Moderne Modelle zur Wechselkursprognose

Diplomarbeit von Felix Hannemann

Einleitung:

Seit dem Zusammenbruch des Bretton-Woods-Systems, Anfang der siebziger Jahre, kann von einem zwischen den wichtigsten Industrieländern bestehenden System flexibler Wechselkurse gesprochen werden. Doch auch zwei Jahrzehnte nach Beginn des Free Floating stellt die theoretisch fundierte Erklärung und Prognose des Verhaltens frei schwankender Wechselkurse ein weitestgehend ungelöstes Problem dar. Meese und Rogoff (MR) waren die ersten, die strukturelle vorzugsweise monetäre Wechselkursmodelle systematisch hinsichtlich ihrer Prognosefähigkeiten untersuchten. Das Ergebnis war entmutigend. Keines dieser Modelle lieferte genauere out-of-sample-Vorhersagen über einen ein-, sechs-, und zwölfmonatigen Prognosehorizont als ein naives random-walk-Modell. Wichtigen Entwicklungen im Bereich der Ökonometrie und die ansteigende Verfügbarkeit hochqualitativer Daten waren in den letzten zwei Jahrzehnten die treibende Kraft hinter der enorm angewachsenen empirischen Wechselkursliteratur. Jedoch konnte der (fast schon dogmatisch erscheinende) Befund von MR nie eindeutig widerlegt werden. Vor kurzem veröffentlichten Cheung et al. eine stark an die Arbeit von MR angelehnte Studie, in der sie die Prognosegüte neuerer Wechselkursmodelle der neunziger Jahre überprüften. Doch auch hier mussten die Autoren feststellen, dass keines der Modelle nach traditionellen Kriterien nachhaltig besser abschneidet als ein reines Zufallsmodell.

Das Interesse an der Erklärung und Prognose von Wechselkursschwankungen ist sowohl aus einzel- als auch aus gesamtwirtschaftlicher Perspektive enorm. Angesichts der rasant voranschreitenden Internationalisierung unternehmerischer Aktivitäten, des stetig anwachsenden Welthandels relativ zum nationalen Handel sowie der kontinuierlich zunehmenden Kapitalmobilität kann der Wechselkurs wohl als die wichtigste Variable offener Volkswirtschaften angesehen werden. Aus mikroökonomischer Sicht beeinflusst seine voraussichtliche Entwicklung jedes Außenhandelsgeschäft sowie sämtliche internationalen Investitionsprojekte und Kapitalanlagenentscheidungen. Aus makroökonomischer Sicht wirkt sich der Wechselkurs auf nahezu jede ökonomische Variable aus: Zinsen, Inflation, Wachstum, Zahlungsbilanz u.s.w. Seine Prognose ist die Grundlage für wirtschaftspolitische Entscheidungen und für Zentralbankinterventionen.

In den letzten Jahren gab es vermehrte Anzeichen dafür, dass empirische Wechselkursmodelle dabei helfen können, Wechselkurse zumindest langfristig vorherzusagen. Mark kann als einer der Pioniere auf diesem fast schon eigenständigen Gebiet betrachtet werden, aus dem immer mehr, wenn auch bescheidene Erfolgsmeldungen zu verlauten sind. Doch auch das Vorhaben der kurz- und mittelfristigen Wechselkursprognose scheint kein unmögliches Unterfangen mehr zu sein. Hier sieht es so aus, als würde sich ein Ansatz etablieren können, der sich anders als die klassischen makroökonomischen Theorien mit der Mikrostruktur der Finanzmärkte beschäftigt.

In dieser Arbeit werden sechs neuere bzw. moderne Wechselkursmodelle vorgestellt und anhand ihrer Prognosefähigkeiten beurteilt. Dabei handelt es sich um das Diversity and Weight of Opinion (DAWOP)-Modell von Kilian und Taylor, das Panel-Modell von Mark und Sul, die Langzeit-Studie von Rapach und Wohar, das Term Structure-Modell von Clarida und Taylor, dass Portfolio-Shifts (PS)-Modell von Evans und Lyons und das „New-Micro“-Modell von Evans und Lyons. Die ersten drei Modelle können der langfristigen, das vierte der mittelfristigen, und die letzten beiden der kurzfristigen Wechselkursprognose zugeordnet werden. Angesichts der getroffenen Auswahl könnte man ein Modell als modern bezeichnen, wenn 1. traditionelle Modellannahmen gelockert werden, 2. neue den Wechselkurs erklärende Variablen integriert werden oder 3. neuere ökonometrische Verfahren zur Anwendung kommen. Vordergründiges Ziel dieser Arbeit ist es zu einem Urteil zu gelangen, ob die Modelle in der Lage sind, genauere Wechselkursprognosen als das random-walk-Modell abzugeben. Dabei werden keine eigenen empirischen Untersuchungen angestellt, sondern auf die Ergebnisse der jeweiligen Autoren zurückgegriffen.

Gang der Untersuchung:

In Abschnitt 2 werden zunächst die zwei wohl bekanntesten, im Rahmen der monetären Außenwirtschaftstheorie entstandenen Ansätze zur Wechselkursbestimmung vorgestellt. Hierbei handelt es sich um das monetäre Modell mit flexiblen Preisen und das Dornbusch- Modell mit trägen Preisen. Sie sind zusammen mit dem anschließend kurz skizzierten Hooper-Morton-Modell der Untersuchungsgegenstand der Analyse von MR. Darauf folgt ein Überblick über den Teil der empirische Wechselkursliteratur, der sich mit der Prognosefähigkeit struktureller Modelle befasst. Anschließend werden mögliche Ursachen der äußerst unbefriedigenden empirischen Ergebnisse diskutiert und somit gleichzeitig eine Verbindung zu den modernen Modellen hergestellt, in denen einige dieser Ursachen aufgegriffen werden. Der Entdeckung von Mark, dass es möglich ist, Wechselkurse mithilfe von monetären Fundamentaldaten vorherzusagen wenn nur der Prognosehorizont ausreichend lang ist, wird ein eigener Abschnitt gewidmet, da gleich drei der modernen Modelle an diesem Punkt anknüpfen.

Das Vorhaben der ökonometrisch basierten Wechselkursvorhersage kann vereinfacht in sechs Teilschritte gegliedert werden: 1. Wechselkurstheorie, 2. empirische Modellspezifikation, 3. Datenbeschaffung, 4. Modellschätzung, 5. Prognoseerstellung, 6. Prognoseevaluation. Abschnitt 3 widmet sich den theoretischen Grundlagen der sechs für diese Arbeit ausgewählten modernen Wechselkursmodellen und somit dem ersten der genannten Punkte. Dabei wird beleuchtet welchen Denktraditionen die einzelnen Modelle entstammen, welche Annahmen ihnen zugrundeliegen, welche Einflussfaktoren des Wechselkurses unterstellt werden und wie diese Faktoren mit den zukünftigen Wechselkursveränderungen zusammenhängen. Diese Grundlagen sind wichtig, um die im nächsten Abschnitt erfolgende empirische Überprüfung nachvollziehen zu können.

Abschnitt 4 behandelt die empirische Evidenz der Modelle, wobei die Schritte 2. bis 6. nicht als vorgefertigtes Schema verstanden werden sollen und abhängig von der Art des Modells eine unterschiedliche Gewichtung erfahren. Im Mittelpunkt stehen hier die jeweiligen out-ofsample- Prognosefähigkeiten.

Inhaltsverzeichnis: