Die Berechnung der Zukunft: Warum die meisten Prognosen falsch sind und manche trotzdem zutreffen - Der New York Times Bestseller (German Edition)

http://www.advisorperspectives.com/newsletters12/US_Recession-An_Opposing_View.php Obwohl die ECRI-Methodologie etwas undurchsichtig ist, scheint man die Indizes von Warenbörsen berücksichtigt zu haben, die nach einer Blase Ende 2011 nachgaben.
    59 Vom 30. September 2011 (S&P 500-Schlusskurs: 1131.42) bis 30. März 2012 (S&P-Schlusskurs: 1379.49).
    60Henry Blodget, »ECRI’s Lakshman Achuthan: No, I’m Not Wrong – We’re Still Headed for Recession«, Daily Ticker , Yahoo! Finance; 9. Mai 2012; http://finance.yahoo.com/blogs/daily-ticker/ecri-lakshman-achuthan-no-m-not-wrong-still-145239368.html
    61 In den November-Prognosen aus den Jahren 1968 bis 2009 über die Veränderung des BIP im nächsten Jahr beträgt die mittlere quadratische Abweichung (Mean Squared Error, MSE) beim Survey of Professional Forecasters bei den Prognosen der einzelnen Ökonomen 2,27 Prozent, während die mittlere quadratische Abweichung bei den gesammelten Prognosen nur 1,92 Prozent beträgt. Einen Durchschnitt der Prognosen zu nehmen, reduzierte die Fehlermarginale also um 18 Prozent.
    62 Weiteres über die Rolle des Urteils bei makroökonomischen Prognosen vgl. Stephen K. McNees, »The Role of Judgment in Macroeconomic Forecasting Accuracy«, International Journal of Forecasting , 6, Nr. 3, S. 287–299, Oktober 1990; http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/016920709090056H
    63 Der einzige mir bekannte Ökonom, der sich allein auf statistische Modelle verlässt, ohne sie zu modifizieren, ist Ray C. Fair von der Universität Yale. Ich habe mir die Genauigkeit der mit Fairs Modellen erstellten Prognosen angesehen, die seit 1984 regelmäßig veröffentlicht werden. In einigen Fällen sind sie gar nicht schlecht. Die Prognosen des BIP und der Inflationsrate sind ungefähr genauso gut wie die der typischen bewertenden Prognostiker. Hinsichtlich der Arbeitslosenquoten schneidet er jedoch generell sehr schlecht ab – wie in letzter Zeit bei vielen anderen Prognosen: Er unterschätzte das Ausmaß der letzten Rezession beträchtlich und schätzte die darauf folgende Erholung zu optimistisch. Statistische Modelle sind problematisch, weil sie so lange gut funktionieren, bis gegen eine ihrer Grundannahmen verstoßen wird und sie es mit einer »neuen« Situation zu tun bekommen, die zu sehr ungenauen Prognosen führt. In diesem Fall konfrontierte die globale Finanzkrise ein Modell, das mit ökonomischen Daten aus der Zeit nach dem Zweiten Weltkrieg kalibriert war, in der damals keine globale Finanzkrise aufgetreten war, mit einer neuen Situation.
    64 Einige Ökonomen lieferten in geraden Jahren (2000, 2002, 2004) bessere Prognosen des BIP als ihre Kollegen. Ähnliche Erfolge waren für die ungeraden (2001, 2003, 2005) zu erwarten gewesen. Die Betrachtung der Zahlen des Survey of Professional Forecasters unter diesem Gesichtspunkt ergab, dass kaum eine Korrelation besteht. Ökonomen, die in geraden Jahren eine gute Prognose abgeben, weisen in ungeraden Jahren nur durchschnittliche Resultate auf und umgekehrt.
    65Andy Bauer et al., »Forecast Evaluation with Cross-Sectional Data: The Blue Chip Surveys« Economic Review , Federal Reserve Bank of Atlanta; 2003; http://www.frbatlanta.org/filelegacydocs/bauer_q203.pdf
    66 David Laster, Paul Bennett und In Sun Geoum, »Rational Bias in Macro economic Forecasts«, Quarterly Journal of Economics , 114, 1 (1999), S. 293– 318; http://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr21.pdf
    67Ibid.
    68David Reifschneider und Peter Tulip, »Gauging the Uncertainty of the Economic Outlook from Historical Forecasting Errors.« Federal Reserve Board Financial and Economics Discussion Series #2007–60 (November 2007); http://www.federalreserve.gov/pubs/feds/2007/ 200760/200760pap.pdf
    69Ibid.
    70 Die schwarzen Linien in Abb. 6-6 zeigen, dass der historische Durchschnitt auf das durchschnittliche Wachstum des BIP im Survey of Professional Forecasters kalibriert ist, der 2,5 Prozent betrug.
    71Jeremy Kahn, »The Man Who Would Have Us Bet on Terrorism – Not to Mention Discard Democracy and Cryogenically Freeze Our Heads – May Have a Point (About the Betting, We Mean)«, Fortune Magazine via CNN Money; 15. September 2003; http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune_archive/2003/09/15/349149/index.htm
    72Robin Hanson, Futarchy: Vote Values, but Bet Beliefs (Washington, D.C.: George Mason University) August 2000; http://hanson.gmu.edu/futarchy.html
    73Felix Salmon, »Why the Correlation Bubble Isn’t