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Doctoral Thesis
2012
Steuerschätzung und Analyse der Prognosegüte für die Bundesrepublik Deutschland
Steuerschätzung und Analyse der Prognosegüte für die Bundesrepublik Deutschland
Abstract (English)
Tax revenue forecasts are the basis for the budgeting and intermediate-term financial planning of the federal government, state governments, and local authorities. In Germany, the so-called working party on tax revenue estimates (Arbeitskreis ?Steuerschätzungen?/ AKS) undertakes the task of forecasting tax revenue since 1955. The participation of many independent experts is supposed to yield political independence. However, the AKS has to account for the basic assumptions about the macroeconomic development provided by the federal government of Germany. This implies the possibility of implicit political influence and poses the risk of a systematic overestimation of the tax revenues, which would be reflected in biased forecasts conducted by the AKS. Therefore, the question arises whether the official estimations by the AKS are rational, namely unbiased and information-efficient. Previous empirical studies imply that the forecasts conducted by the AKS are unbiased and in most analyzed cases also efficient. However, all authors conducted separate tests for selected forecast horizons following the traditional approach.
The study at hand provides the first investigation whether the official forecasts by the AKS are still unbiased and information-efficient when the tests for forecast rationality are conducted simultaneously for all forecast horizons according to the pooled approach of Clements, Joutz and Stekler (2007). Additionally, so-called Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) models are proposed as an alternative direct estimation technique and their forecast quality is analyzed in comparison to the forecasting power of the forecasts conducted by the AKS. Therefor, a comparative horizontal, vertical and pooled accuracy analysis of the SARIMA and AKS forecasts between 2001 and 2010 is carried out using descriptive quality measures.
An analysis of the official May forecasts conducted by the AKS for the current and four following years and for the target years 1981 to 2010 shows that the official tax revenue forecasts exhibit a significant (negative) bias according to the model with the most reasonable assumptions. On the one hand, this result contradicts previous empirical studies. On the other hand, it confirms the trend for an overestimation of tax revenue by the AKS as suspected in the literature. Testing for information-efficiency implies in most cases that the forecasts conducted by the AKS are efficient, but the test results are not very robust with respect to the significance level, the sample range and the different model assumptions. However, the significant bias in the model with the most plausible assumptions already leads to the conclusion that the official forecasts by the AKS are not rational applying the pooled approach.
In contrast to the forecasts conducted by the AKS, the alternative SARIMA forecasts are under all assumptions unbiased and information-efficient if only the one and two years ahead forecasts are considered. Moreover, the latter achieve a higher forecast quality than the official tax revenue estimations, which leads to the recommendation to apply direct stochastic time series models for a short term horizon up to two years. However, the three and four years ahead SARIMA forecasts perform worse than the official forecasts conducted by the AKS, which implies that the SARIMA models are not suitable for the middle-term tax revenue estimation. Furthermore, the forecasting power of the direct stochastic time series models diminishes seriously in comparison to the forecasts conducted by the AKS when an exogenous shock like the financial crisis occurs at the end of the estimation period.
Abstract (German)
Die Vorausschätzung der Steuereinnahmen stellt die Grundlage für die Haushaltsaufstellung sowie die mittelfristige Finanzplanung von Bund, Ländern und Kommunen dar. In der Bundesrepublik Deutschland (BRD) werden seit 1955 die Prognosen des Steueraufkommens vom Arbeitskreis ?Steuerschätzungen? (AKS) erstellt. Durch die Mitarbeit vieler unabhängiger Experten sollen die Steuerprognosen möglichst frei von politischer Einflussnahme sein. Allerdings sind die Schätzungen des AKS an die von der Bundesregierung vorgegebenen Grundannahmen der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung gebunden. Dadurch besteht die Möglichkeit einer indirekten politischen Einflussnahme sowie das Risiko einer systematischen Überschätzung des Steueraufkommens, was sich in einer entsprechenden Verzerrung der AKS-Prognosen widerspiegeln würde. Daher stellt sich die Frage, ob die offiziellen Schätzungen des AKS rational, also unverzerrt und informationseffizient, sind. Gemäß bisheriger Studien gelten die AKS-Prognosen zwar als unverzerrt und in den meisten der untersuchten Fälle auch als effizient. Allerdings haben alle Autoren nach traditionellem Ansatz separate Tests für die jeweils untersuchten Prognosehorizonte durchgeführt.
In dieser Arbeit wird erstmalig untersucht, ob die offiziellen Schätzungen des AKS auch dann noch unverzerrt und informationseffizient sind, wenn für alle Prognosehorizonte gemeinsam gemäß dem gepoolten Modellansatz nach Clements, Joutz und Stekler aus dem Jahr 2007 auf Prognoserationalität getestet wird. Darüber hinaus werden sogenannte Saisonale Autoregressive Integrierte Moving Average (SARIMA) Modelle als alternative direkte Schätzmethode vorgeschlagen und untersucht, wie treffsicher diese im Vergleich zu den AKS-Prognosen sind. Dafür wird anhand deskriptiver Gütemaße eine vergleichende horizontale, vertikale sowie gepoolte Treffsicherheitsanalyse der SARIMA- sowie AKS-Prognosen für die Jahre 2001 bis 2010 durchgeführt.
Bei der Analyse der Mai-Prognosen des AKS für das laufende Jahr und die vier Folgejahre für die Prognoseziele 1981 bis 2010 stellt sich heraus, dass die offiziellen Steuerschätzungen im Modell mit den plausibelsten Annahmen eine signifikante (negative) Verzerrung aufweisen. Dies widerspricht einerseits den bisherigen empirischen Studien und bestätigt andererseits die in der Literatur befürchtete Tendenz zur Überschätzung des Steueraufkommens durch den AKS. Beim Test auf Informationseffizienz erweisen sich die AKS-Prognosen zwar in den meisten untersuchten Fällen als effizient, allerdings sind die Testergebnisse nicht sonderlich robust gegenüber der Wahl des Signifikanzniveaus, der Auswahl der Stichprobe und den unterschiedlichen Modellannahmen. Doch schon aufgrund der signifikanten Verzerrung im Modell mit den plausibelsten Annahmen sind die offiziellen AKS-Prognosen gemäß des gepoolten Ansatzes nicht als rational einzustufen.
Im Gegensatz zu den AKS-Prognosen erweisen sich die mit der als Alternative vorgeschlagenen SARIMA-Schätzmethode erstellten Ein- und Zwei-Jahres-Prognosen unter allen getroffenen Annahmen als unverzerrt und effizient. Außerdem erzielen sie eine höhere Treffsicherheit als die offiziellen Steuerschätzungen, so dass die Anwendung der direkten stochastischen Zeitreihenmodelle für die kurze Frist von bis zu zwei Jahren durchaus zu empfehlen ist. Für die Drei- und Vier-Jahres-Prognosen bescheinigen die durchgeführten Analysen dagegen den AKS-Prognosen eine höhere Prognosegüte, so dass die SARIMA-Modelle für die mittelfristige Steueraufkommensprognose demzufolge nicht als Alternative geeignet zu sein scheinen. Des Weiteren zeigt sich, dass sich die Prognosegüte der direkten stochastischen Zeitreihenmodelle im Vergleich zu den AKS-Prognosen erheblich verschlechtert, wenn am Ende des Schätzzeitraums ein exogener Schock wie die vergangene Finanzmarktkrise auftritt.
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Notes
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Faculty
Faculty of Business, Economics and Social Sciences
Institute
Institute of Economics
Examination date
2012-07-25
Supervisor
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ISBN
Language
German
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
330 Economics
Collections
Original object
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Berberich2012,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5635},
author = {Berberich, Ulrike},
title = {Steuerschätzung und Analyse der Prognosegüte für die Bundesrepublik Deutschland},
year = {2012},
school = {Universität Hohenheim},
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