate, Steuereinnahmen, Arbeitslosenquote). In der Regel liefert ein Prognoseverfahren Vorhersagen für mehrere zukünftige Zeitpunkte, z.B. Prognosen für die Arbeitslosenquote in 6, 12, 18 und 24 Monaten. Für die wirtschaftspolitischen Entscheidungsträger ist in der Regel nicht eine einzeln prognostizierte Arbeitslosenquote (etwa die in 24 Monaten), sondern vielmehr der vollständige Prognosepfad der Arbeitslosenquote (in 6, 12, 18 und 24 Monaten) von Bedeutung.
Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich der Artikel von Verena Monschang, Mark Trede und Bernd Wilfling (vom Lehrstuhl für Empirische Wirtschaftsforschung bzw. Institut für Ökonometrie) mit einem statistischen Test für den Vergleich zweier konkurrierender Prognoseverfahren, die Vorhersagen über mehrere Zeitpunkte in der Zukunft bereitstellen („Multi-Horizon“-Vergleiche). Der Test prüft, ob eines der beiden Verfahren für alle betrachteten Prognosehorizonte bessere Vorhersagen liefert als das konkurrierende Verfahren. Das beschriebene Vergleichskonzept ist in der Literatur unter der Bezeichnung „uniform Superior Predictive Ability“ (uSPA) bekannt.
Der Artikel zeigt zunächst, dass ein früherer, in der Literatur vorgeschlagener uSPA-Test schwerwiegende Probleme hinsichtlich seiner statistischen Korrektheit aufweist. Die Autoren entwickeln deshalb eine Test-Variante, welche die Probleme behebt. Anhand mathematischer Analysen und Simulationsstudien zeigen sie, dass der korrigierte uSPA-Test zuverlässig erkennt, wenn ein Prognoseverfahren tatsächlich besser ist als das konkurrierende Verfahren. Dem neuen Test kommt somit eine besondere Bedeutung in der Wirtschafts- und Finanzforschung zu, wenn konkurrierende Verfahren über mehrere Prognose-Horizonte miteinander verglichen werden sollen.
Der Artikel „Multi-Horizon Uniform Superior Predictive Ability Revisited“ mit detaillierten wahrscheinlichkeitstheoretischen Analysen, Simulationsstudien und empirischen Ergebnissen ist in der Fachzeitschrift „Journal of Business & Economic Statistics“ erschienen.
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