Folgt man der EZB-Prognose wäre es im aktuellen Fall nicht zielführend, kurzfristig Inflation durch restriktive Geldpolitik bekämpfen zu wollen.
Zentralbanken verfolgen unter anderem das Ziel der Preisstabilität, da sich zu hohe Inflation, Deflation oder Unsicherheit über zukünftige Inflation negativ auf wirtschaftliche Entwicklungen auswirken.
Jede Woche gestaltet die „Nationalökonomische Gesellschaft" (NOeG) in Kooperation mit der "Presse" einen Blog-Beitrag zu einem aktuellen ökonomischen Thema. Die NOeG ist ein gemeinnütziger Verein zur Förderung der Wirtschaftswissenschaften.
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Preisstabilität wird von der Europäischen Zentralbank (EZB) als mittelfristige jährliche Inflation (Wachstumsrate des Preisniveaus) von zwei Prozent definiert, gemessen anhand des harmonisierten Verbraucherpreisindex (HICP). Dieser ist ein gewichteter Durchschnitt aus Preisen von Waren und Dienstleistungen verschiedener Kategorien und deckt ein breites Spektrum ab, das nicht unmittelbar mit der Preis-Wahrnehmung von Haushalten korrespondieren muss. Die Entwicklung der HICP-Kategorien ist oft unterschiedlich und wird durch eine Vielzahl an Faktoren, wie Geldpolitik, Inflationserwartungen oder den Konjunkturzyklus, beeinflusst. Die folgende Grafik zeigt zwei verschiedene Definitionen von Inflation: Links sind Wachstumsraten zum Vorjahresmonat (J/J), rechts monatliche Wachstumsraten auf jährlicher Basis (M/M) dargestellt. Zusätzlich sind Quantile p (siehe Erklärung am Ende des Textes) und das zwei Prozent Inflationsziel eingezeichnet.
Die J/J-Wachstumsraten führen zu einer persistenten, langsam fluktuierenden Zeitreihe; M/M führt zu Bewegungen auf höherer Frequenz. Der Median mit 1,7 Prozent entspricht in etwa dem Ziel der EZB und man erkennt eine starke Korrelation zwischen der Eurozone (EA) und Österreich (AT).
Interessant sind vor allem Beobachtungen außerhalb der 10/90-Quantile. Diese Extremereignisse (Tail-Risiken, siehe unten) stellen für die Geldpolitik große Herausforderungen dar. Kurzfristige Fluktuationen können/müssen im geldpolitischen Entscheidungsprozess ignoriert werden, geschuldet der verzögerten Natur der Effekte von Geldpolitik auf die Realwirtschaft. Längerfristige Veränderungen des Trends, nach Analyse der zu Grunde liegenden Faktoren, erfordern typischerweise das Einschreiten der Zentralbank. Ein wichtiger Aspekt ist deshalb, Signale längerfristiger Entwicklungen zu erkennen und zu erklären und von Ausreißern zu unterscheiden.
Im Folgenden werden Methoden zur statistischen Beschreibung der Inflationsdynamik verwendet. Ziel hierbei ist es, Inflation in einen Trend (vergleichbar mit einem gleitenden Durchschnitt) und eine Komponente, die den Anteil zufälliger kurzfristiger Schwankungen misst, einzuteilen. Die zweite Grafik zeigt den Trend und die implizierten 5/95-Quantile für zwei Ansätze: ein traditionelles, häufig in Zentralbanken verwendetes und ein komplexeres, kürzlich entwickeltes Modell (Details siehe unten). Die Schätzungen basieren auf dem HICP (M/M) für Österreich.
Aktuelle Situation als Signal
Obwohl der Trend in beiden Fällen ähnlich ist, sind beim traditionellen Modell die Risiken symmetrisch – ein Ausreißer führt zu einer Ausweitung der Varianz um den Mittelwert. Bei der komplexeren Variante ist dies nicht zwangsläufig der Fall, und Inflations-/Deflationsrisiken können sich unabhängig voneinander entwickeln. Ersichtlich ist dies beispielsweise Anfang 2020. Die Unsicherheit um die Verteilung steigt im linken Panel (höhere und niedrigere Werte werden wahrscheinlicher), wohingegen das rechte Panel hauptsächlich einen Rückgang der unteren Quantile zeigt (vorrangig niedrigere Werte werden wahrscheinlicher). Beide Modelle stimmen darin überein, dass die aktuelle Situation als Signal verstanden werden muss, da die jüngsten Beobachtungen zu einer Verschiebung des Trends nach oben führen.
Man findet die Ursachen dieser Verschiebung und der aktuellen Inflation sowohl in hohen Energiepreisen, als auch in erhöhten Transportkosten. Beispielsweise stiegen die HICP-Komponenten Wohnraum & Energie und Transport im November 2021 um 9,1 und 12,2 Prozent. Damit im Zusammenhang stehen angebotsseitig hohe Produzentenpreise durch Störungen in den internationalen Lieferketten, die auf eine starke Nachfrage als Resultat der Wiederöffnung der Wirtschaft nach den Lockdowns treffen.
Inflation vorübergehend?
Ökonometriker der EZB charakterisieren die aktuelle Inflation allerdings als vorübergehend; die inflationsfördernden Faktoren dürften also in naher Zukunft an Bedeutung verlieren. Inflation, getrieben von Energie- und Transportpreisen, wie auch die angebotsseitigen Verwerfungen, sollen voraussichtlich im Laufe des Jahres 2022 abnehmen. Die EZB-Prognose für 2023 und 2024 liegt stabil bei rund 1,8 Prozent. Prognosen privater Anbieter und finanzmarktbasierte Erwartungen stehen damit im Einklang und liegen auf Zielkurs der EZB.
Moderne Geldpolitik basiert auf dem Management der Erwartungen der Marktteilnehmer und sollte sich eher an der Zukunft als am Status quo orientieren. Folgt man der EZB-Prognose wäre es im aktuellen Fall nicht zielführend, kurzfristig Inflation durch restriktive Geldpolitik (zum Beispiel durch eine Erhöhung des Leitzinses) bekämpfen zu wollen. Man erwartet ohnehin mittelfristig einen Rückgang und dies würde das Risiko bergen, gleichzeitig den wirtschaftlichen Aufschwung abzuwürgen. Eine Diskussion der Implikationen anhaltender Niedrigzinspolitik wäre in diesem Zusammenhang angebracht, das Thema soll aber hier nicht weiter vertieft werden.
Ein kürzlich im britischen „Guardian" erschienener Kommentar wiederum propagiert Preiskontrollen, um die Inflation zu bremsen. Dieser Ansatz scheint aus mehreren Gründen problematisch (siehe auch diesen englischen Blog). Preiskontrollen können in gewissen Situationen ein geeignetes Mittel der Wirtschaftspolitik darstellen. In diesem Fall ist aber davon auszugehen, dass sie zu einer Rezession führen würden, ohne zwangsläufig die Inflation zu senken. Diese Art der Wirtschaftspolitik könnte zudem negative Auswirkungen auf die Glaubwürdigkeit der Zentralbank haben, was sich in Anbetracht zukünftiger Wirtschaftskrisen als fatal herausstellen würde.
Der Autor
Michael Pfarrhofer (*1993 in Linz) ist Post-doc Forscher am neu an der Universität Salzburg eingerichteten Fachbereich Volkswirtschaftslehre. Seine Forschungsschwerpunkte sind Makroökonomie (insbesondere Geldpolitik, Konjunkturzyklen und Prognosen) und Ökonometrie.
Website: https://mpfarrho.github.io/
Twitter: @mpfarrho
Zusätzliche Informationen und Literatur
Anmerkung: Sämtliche verwendete Daten sind online verfügbar unter: https://sdw.ecb.europa.eu (Download am 12.1.2022). Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels war die Veröffentlichung des HICP für Dezember 2021 noch nicht erfolgt. Die angegebenen Werte beziehen sich deshalb auf die vorläufig veröffentlichten Schätzungen von Eurostat. Die Grafiken basieren auf eigenen Berechnungen.
Quantil: Ein statistisches Maß zur Einteilung von Beobachtungen in Kategorien: 100*p% der Beobachtungen sind kleiner als der numerische Wert des p-Quantils. Das p=0.5 Quantil ist der Median (50% der Beobachtungen sind größer, 50% der Beobachtungen sind kleiner als dieser Wert), ein statistisch robusteres Maß für den Mittelwert.
Tail-Risiken: Extrembeobachtungen außerhalb der üblichen Skala der Daten. Diese Risiken sind zum Teil asymmetrisch und können mitunter prognostiziert werden, beispielsweise im Rahmen der Berechnung von Worst-Case Szenarien (siehe Adrian, Boyarchenko & Giannone, 2019).
Traditionelles Modell: Dieses Modell nimmt eine zeitvariierende Trendkomponente und einen stochastischen Fehlerterm mit zeitvariierender Volatilität an. Man bezeichnet diese Spezifikation auch als Unobserved-Component Modell (siehe Stock & Watson, 2007). Komplexes Modell: Dieses Modell schätzt zeitvariierende Trendkomponenten für die impliziten Quantile der Inflationszeitreihe (siehe Pfarrhofer, 2021).
– Adrian, T., Boyarchenko, N., & Giannone, D. (2019): Vulnerable growth. American Economic Review 109(4), 1263-89.
– Pfarrhofer, M. (2021): Modeling tail risks of inflation using unobserved component quantile regressions. arXiv Preprint 2103.0363.
– Stock, J. H., & Watson, M. W. (2007): Why has US inflation become harder to forecast? Journal of Money, Credit & Banking 39, 3-33.
