Prognosekraft der Zinskurve im Niedrigzinsumfeld
In einem Forschungsaufsatz haben Autoren der Federal Reserve Bank of Cleveland untersucht, ob die Zinsstrukturkurve auch im Niedrigzinsumfeld als Frühwarnindikator für Rezessionen dient. Die Inversion der US-Zinskurve im Jahr 2019 und die im Jahr 2020 folgende Rezession waren der Anlass der Untersuchung. Es galt zu prüfen, ob es sich durch Covid-19 um einen zufälligen Zusammenhang handelte oder ob die Zinskurve auch heutzutage Prognosekraft besitzt.
Mit Daten, die bis ins 19. Jahrhundert reichen, analysieren die Autoren anhand von Regressionsmodellen drei unterschiedliche Phasen niedriger Zinsen und Inflation (1870-1897, 1930er/1940er Jahre sowie die Zeit nach der Finanzkrise von 2008-2020) und vergleichen die Ergebnisse mit denen normaler Zinsphasen. Die Modelle werden sowohl In-Sample als auch Out-of-Sample (über rollierende Regressionen) geschätzt, da beide Varianten für die Analyse eigene Vorteile böten. Für das Basisszenario wird das künftige Wirtschaftswachstum auf das Wachstum der Vergangenheit, die Zinsstrukturkurve und Kurzfristzinssätze regressiert. Wobei unterschiedliche Definitionen der Variablen zum Einsatz kommen. Das Wirtschaftswachstum wird einerseits über das vierteljährliche, reale BIP-Wachstum und andererseits über die Änderung der monatlichen Industrieproduktion erfasst. Hierbei wird jeweils die Veränderung gegenüber dem Vorjahr berechnet. Die Effekte der Niedrigzinsphasen wurden zum einen über eine Dummy- und eine Interaktionsvariable geschätzt und zum anderen über die Aufteilung des Untersuchungszeitraums in jeweils separate Phasen ermittelt.
Im Ergebnis zeigt sich, dass die Zinsstrukturkurve in der Lage ist, das künftige Wirtschaftswachstum vorherzusagen. Werden Niedrigzinsphasen in das Modell integriert, steigt der Erklärungsgehalt deutlich an und es zeigt sich, dass es gerade die Niedrigzinsphasen sind, in denen die Zinsstruktur eine signifikante Prognosekraft erreicht. Werden jeweils die einzelnen Zeiträume separat betrachtet, zeigen sich qualitativ ähnliche Ergebnisse.
Prognosen des BIP-Wachstums in Niedrigzinsphasen
Quelle: Bordo, Haubrich, 2021
Dem Vorteil der In-Sample-Betrachtung, bei der alle verfügbaren Datenpunkte genutzt werden, steht unter anderem der Nachteil gegenüber, dass dynamische Veränderungen nicht erfasst werden können. Im Zuge rollierender Analysen ermitteln die Autoren, wie sich die Prognosekraft der Zinsstruktur im Zeitablauf ändert. Dabei zeigte sich, dass die Zinsstruktur nicht zu jeder Zeit für die Prognosen des BIP-Wachstums relevant ist.
Relevanz der Zinsstruktur im Zeitverlauf
Quelle: Bordo, Haubrich, 2021
Im Vergleich zu einem Modell ohne diese Zinsstrukturvariable konnten die Autoren nachweisen, dass die Prognosefehler dadurch sinken. Ferner zeigte sich, dass das Modell mit Zinsstrukturvariable in Normalzinsphasen schlechtere Prognosen generierte als ein Modell ohne diese Variable. Dieses Ergebnis nehmen die Autoren als Bestätigung des zuvor nachgewiesenen Effekts ihrer In-Sample-Analysen. Werden die Analysen mit der Industrieproduktion wiederholt, zeigen sich in abgeschwächter Form ähnliche Effekte. Einen Teil begründen die Autoren damit, dass die Industrieproduktion das Wirtschaftswachstum weniger präzise misst, als es das BIP tut.
Zusammengenommen kann man daher schlussfolgern, dass die Form der Zinskurve auch und besonders in Zeiten niedriger Zinsen eine sinnvolle Prognosevariable ist.
Das komplette Spektrum der aktuell zu erzielenden Zinserträge zeigt die wöchentlich aktuelle Publikation Absolut|monitor Global Fixed Income.
