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"Das Vorhersagemodell der Verfasser für Bundestagswahlen sagte das Stimmenergebnis der amtierenden Regierungskoalition (SPD und Grüne zusammen bei 42,3 %) bei der Wahl am 18. September bis auf 0,3 Prozentpunkte richtig voraus und das bereits lange vor der Wahl. Dieses Modell bezieht drei Faktoren ein: (1) die Popularität des amtierenden Bundeskanzlers, (2) den langfristigen Wählerrückhalt der Regierungsparteien, und (3) ihre Abnutzung im Amt. Das Antreten der neunen Linkspartei machte eine Bereinigung der Kanzlerpopularität notwendig (unter der Annahme, dass die Anhänger der Linkspartei überwiegend Kanzler Schröder statt seiner Herausforderin wünschen). Die Prognose sagte in jedem Fall den beiden regierenden Parteien genügend Stimmen voraus, um einen Sieg des Oppositionslagers (CDU/ CSU und FDP) unrealistisch erscheinen zu lassen, solange die neue Linkspartei soviel Stimmen bekommt, wie die Umfragen signalisierten." (Autorenreferat)

Im vorliegenden Beitrag wird ein multivariates Prognosemodell entworfen, durch das die politische Unterstützung für die amtierende Regierungskoalition bei einer Bundestagswahl mit hoher Genauigkeit vorherbestimmt werden kann. Dabei gilt es, den Stimmenanteil der regierenden Parteien insgesamt zu treffen und nicht den separaten Anteil der jeweiligen Parteien. Es wird ein Erklärungsmodell des Wählerverhaltens im Hinblick auf die Frage vorgestellt, welche Faktoren die Wählerunterstützung für die Regierungsparteien bei Bundestagswahlen steuern und was den amtierenden Parteien Wahlsieg oder Niederlage im Rahmen von Prognosen verheißt. Die Autoren gehen dabei davon aus, dass die Wahlentscheidung durch langfristige, kurzfristige und mittelfristige Komponenten bestimmt wird. Sie betrachten die Wahlentscheidung in ihrem Modell hauptsächlich als eine kurzfristige Nutzenkalkulation, die in langfristige Bindungen eingebettet und einer mittelfristigen Wechseldynamik unterworfen ist. Die Ergebnisse vorheriger Bundestagswahlen, die Dauer der Regierung als Indikator für regierungsprozessimmanente Erosionstendenzen und die Regierungszustimmung in Meinungsumfragen liefern die notwendigen Daten, um die Parameter des Modells zu schätzen. (ICI2)

First and higher order digits in data sets of natural and socio-economic processes often follow a distribution called Benford's law. This phenomenon has been used in many business and scientific applications, especially in fraud detection for financial data. In this paper, we analyse whether Benford's law holds in economic research and forecasting. First, we examine the distribution of leading digits of regression coefficients and standard errors in research papers, published in Empirica and Applied Economics Letters. Second, we analyse forecasts of GDP growth and CPI inflation in Germany, published in Consensus Forecasts. There are two main findings: The relative frequencies of the first and second digits in economic research are broadly consistent with Benford's law. In sharp contrast, the second digits of Consensus Forecasts exhibit a massive excess of zeros and fives, raising doubts on their information content.

In diesem Artikel werden die offiziellen Fertilitätsprognosen der Statistischen Ämter
in Deutschland, Österreich und der Schweiz untersucht. Zunächst betrachten wir für
alle drei Länder die historische Entwicklung der Fertilitätsprognosen. Es zeigt sich,
dass in allen drei Ländern die Fertilitätsprognosen auf einer Fortschreibung der aktuellen
Fertilitätsentwicklungen in die Zukunft beruhen. Im Anschluss untersuchen wir detailliert
die aktuellen Prognosen – mit besonderer Berücksichtigung ihrer Beschaffenheit im
Hinblick auf die Veränderungen im Timing und Quantum der Fertilität. Wir zeigen, dass
die Annahmen zum erwarteten Ende des Anstiegs des durchschnittlichen Gebäralters im
Prognosezeitraum einen Rückgang im Quantum der Fertilität implizieren. Dies ist insbesondere
vor dem Hintergrund niedriger Geburtenziffern, wie sie in den drei betrachteten Ländern
vorherrschen, von Relevanz. Analoge Schlussfolgerungen zeigen sich, wenn wir von einer
Kohortenperspektive ausgehen. Basierend auf diesen Ergebnissen, schlagen wir vor,
explizit die Verschiebung des durchschnittlichen Gebäralters und deren Auswirkung
auf die Fertilitätsniveaus zu berücksichtigen. Dies könnte mittels des Bongaarts-Feeney-Ansatzes
zur Tempokorrektur oder auf Grundlage eines ähnlichen Tempoansatzes geschehen. Zudem
zeigen wir drei konsistente Varianten (niedrig, mittel und hoch) am Beispiel von Deutschland
und weisen nach, dass eine entsprechende Berechnungen unter Berücksichtigung des Tempoansatzes
in den meisten Fällen die mittlere Variante der Prognose, die von einem konstanten
Niveau der Fertilität ausgeht, übertreffen kann.

This paper considers factor forecasting with national versus factor forecasting with international data. We forecast German GDP based on a large set of about 500 time series, consisting of German data as well as data from Euro-area and G7 countries. For factor estimation, we consider standard principal components as well as variable preselection prior to factor estimation using targeted predictors following Bai and Ng [Forecasting economic time series using targeted predictors, Journal of Econometrics 146 (2008), 304-317]. The results are as follows: Forecasting without data preselection favours the use of German data only, and no additional information content can be extracted from international data. However, when using targeted predictors for variable selection, international data generally improves the forecastability of German GDP. -- forecasting ; factor models ; international data ; variable selection