ifo Konjunkturprognose
Viermal im Jahr veröffentlicht das ifo Institut eine Konjunkturprognose. Im Mittelpunkt steht die Prognose der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland für einen Zeitraum von bis zu zwei Jahren. Wegen der intensiven Verflechtung der deutschen Volkswirtschaft mit der Weltwirtschaft und insbesondere der europäischen Wirtschaft wird auch die Entwicklung in der Europäischen Union und in anderen wichtigen Ländern prognostiziert. Basis der Vorausschätzung ist eine fundierte Analyse der Wirtschaftslage.
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Mit Konjunkturprognosen wird auf gesamtwirtschaftlicher Ebene die zukünftige Wirtschaftsentwicklung abgeschätzt. Im Mittelpunkt stehen Aussagen über Tempoänderungen und Wendepunkte von ökonomischen Variablen im konjunkturellen Verlauf (Konjunkturzyklus). Konjunkturelle Schwankungen werden an der Entwicklung des vierteljährlichen realen Bruttoinlandsprodukts (BIP) festgemacht.
Das ifo Institut prognostiziert das reale und nominale Bruttoinlandsprodukt in Deutschland von seinen Nachfragekomponenten her, weil es bei Konjunkturfragen nicht um das Trendwachstum geht, welches angebotseitig erklärt werden müsste, sondern um die Schwankungen um den Trend. Es unterscheidet die Nachfrage der privaten Haushalte, des Staates, der Investoren (Ausrüstungen und Bauten) und des Auslands (Export) und berücksichtigt, dass diese Nachfragekomponenten zum Teil auch durch Importe bedient werden. Die Prognose wird unter Berücksichtigung der sektoralen Konjunkturumfragen (ifo KT) auf die großen Wirtschaftsbereiche heruntergebrochen (IFOCAST). Jede BIP-Prognose wird ergänzt durch eine Schätzung der Primärverteilung (Arbeitsnehmerentgelte, Unternehmens- und Vermögenseinkommen) sowie der Einkommensumverteilung durch den Staat. Zusätzlich wird das Staatskonto (Einnahmen, Ausgaben und Finanzierungssaldo) quantifiziert und die voraussichtliche Arbeitsmarktentwicklung (Beschäftigtenzahl, Arbeitslosenzahl) in Abstimmung mit der erwarteten Konjunktur prognostiziert.
Die Teilprognosen werden mit Hilfe des Kontensystems der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung zusammengefasst und für die Veröffentlichung auf Halbjahres- bzw. Jahreswerte umgerechnet. In einem mehrstufigen, iterativen Prozess werden die Teilprognosen des BIP, des Arbeitsmarkts und des Staatskontos auf ihre ökonomische Plausibilität geprüft und solange aufeinander abgestimmt, bis sich eine rechnerisch konsistente und inhaltlich kohärente Prognose ergibt, der die größte subjektive Wahrscheinlichkeit beigemessen wird.
Zur Konjunkturprognose verwendet das ifo Institut eine Vielzahl von modernen Methoden. Zum Einsatz gelangen vektorautoregressive Ansätze (VAR-Modelle), ökonometrische Strukturmodelle und Trend-Zyklus-Zerlegungen. Dies garantiert, dass alle Informationen effizient in die Prognose einfließen und dass das Expertenwissen der Prognostiker angemessen verarbeitet wird. Das ifo Institut evaluiert auch seit vielen Jahren regelmäßig die Qualität der hauseigenen Konjunkturprognosen. Es publiziert zu wichtigen Konzeptwechseln in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen, in deren Kontensystem die ifo Konjunkturprognosen eingebettet sind (wirtschaftsstatische Propädeutik).
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Die Konjunktur lässt sich nicht immer treffsicher prognostizieren. Wie alle Vorhersagen weichen auch die Konjunkturprognosen des ifo Instituts in gewissem Umfang von den später veröffentlichten amtlichen Ergebnissen ab. Um maximale Transparenz zu gewährleisten, werden fortlaufend die seit 1991 jeweils im Juni und im Dezember erstellten Konjunkturprognosen des ifo Instituts dokumentiert und evaluiert. Die Darstellung konzentriert sich dabei auf die Vorhersage der Vorjahresveränderungsrate des preisbereinigten Bruttoinlandsprodukts (BIP) für das laufende und das kommende Jahr.
Da die Länge des Prognosehorizonts einen entscheidenden Einfluss auf die Treffsicherheit der Prognose hat, werden die Prognosen im Folgenden getrennt nach dem jeweiligen Prognosehorizont betrachtet. Um im Dezember die BIP-Zuwachsrate für das laufende Jahr zu erhalten, muss lediglich das Ergebnis für das vierte Quartal hinzugeschätzt werden, da zu diesem Zeitpunkt bereits drei Quartalswerte des BIP im laufenden Jahr bekannt sind. Für die Prognose der BIP-Zuwachsrate im kommenden Jahr müssen zu diesem Zeitpunkt fünf Quartale prognostiziert werden: das BIP im vierten Quartal des laufenden Jahres sowie die vier Quartale des kommenden Jahres. In der Juniprognose für das laufende Jahr müssen noch drei Quartale des laufenden Jahres vorausgeschätzt werden, und um den Wert für das kommende Jahr zu erhalten, beträgt der Prognosehorizont sieben Quartale.
Die nachfolgende Abbildung zeigt den Prognosefehler für verschiedene Prognosehorizonte in Quartalen, berechnet als Prognosewert der Vorjahresveränderungsrate des BIP eines Jahres abzüglich des vom Statistischen Bundesamt jeweils zu Beginn des Folgejahres veröffentlichten Wertes für diese Rate. Ist der Prognosefehler positiv, so waren die ifo Prognosen zu optimistisch; ist er negativ, waren sie zu pessimistisch. Die größten Fehler entstanden immer bei Prognosen mit längerem Horizont, wenn singuläre und krisenhafte Ereignisse auftraten. Dazu zählen die deutsche Wiedervereinigung Anfang der 1990er Jahre, das Platzen der New Economy Blase zu Beginn der 2000er Jahre, die Weltfinanz- und Eurokrise in den Jahren nach 2008, sowie die Corona- und Energiekrise Anfang der 2020er Jahre.
Der durchschnittliche Prognosefehler zeigt, ob der Prognostiker systematische Fehler bei der Erstellung seiner Vorhersagen macht. Idealerweise sollte der durchschnittliche Prognosefehler null sein. In einem solchen Fall treten die Fehler rein zufällig auf und gleichen sich im Durchschnitt über einen längeren Zeitraum betrachtet aus: Die Prognosen sind unverzerrt und der Prognostiker ist weder zu optimistisch noch zu pessimistisch. Planungen, die auf solchen unverzerrten Prognosen aufbauen, sind somit im langjährigen Mittel immer richtig.
Die nachfolgende Abbildung zeigt, dass die ifo Konjunkturprognosen bei kurzen Prognosehorizonten unverzerrt sind. Während der durchschnittliche Prognosefehler bei einem Prognosehorizont von einem Quartal tatsächlich null ist, liegt es bei Horizonten von drei und fünf Quartalen bei −0,06 und +0,49 Prozentpunkten. Statistisch gesehen unterscheiden sich diese Werte allerdings nicht signifikant von null, da sie innerhalb des jeweiligen 95%-Konfidenzintervalls liegen. Bei zunehmenden Prognosehorizont werden die ifo Konjunkturprogosen tendenziell zu optimistisch. Hier schlagen sich insbesondere die mit den Krisen einhergehenden, meist abrupten konjunkturellen Einbrüche nieder, die ein Jahr vorher oder noch früher nicht antizipiert werden können.
Neben der Unverzerrtheit ist die Güte ein weiteres wichtiges Kriterium bei der Evaluierung von Prognosen. Da sich bei der Berechnung des durchschnittlichen Prognosefehlers positive und negative Abweichungen tendenziell aufheben können, wird zur Bestimmung der Prognosegüte auf den mittleren absoluten Prognosefehler (MAP) zurückgegriffen. Hier gehen die Prognosefehler ohne Vorzeichen ein, so dass der Wert als mittlere Abweichung der Vorhersage vom tatsächlichen Wert (egal ob nach oben oder unten) und damit als Maß für die Treffsicherheit interpretiert werden kann.
Naturgemäß hängt die Prognosegüte vom Informationsstand zum Zeitpunkt der Prognoseerstellung ab. Die nachfolgende Abbildung zeigt, dass der MAP 0,07 Prozentpunkte beträgt, wenn lediglich ein Quartal vorausgeschätzt werden muss. Somit weichen die ifo Konjunkturprognosen im Dezember im Schnitt um 0,07 Prozentpunkte von der im darauffolgenden Januar vom Statistischen Bundesamt veröffentlichten BIP-Zuwachsrate ab. Wenn die Anzahl der zu prognostizierenden Quartale zunimmt, steigt auch die Unsicherheit. Bei sieben zu prognostizierenden Quartalen beträgt der MAP der ifo Konjunkturprognose 1,72 Prozentpunkte.
Um ein abschließendes Urteil über den Wert der ifo Konjunkturprognosen zu bilden, muss ihre Güte in Relation zu einer anderen Prognose gesetzt werden. Hierbei bietet es sich an, auf die sogenannten Consensus-Prognosen zurückzugreifen, die zum selben Zeitpunkt wie die ifo Konjunkturprognosen veröffentlicht wurden. Consensus Economics befragt seit 1989 monatlich etwa 30 Experten von Banken, Investmenthäusern und Wirtschaftsforschungsinstituten (darunter auch das ifo Institut) nach deren Prognose für die Vorjahresveränderungsrate wichtiger makroökonomischer Größen, wie zum Beispiel das preisbereinigte BIP. Unter der Consensus-Prognose wird üblicherweise der Mittelwert der von den einzelnen Experten abgegebenen Prognosewerte verstanden. Die nachfolgende Abbildung zeigt, dass die ifo Konjunkturforscher die Consensus-Prognosen für kürzere Prognosehorizonte deutlich schlagen. So ist der MAP der ifo-Dezemberprognosen für das laufende Jahr nur etwa halb so groß wie bei den Consensus-Prognosen. Bei drei bzw. fünf zu prognostizierenden Quartalen beträgt die Verbesserung des MAP immerhin noch gut 20 bzw. knapp 10 Prozent. Lediglich bei einem Prognosehorizont von sieben Quartalen sind die Consensus-Prognosen überlegen. Insgesamt kann daraus geschlussfolgert werden, dass die ifo Konjunkturprognosen einen messbaren Beitrag zur Verringerung der Unsicherheit über den weiteren Fortgang der wirtschaftlichen Entwicklung leisten.
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Die wichtigsten Daten der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung für Deutschland - Archiv seit 1974
Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen seit 1974 zum Download.
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 1974-1979 (PDF)
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 1980-1989 (PDF)
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 1990-1999 (PDF)
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 2000-2009 (PDF)
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 2010-2019 (PDF)
- Tabellenanhang der ifo Konjunkturprognosen 2020-2023 (PDF)
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Quartalsdaten zur Entwicklung der Verwendungskomponenten des realen Bruttoinlandsprodukts – Archiv seit Winter 2007
Basistexte
The Forecasting Power of the ifo Business Survey
2023
Journal of Business Cycle Research 19 (1), 43–94
Einblicke in die Methodik der ifo Konjunkturprognose
2021
Unterricht Wirtschaft + Politik Nr. 1 (11), 02-06
ifo Konjunkturumfragen und Konjunkturanalyse: Band II
ifo Institut, München, 2016
ifo Forschungsberichte / 72
IFOCAST: Methoden der ifo-Kurzfristprognose
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 23, 15-28
ifo Konjunkturumfragen und Konjunkturanalyse : ausgewählte methodische Aufsätze aus dem ifo Schnelldienst
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Forschungsberichte / 33
Methoden der Konjunkturprognose
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2003
in: ifo Schnelldienst, 2003, 56, Nr. 04, 7-23
Bücher und Zeitschriftenaufsätze
Eine Analyse der Konjunkturzyklen für die deutschen Bundesländer
ifo Institut, Dresden, 2023
ifo Dresden berichtet, 2023, 30, Nr. 2, 15-21
Forecasting Regional Industrial Production with High-Frequency Electricity Consumption Data
CESifo, Munich, 2022
CESifo Working Paper No. 9917
Gesamtwirtschafliche ifo Kapazitätsauslastungen für die deutschen Bundesländer
ifo Institut, Dresden, 2022
ifo Dresden berichtet, 2022, 29, Nr. 3, 19-25
Wirtschafts-/Konjunkturanalyse mit Stromverbrauchsdaten
ifo Institut, München, 2022
ifo Forschungsberichte / 129
The Macroeconomic Projections of the German Government: A Comparison to an Independent Forecasting Institution
2020
German Economic Review
Forecasting GDP all over the World Using Leading Indicators based on Comprehensive Survey Data
2019
Applied Economics 51(54), 5802–5816
Mit den ifo-Umfragen regionale Konjunktur verstehen
ifo Institut, München, 2019
ifo Schnelldienst, 2019, 72, Nr. 09, 45-49
Rezessionsrisiko der deutschen Wirtschaft deutlich erhöht
ifo Institut, München, 2019
ifo Schnelldienst, 2019, 72, Nr. 05, 28-31
Zur Produktionsbehinderung der Unternehmen im Konjunkturzyklus: Eine Compositional-Data-Analyse
ifo Institut, München, 2019
ifo Schnelldienst, 2019, 72, Nr. 05, 21-27
Forecasting Imports with Information from Abroad
ifo Institute, Munich, 2019
ifo Working Paper No. 294
Elektromotoren, Energieversorgung und Erziehung: Die Güte der entstehungsseitigen ifo-Kurzfristprognose
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 12, 58-63
ifo Konjunkturumfragen und Konjunkturanalyse: Band II
ifo Institut, München, 2016
ifo Forschungsberichte / 72
Prognose des Dienstleistungssektors in Deutschland
ifo Institut, München, 2012
ifo Schnelldienst, 2012, 65, Nr. 01, 31-39
Sektorale Prognosen im Verarbeitenden Gewerbe
ifo Institut, München, 2011
ifo Schnelldienst, 2011, 64, Nr. 22, 27-35
Die aktuelle Wirtschaftsentwicklung im Lichte der ifo Konjunkturampel
ifo Institut, München, 2011
ifo Schnelldienst, 2011, 64, Nr. 22, 36-38
Die ifo Konjunkturuhr: Zirkulare Korrelation mit dem realen Bruttoinlandsprodukt
2011
in: Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliches Archiv (WiSoStA) 5 (3), 179-201
Markov-Switching and the Ifo Business Climate: The Ifo Business Cycle Traffic Lights
2010
in: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis 7 (2), 1–13
Makroökonomische Prognosen mit gemischten Frequenzen
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 21, 22-33
Ursachen des Rohölpreisanstiegs seit 2016
ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Hamburg, 2018
Wirtschaftsdienst 96 (8), 605-607
Das ifo Importklima – ein erster Frühindikator für die Prognose der deutschen Importe
ifo Institut, München, 2018
ifo Schnelldienst, 2018, 71, Nr. 12, 27-32
Der Einfluss der Vermögenseinkommen auf den deutschen Leistungsbilanzüberschuss
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 22, 38-44
Zur Messung der Unsicherheit mit Befragungsdaten
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 16, 25-29
Messung der Unternehmensunsicherheit in Deutschland – das ifo Streuungsmaß
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 15, 19-25
Zu den Auswirkungen von Rohstoffpreisänderungen auf den Leistungsbilanzsaldo
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 14, 44-46
Makroökonomische Unsicherheit in Deutschland
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 06, 41-50
Die Inflation kommt zurück! Immer mehr Firmen in Deutschland wollen ihre Preise anheben
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 05, 16-21
Zur Prognosegüte der gesamtwirtschaftlichen Stundenproduktivität
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 22, 57-61
Deutschlands Position in der Weltwirtschaft
2016
Wirtschaftsdienst 96 (11), 806-810
Eine Flash-Schätzung für die privaten Konsumausgaben in Deutschland
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 21, 36-41
ifo Konjunkturumfragen und Konjunkturanalyse: Band II
ifo Institut, München, 2016
ifo Forschungsberichte / 72
Boosting und die Prognose der deutschen Industrieproduktion: Was verrät uns der Blick in die Details?
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 03, 30-33
Zum Einfluss von Unsicherheit auf die deutsche und österreichische Konjunktur
2015
Wirtschaftspolitische Blätter 62 (4), 655-667
Vorratsinvestitionen im Spiegel der Statistik
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 15, 33-37
ifo Konjunkturampel revisited
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 05, 27-32
Forecasting Imports with Information from Abroad
2021
Economic Modelling 98, 109 – 117
The ifo Export Climate – A Leading Indicator to Forecast German Export Growth
ifo Institute, Munich, 2019
CESifo Forum 20 (4), 36-42
Weltweite Prognosen des Bruttoinlandsprodukts mit Hilfe der Indikatoren des ifo World Economic Survey
ifo Institut, München, 2019
ifo Schnelldienst, 2019, 72, Nr. 15, 36-39
Forecasting GDP all over the World Using Leading Indicators based on Comprehensive Survey Data
2019
Applied Economics 51(54), 5802–5816
Experts, firms, consumers or even hard data? Forecasting employment in Germany
2017
Applied Economics Letters 24 (4), 279-283
Boosting und die Prognose der deutschen Industrieproduktion: Was verrät uns der Blick in die Details?
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 03, 30-33
Looking into the black box of boosting: the case of Germany
2016
Applied Economics Letters 23 (17), 1229-1233
Evaluation der ifo Konjunkturprognosen – ein Vergleich mit den Prognosen von Consensus Economics
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 22, 26-28
Der Einfluss des Wechselkurses auf den deutschen Export – Simulationen mit Fehlerkorrekturmodellen
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 20, 35-38
Die ifo Exporterwartungen – ein neuer Indikator zur Lage der Exportindustrie in Deutschland
ifo Institut, München, 2014
ifo Schnelldienst, 2014, 67, Nr. 23, 64-65
Zur Prognose von konjunkturellen Wendepunkten: Dreimal-Regelversus Markov-Switching
ifo Institut, München, 2014
ifo Schnelldienst, 2014, 67, Nr. 16, 21-25
Zur Einführung des ESVG 2010: Auswirkungen auf das Bruttoinlandsprodukt
ifo Institut, München, 2014
ifo Schnelldienst, 2014, 67, Nr. 05, 45-48
Das ifo Exportklima – ein Frühindikator für die deutsche Exportprognose
ifo Institut, München, 2013
ifo Schnelldienst, 2013, 66, Nr. 04, 36-43
Wirtschaftswachstum in den VGR: Vorjahrespreisbasis Revisited
ifo Institut, München, 2013
ifo Schnelldienst, 2013, 66, Nr. 03, 29-36
Konjunkturprognosen heute – Möglichkeiten und Probleme
ifo Institut, München, 2013
ifo Schnelldienst, 2013, 66, Nr. 01, 25-32
Forecasting Imports with Information from Abroad
2021
Economic Modelling 98, 109 – 117
Regionale Konjunkturzyklen in Deutschland – Teil III: Konvergenz
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 15, 23-32
Regionale Konjunkturzyklen in Deutschland – Teil II: Die Zyklendatierung
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 14, 24-31
Regionale Konjunkturzyklen in Deutschland – Teil I: Die Datenlage
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 13, 18-24
The Virtues of VAR Forecast Pooling – A DSGE Model Based Monte Carlo Study
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
Ifo Working Paper No. 65
Prognosestopp – ja oder nein?
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2008
ifo Schnelldienst, 2008, 61, Nr. 24, 83
Was ist eine Rezession?
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2008
ifo Schnelldienst, 2008, 61, Nr. 14, 44-45
Preisbereinigtes Bruttoinlandsprodukt: Zur Veröffentlichungspraxis im Gemeinschaftsgutachten
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2008
ifo Schnelldienst, 2008, 61, Nr. 09, 15-18
VAR Model Averaging for Multi-Step Forecasting
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
Ifo Working Paper No. 48
Mittelfristige Inflationsprognose: Das Dilemma der Zwei-Säulen-Strategie der EZB
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Schnelldienst, 2007, 60, Nr. 11, 16-24
Methoden der Wirtschaftsprognose und Konjunkturindikatoren
Elgar, Cheltenham, 2007
in: Goldrian, Georg: Handbook of survey-based business cycle analysis, 2007, S.117-142
ifo Konjunkturumfragen und Konjunkturanalyse : ausgewählte methodische Aufsätze aus dem ifo Schnelldienst
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Forschungsberichte / 33
Assessing the Forecast Properties of the CESifo World Economic Climate Indicator: Evidence for the Euro Area
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
Ifo Working Paper No. 46
Zur Evaluierung von VAR-Prognosen
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Schnelldienst, 2007, 60, Nr. 07, 19-25
Log versus level in VAR forecasting: 16 Million empirical answers - expect the unexpected
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
Ifo Working Paper No. 42
Methoden der Wirtschaftsprognose und Konjunkturindikatoren : Aussagekraft der Befragungsergebnisse
ifo Institut, München, 2004
in: Goldrian, Georg (Hrsg.): Handbuch der umfragebasierten Konjunkturforschung, 2004, S.273-301
Wirtschaftsstatistische Propädeutik
Vorjahrespreisbasis: Aggregation und Wachstumsbeiträge
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 11, 39-45
Vorjahrespreisbasis : Aggregation und Verkettungsdifferenz
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Schnelldienst, 2007, 60, Nr. 06, 29-33
Gesamtwirtschaftliche Produktion und Preisniveau: Volumenrechnungen im Vergleich
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2006
ifo Schnelldienst, 2006, 59, Nr. 14, 13-18
Vorjahrespreisbasis: Rechenregeln für die Aggregation
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2005
ifo Schnelldienst, 2005, 58, Nr. 22, 12-16
Vorjahrespreisbasis und Chain-Linking in den VGR: Das Wichtigste der neuen Volumenrechnung
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2005
ifo Schnelldienst, 2005, 58, Nr. 15, 29-35
Zur Einführung der Vorjahrespreisbasis in der deutschen Statistik: Konsequenzen für die Konjunkturanalyse
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2005
in: ifo Schnelldienst, 2005, 58, Nr. 05, 19-27
Zur Einführung der Vorjahrespreisbasis in der deutschen Statistik: Besonderheiten der Quartalsrechnung
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2004
in: ifo Schnelldienst, 2004, 57, Nr. 15, 14-21
Wirtschaftswachstum in den VGR: Zur Einführung der Vorjahrespreisbasis in der deutschen Statistik
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2004
in: ifo Schnelldienst, 2004, 57, Nr. 05, 28-34
Wirtschaftswachstum in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen: Ein Vergleich Deutschland - USA
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2001
in: ifo Schnelldienst, 2001, 54, Nr. 03, 41-51
Realeinkommen im neuen Europäischen System Volkswirtschaftlicher Gesamtrechnungen
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2000
in: ifo Schnelldienst, 2000, 53, Nr. 04, 07-13
Aus dem Instrumentenkasten der Konjunkturanalyse : Veränderungen im Vergleich
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 1999
in: ifo Schnelldienst, 1999, 52, Nr. 27, 11-19
Evaluation der ifo Konjunkturprognosen
Wirtschaftskonjunktur 2019: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2020
ifo Schnelldienst, 2020, 73, Nr. 01, 51-57
Wirtschaftskonjunktur 2018: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2019
ifo Schnelldienst, 2019, 72, Nr. 03, 22-29
Wirtschaftskonjunktur 2017: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2018
ifo Schnelldienst, 2018, 71, Nr. 03, 35-42
Wirtschaftskonjunktur 2016: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2017
ifo Schnelldienst, 2017, 70, Nr. 02, 72-78
Wirtschaftskonjunktur 2015: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2016
ifo Schnelldienst, 2016, 69, Nr. 03, 34-40
Evaluation der ifo Konjunkturprognosen – ein Vergleich mit den Prognosen von Consensus Economics
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 22, 26-28
Wirtschaftskonjunktur 2014: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2015
ifo Schnelldienst, 2015, 68, Nr. 02, 43-49
Evaluation der ifo Konjunkturprognosen
ifo Institut, München, 2014
ifo Schnelldienst, 2014, 67, Nr. 17, 43-45
Predicting the German Economy: Headline Survey Indices under Test
2021
Journal of Business Cycle Research 17(2), 215–232
Zur Plausibilisierung von Konsumprognosen mittels der Input-Output-Rechnung
ifo Institut, München, 2021
ifo Schnelldienst, 2021, 74, Nr. 04, 54-56
Forecasting Imports with Information from Abroad
ifo Institute, Munich, 2019
ifo Working Paper No. 294
Wirtschaftskonjunktur 2013: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2014
ifo Schnelldienst, 2014, 67, Nr. 02, 41-46
Wirtschaftskonjunktur 2012: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2013
ifo Schnelldienst, 2013, 66, Nr. 02, 30-33
Wirtschaftskonjunktur 2011: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut, München, 2012
ifo Schnelldienst, 2012, 65, Nr. 02, 22-27
Wirtschaftskonjunktur 2010: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2011
ifo Schnelldienst, 2011, 64, Nr. 02, 22-25
Wirtschaftskonjunktur 2009: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2010
ifo Schnelldienst, 2010, 63, Nr. 02, 30-33
Wirtschaftskonjunktur 2008: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2009
ifo Schnelldienst, 2009, 62, Nr. 03, 21-25
Wirtschaftskonjunktur 2007: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2008
ifo Schnelldienst, 2008, 61, Nr. 03, 21-26
Wirtschaftskonjunktur 2006: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2007
ifo Schnelldienst, 2007, 60, Nr. 02, 23-28
Wirtschaftskonjunktur 2005: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2006
ifo Schnelldienst, 2006, 59, Nr. 02, 37-43
Wirtschaftskonjunktur 2004: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2005
in: ifo Schnelldienst, 2005, 58, Nr. 03, 26-30
Wirtschaftskonjunktur 2003: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2004
in: ifo Schnelldienst, 2003, 57, Nr. 03, 26-29
Wirtschaftskonjunktur 2002: Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2003
in: ifo Schnelldienst, 2003, 56, Nr. 02, 20-23
Deutsche Konjunktur 2001 - Prognose und Wirklichkeit
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2002
in: ifo Schnelldienst, 2002, 55, Nr. 02, 32-34
Konjunkturprognosen und Prognoserisiko
ifo Institut für Wirtschaftsforschung, München, 2001
in: ifo Schnelldienst, 2001, 54, Nr. 16, 17-21