Preisentwicklung

EZB erwartet bessere Qualität der Inflationsprognosen

Die EZB-Prognosen zur kurzfristigen Inflationsentwicklung lagen zwischen 2021 und 2023 teils deutlich daneben. Die Notenbank führt in ihrem Wirtschaftsbericht die Gründe dafür an und weshalb sie nun eine höhere Genauigkeit erwartet.

EZB erwartet bessere Qualität der Inflationsprognosen

EZB erwartet bessere Qualität
der Inflationsprognosen

Verschiedene Ursachen für größere Abweichungen ab 2021

mpi Frankfurt

Die Europäische Zentralbank (EZB) hat in ihrem aktuellen Wirtschaftsbericht dargelegt, weshalb die Prognosen für die kurzfristige Inflationsentwicklung ab 2021 teils deutlich von den anschließend tatsächlich eingetretenen Werten abgewichen sind. Dabei stellt sie fest, dass sich die Ursache für die schlechte Prognosegüte über die Zeit geändert hat.

Bis Anfang 2022 seien die meisten Fehler darauf zurückzuführen, dass der Anstieg der Energiepreise unterschätzt wurde. Ab dann stiegen auch die Lebensmittelpreise stärker als erwartet. Die EZB weist in ihrem Bericht darauf hin, dass jedoch nicht nur falsche Preisannahmen zu einer schlechteren Genauigkeit der Vorhersagen geführt haben. Selbst unter Verwendung der tatsächlichen Öl- und Gasrohstoffpreise unterschätzen die Modelle die Inflation für 2022, während sie für das erste Quartal 2023 überschätzt wird.

Angepasste Modelle

„Wahrscheinlich spiegelt sich hierin die hohe Komplexität der Preissetzungsmechanismen für die Verbraucherpreise von Gas und Strom in den einzelnen Euro-Ländern wider“, schreiben die EZB-Autoren in ihrem Bericht. Zudem hätten fiskalische Maßnahmen diesen Effekt womöglich noch verstärkt. Nichtlinearitäten bei der Weitergabe der Rohstoffpreise an die Verbraucherpreise könnten in diesem Zeitraum laut EZB ebenfalls „beträchtlich“ gewesen sein.

Seit Mitte 2023 hat sich die Qualität der EZB-Prognose für die kurzfristige Inflation deutlich verbessert. Dies liege zum einen daran, dass allgemein die Unsicherheit bezüglich der Inflationsentwicklung gesunken sei. Zum anderen hätten sich jedoch auch die Modelle verbessert. Die Modellierung der Gaspreise und globalen Lieferketten sei ein Beispiel dafür. Außerdem werde an auf maschinellem Lernen basierenden Modellen gearbeitet, mit denen einige Nichtlinearitäten erfasst werden sollen. Dies soll die Prognosegenauigkeit weiter verbessern – auch und gerade für den Fall, dass die allgemeine Unsicherheit wieder steigen sollte.

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