Revisionen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und ihre Auswirkungen auf Prognosen

Revisions of national accounts data and their impact on forecasts

Roland Döhrn

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2019, vol. 13, issue 2, No 2, 99-123

Abstract: Zusammenfassung Die Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen (VGR) sind die wichtigste Grundlage für makroökonomische Analysen. Für Deutschland werden diese vom Statistischen Bundesamt vierteljährlich veröffentlicht. Die erste Veröffentlichung basiert noch auf unvollständigen Daten, so dass die Angaben in der Folgezeit mehrfach revidiert werden, bis etwa dreieinhalb Jahre nach Ende eines Jahres endgültige Werte vorliegen. Überlagert werden diese laufenden Revisionen von sogenannten Generalrevisionen, mit denen systematische Änderungen in den VGR umgesetzt werden. Beobachten lassen sich nur die Revisionen insgesamt, während mit Blick auf die Arbeit der statistischen Ämter und den Gesetzgeber eher das Ausmaß der laufenden Revisionen von Interesse ist. Der vorliegende Beitrag isoliert mit Hilfe eines einfachen Ansatzes die laufenden Revisionen und untersucht deren Ausmaß sowie, ob sie statistische Regelmäßigkeiten aufweisen. Dabei lassen sich für eine Reihe preisbereinigter Verwendungsaggregate der VGR wie auch für die Erwerbstätigkeit Systematiken wie Verzerrung, Autokorrelation der Revisionen und Korrelation zwischen der Revision und der Veränderungsrate der betreffenden Variablen finden. Dies weist auf Möglichkeiten hin, durch bessere Datennutzung die datenbedingt notwendigen Revisionen der VGR zu verringern. Dies ist auch mit Blick auf die Genauigkeit von Prognosen wünschenswert, denn die Arbeit zeigt, dass die Treffsicherheit von im Herbst veröffentlichten Prognosen wesentlich durch Revisionen der Daten für das erste Halbjahr des betreffenden Jahres beeinflusst wird.

Keywords: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen; Datenrevisionen; Prognosegenauigkeit; National Accounts; Data revisions; Forecast accuracy; C82; E01; E66 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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