Working Paper

: Detecting and Predicting Economic Accelerations, Recessions, and Normal Growth Periods in Real-Time

The dichotomous characterization of the business cycle in recessions and expansions has been central in the literature over the last fifty years. However, there are various reasons to question the adequacy of this dichotomous approach for our understanding of business cycle dynamics, as well as for the prediction of future business cycle developments. In this context, the contribution of this paper to the literature is twofold. First, since a positive rate of growth in the level of economic activity can be considered as the normal scenario in modern economies due to both population and technological growth, it proposes a new non-parametric algorithm for the detection and dating of economic acceleration periods, trend or normal growth periods, and economic recessions. Second, it uses an ordered probit framework for estimating and forecasting these three business cycle phases for the German economy based on an automatized model selection approach using monthly macroeconomic and financial data . The empirical results show not only the empirical relevance of this new algorithm, but also significant asymmetries in the determinants of the different business cycle phases.

Die Einteilung des Konjunkturzyklus in Ab- und Aufschwünge hat die einschlägige Literatur in den vergangenen fünfzig Jahren maßgeblich geprägt. Es gibt jedoch gute Gründe dafür, diese einfache Einteilung in nur zwei Zustände in Frage zu stellen. Das vorliegende Papier trägt in zweierlei Hinsicht zur vorhandenen Literatur bei: Erstens, da aufgrund von Bevölkerungswachstum und technischem Fortschritt davon auszugehen ist, dass die moderne Volkswirtschaft trendmäßig wächst -- dies also gewissermaßen der Normalzustand ist --, ist es notwendig, nunmehr drei Phasen voneinander zu unterscheiden: das normale/trendhafte Wachstum, das beschleunigte Wachstum und die Rezession. Die Einteilung des Konjunkturzyklus in diese drei Phasen erfolgt in Echtzeit anhand eines nicht-parametrischen Verfahrens. Zweitens, die auf diese Weise bestimmten Konjunkturphasen werden mit einem automatisch spezifizierten multinomialen Probit-Modell geschätzt und prognostiziert. Dieses Modell stützt sich sowohl auf makroökonomische als auch auf Finanzmarktvariablen für Deutschland. Die empirischen Ergebnisse unterstreichen nicht nur die Eignung dieses neuen Verfahrens für die Fragestellung, sondern zeigen auch, dass in den verschiedenen Konjunkturphasen unterschiedliche Variablen eine Rolle spielen.