We propose a modelling approach based on a set of small-scale factor models linked together in a cluster with linkages derived
from Granger causality tests. GDP forecasts are produced using a disaggregated approach across production, expenditure and
income accounts. The method combines the advantages of large structural macroeconomic models and small factor models, making
our cluster of dynamic factor models (CDFM) useful for large-scale model-consistent forecasting. The CDFM has a simple structure,
and its forecasts outperform those of a variety of competing models and professional forecasters. In addition, the CDFM allows
forecasters to use their own judgment to produce conditional forecasts.
Der demographische Wandel ist in den meisten Industrienationen mit einer Alterung und Schrumpfung der Erwerbsbevölkerung verbunden.
Daraus ergeben sich erhebliche Konsequenzen für zentrale makroökonomische Größen wie das Bruttoinlandsprodukt, die Arbeitsproduktivität,
die Ersparnisse und Investitionen sowie den Leistungsbilanzsaldo. Angesichts des in den nächsten Jahrzehnten zu erwartenden
demographischen Wandels müssen vor allem die stark alternden Länder Deutschland und Japan mit einer spürbaren Dämpfung des
Wirtschaftswachstums rechnen. Allerdings kann z. B. der technologische Fortschritt in Form von Automatisierung und Digitalisierung
diesen Entwicklungen entgegenwirken.