De kwaliteit van
CPB -voorspellingen
De voorspellingen van net Centraal Planbureau mogen zich in het algemeen in een grote
belangstelling verheugen. Of iedereen zich ook even bewust is van het onzekere karakter
van de voorspellingen, is de vraag. Na een analyse op basis van
ongelijkheidscoefficienten, gemiddelde voorspelfouten en voorspelmarges blijkt dat het
CPB maar weinig beter voorspelt dan een alternatieve voorspelwijze die uitgaat van de
realisaties in de voorafgaande periode. Verder blijken de
middellange-termijnvoorspellingen betrouwbaarder dan die voor de korte termijn. In de
loop der jaren is het voorspelvermogen van het CPB licht verbeterd.
DRS. E.W.M.T. WESTERHOUr
Het voorspellen van de Nederlandse economie is een
moeilijke taak. Het Centraal Planbureau is zich daarvan
terdege bewust. Het Planbureau laat dan ook geen gelegenheid onbenut om de onzekerheid te benadrukken waarmee zijn voorspellingen zijn omgeven.
In dit artikel worden enkele CPB-voorspellingen onder
de loep genomen. Ten eerste zijn dit de voorspellingen die
jaarlijks worden gepubliceerd in de Macro Economische
Verkenning. Deze zijn te karakteriseren als korte-termijnvoorspellingen. Daarnaast bekijken we middellange-termijnvoorspellingen, die betrekking hebben op een periode
van vier of vijf jaar. De voorspellingen die jaarlijks door het
CPB worden uitgebracht in het CEP, blijven buiten beschouwing. Deze voorspellingen hebben op dezelfde termijn betrekking als de MEV-voorspellingen, maar dragen,
vergeleken metde MEV, een minder voorspellend karakter.
Het is niet voor het eerst dat CPB-voorspellingen met
realisaties worden vergeleken. Verschillende malen analyseerde het CPB zelf de trefzekerheid van zijn ramingen1.
Maar ook buiten het CPB werden bijdragen geleverd2.
Gezien de status van de CPB-voorspellingen lijkt voortdurende actualisering van dergelijk onderzoek op zijn plaats.
Tot nu toe zijn alleen korte-termijnvoorspellingen aan systematisch onderzoek onderworpen3. Gezien de relevantie
van middellange-termijnvoorspellingen welke wellicht nog
grater is dan die van korte-termijnvoorspellingen, moet dit als
een gemis worden ervaren4. Daarom worden in dit onderzoek ook de voorspellingen voor de middellange termijn met
de realisaties geconfronteerd. Een probleem bij de confrontatie van voorspelde en gerealiseerde ontwikkelingen is dat
de voorspellingen zelf aanleiding kunnen zijn eerdere beleidsvoornemens bij te stellen. In dat geval zeggen de verschillen tussen voorspelling en realisatie weinig over het
voorspelvermogen van het CPB. Het is echter vrijwel onmogelijk met deze invloed rekening te houden.
We passen in het navolgende een onvoorwaardelijke
analyse toe. De aandacht richt zich dus op voorspelfouten
en niet op de ontleding van voorspelfouten naar achterliggende oorzaken. Het onderzoek naar de voorspelkwaliteit
840
van de MEV strekt zich uit over de periode 1962-1988. De
voorspellingen zullen daarbij aan de hand van drie maatstaven worden beoordeeld. Zodoende wordt, naar wij hopen, een redelijk evenwichtig beeld verkregen van de
kwaliteit van de voorspellingen.
Het onderzoek naar de middellange-termijnvoorspellingen bestrijkt de periode 1966-1990. De beoordeling van de
voorspelkwaliteit geschiedt daarbij op basis van dezelfde
criteria als die bij de MEV-voorspellingen worden gehanteerd.
* De auteur is verbonden aan de directie Algemene Economische
Politiek van het Ministerie van Economische Zaken. Het artikel is
op persoonlijke titel geschreven. Hij bedankt drs. F.J. Krapels, drs.
J.L. van der Leeuw, drs. W.C. Middelkoop, dr. R.J. Mulder, prof.dr.
F.W. Rutten en dr. J. van Sinderen voor hun waardevolle opmerkingen. Dank is ook verschuldigd aan dr. E. Sterken voor diens
commentaar bij de presentatie van een eerdere versie van dit
artikel op de ECOZOEK-dag 1990. Voor een gedetailleerd verslag
van het onderhavige onderzoek zie: E.W.M.T. Westerhout, Voorspelling en realisatie, Discussienota nr. 9001, Directie Algemene
Economische Politiek, Ministerie van Economische Zaken, Den
Haag, 1990 (nog te publiceren).
1. P.J.C.M. van den Berg, De betrouwbaarheid van macro-economische voorspellingen – een bijdrage van het CPB, ESB, 26
november 1986, biz. 1153-1157, en M. van Schaaijk, Raming en
realisatie van CPB- prognoses, ESB, 23 juli 1986, biz. 727-729.
2. J.L. van der Leeuw, De toekomst in retrospectief – over de
voorspelkwaliteit van de Macro-Economische Verkenning, £58,
15 februari 1984, biz. 160-164; N.J. de Beer, Voorspelprestaties
van het Centraal Planbureau in de periode 1953 t/m 1980, Research memorandum 178, Kath. Univ. Brabant, Tilburg, 1985.
3. In F.W. Rutten, Het gebruik van voorspellingen bij het macroeconomische beleid, ESB, 26 november 1986, biz. 1164-1169 en
P.J.C.M. van den Berg, op. cit. worden middellange-termijnvoorspellingen weliswaar met de feitelijke ontwikkeling geconfronteerd, maar de eerste studie is voornamelijk beschrijvend, terwijl
de laatste studie betrekking heeft op een periode van slechts vier
jaar.
4. Van der Lem en Zalm constateren dat de relevantie van middellange-termijnvoorspellingen voor de beleidsvoorbereiding ten
opzichte van die van korte-termijnvoorspellingen is toegenomen
(zie J.T.N. van der Lem en G. Zalm, De Nederlandse economie in
de periode 1989-1994, Maandschrift Economie, nr. 6, 1989, biz.
423).
De variabelen
Met onderzoek betreffende de MEV-voorspellingen beperkt zich tot twaalf variabelen die alle jaarlijks in de tabel
met kerngegevens in de MEV zijn opgenomen. Met meenemen van alle variabelen die in deze tabel zijn opgenomen, bleek om diverse redenen niet mogelijk. Alle geselecteerde variabelen worden in de tabel met kerngegevens
van de MEV als ‘resultaten’ aangeduid. Hoewel net ook
interessant is de voorspelkwaliteit te bekijken van die variabelen die als Veronderstellingen’ in deze tabel zijn opgenomen, zou dit voorbijgaan aan het karakter van de MEV
waarin de voorspelling van ‘resultaten’ voorop staat5.
Bij het onderzoek naar de middellange-termijnvoorspellingen zijn, omwille van de vergelijkbaarheid met het onderzoek naar de korte-termijnvoorspellingen, in eerste instantie dezelfde variabelen geselecteerd. De liquiditeitsquote
en het uitvoerprijspeil blijven echter buiten beschouwing,
omdat voorspellingen van deze variabelen niet bij elke
gelegenheid zijn gepubliceerd. Het aantal perioden waarvoor middellange-termijnvoorspellingen beschikbaar zijn,
is vrij gering. Het zijn erslechts negen. Bovendien hebben
de realisaties voor de meest recente periode, 1987-1990,
nog een voorlopig karakter. De berekeningen van de kwaliteit van middellange-termijnvoorspellingen moeten dus
voorzichtig worden geTnterpreteerd.
De MEV-voorspellingen
Ongelijkheidscoefficienten
Zoals gezegd hanteren we drie criteria bij de beoordeling
van de voorspelkwaliteit van de MEV-voorspellingen en
middellange-termijnvoorspellingen. Deze drie criteria zijn
de ongelijkheidscoefficient, de gemiddelde voorspelfout en
de voorspelmarge.
De ongelijkheidscoefficient van een variabele i kan als
volgt worden weergegeven6:
OCi : ongelijkheidscoe’fficient variabele i
Vi,t : voorspelling variabele i jaar t
Ri,t : realisatie variabele i jaar t
Tabel 1. Ongelijkheidscoefficienten van MEV-voorspellingen
Loonsom per werknemer in bedrijven
Volume particuliere consumptie
Volume investeringen bedrijven
Volume goederenuitvoer
Volume goedereninvoer
Volume produktie bedrijven
Prijspeil particuliere consumptie
Prijspeil goederenuitvoer
Saldo lopende rekening
Werkloosheid
Arbeidsinkomensquote bedrijven
Nationale liquiditeitsquote
Totaal
1,16
1,08
0,65a
0,80
0,77
0,80
0,81
0,74
0,87
0,67a
1,03
0,90
0,87
a. Significant bij 5%.
consumptievolume en de arbeidsinkomensquote zijn beduidend minder. Bij de laatste drie variabelen blijkt de
ongelijkheidscoe’fficient zelfs groter dan een. Dit betekent
dat met een eenvoudige alternatieve voorspelmethode
voor deze variabelen betere resultaten zouden zijn geboekt8. Wanneer ze worden gekwadrateerd, volgen de
Ongelijkheidscoefficienten voor de afzonderlijke variabelen
onder bepaalde condities, een F-verdeling9. Aldus kan
worden nagegaan of de CPB-voorspellingen significant
beter of slechter zijn dan alternatieve voorspellingen. Bij
een significantieniveau van 5% is alleen bij het
investeringsvolume en de werkloosheid sprake van een
significant verschil in voorspelkwaliteit.
Gemiddelde voorspelfouten
Omdat Ongelijkheidscoefficienten zijn gebaseerd op gekwadrateerde voorspelfouten blijft buiten beeld of er sprake
is van systematische over- of onderschatting van variabelen. Om hiervan toch een indruk te krijgen, regresseren we
per variabele de voorspelfouten op een constante term. De
geschatte constante term – de gemiddelde voorspelfout staat voor de grootte van de gemiddelde over- of onderschatting. Er is sprake van systematische over- of onderschatting indien de gemiddelde voorspelfout significant
afwijkt van nul10. Daarbij duidt een positieve waarde van
5. Hiermee is niet gezegd dat er geen verband bestaat tussen de
voorspelkwaliteit van ‘resultaten’ en ‘veronderstellingen’. Bij het
voorspellen van ‘resultaten’ is een zo goed mogelijke voorspelling
van Veronderstellingen’, zoals wereldhandelsvolume en dollar-
Deze ongelijkheidscoefficient vergelijkt de verschillen
tussen voorspelling en realisatie – de voorspelfouten – met
de verschillen die zouden zijn ontstaan wanneer een alternatieve voorspelmethode was gehanteerd. Als alternatieve
voorspelwijze hanteren wij de methode die voorspellingen
gelijkstelt aan de realisaties in het voorafgaande jaar.
Is een ongelijkheidscoefficient kleiner dan een, dan zijn
de CPB-voorspelfouten gemiddeld kleiner dan de fouten
op basis van de alternatieve methode. Ligt de ongelijkheidscoe’fficient boven de een, dan geldt het omgekeerde.
In tabel 1 zijn de Ongelijkheidscoefficienten voor de onderscheiden variabelen en hun totaal bij elkaar gezet7. De
ongelijkheidscoefficient voor het totaal van de variabelen
is 0,87, net onder de een. De voorspellingen uit de MEV
zijn dus gemiddeld beter dan de alternatieve voorspellingen. Het verschil is echter niet bijzonder groot.
Bezien we de Ongelijkheidscoefficienten voor de afzonderlijke variabelen, dan worden grote verschillen zichtbaar.
Variabelen als het investeringsvolume, de werkloosheid en
het uitvoerprijspeil worden relatief goed voorspeld. De
voorspellingen van de loonsom per werknemer, het
ESB 12-9-1990
koers, uiteraard van cruciaal belang.
6. Zie: E.W.M.T. Westerhout, op. cit. Hier wordt ook uiteengezet
waarom deze ongelijkheidscoefficie’nt te prefereren is boven andere Ongelijkheidscoefficienten, zoals die van Theil.
7. De ongelijkheidscoefficient voor het totaal der variabelen wordt
als volgt gedefinieerd:
OC = V~( TT
TTT
) , waarbij
OC: ongelijkheidscoefficient alle variabelen;
OG: ongelijkheidscoefficient variabele i.
8. In J.L. van der Leeuw, op. cit., worden nagenoeg dezelfde
conclusies getrokken op basis van onderzoek naar de MEV-voorspellingen over de periode 1962-1982.
9. Deze condities komen erop neerdat alle voorspelfouten worden
beschouwd als onafhankelijke trekkingen uit een standaard normale verdeling. Strikt genomen wordt niet aan alle condities
voldaan. Zowel CPB-voorspelfouten als alternatieve voorspelfouten zijn bij voorbeeld gecorreleerd in de tijd; CPB-voorspelfouten
en alternatieve voorspelfouten zijn daarnaast onderling gecorreleerd. De toets op significantie moet daarom als een ruwe benadering worden opgevat.
10. Bij de toets op de significantie van over- en onderschatting
geldt dezelfde opmerking die eerder bij de F-toets is gemaakt.
Aangezien de voorspelfouten gecorreleerd zijn in de tijd, moet de
significantietoets als een ruwe benadering worden gezien.
841
de gemiddelde voorspelfout op overschatting, een negatieve waarde op onderschatting van de variabele.
Ter vergelijking zijn ook becijferingen gemaakt van de
voorspelfouten die zouden zijn ontstaan wanneer met de
alternatieve methode een voorspelling was gedaan.
In label 2 zijn de resultaten van de berekeningen samengebracht. De gemiddelde voorspelfouten wijken voor het
merendeel der variabelen niet significant af van nul. De
loonsom per werknemeren het particuliere consumptievolume echter laten een significante onderschatting zien van
circa 1,5 procentpunt respectievelijk 1,3 procentpunt. Deze
onderschattingen zijn niet onaanzienlijk: uitgedrukt in termen van de gemiddelde realisatie van de variabelen bedragen zij 18% respectievelijk 35%. Het is overigens vrij
aannemelijk dat deze twee onderschattingen niet los van
elkaar staan. Dezelfde berekeningen zijn, zoals gezegd,
voor de alternatieve voorspelfouten uitgevoerd. De gemiddelde voorspelfouten blijken in het algemeen iets kleiner
uit te vallen dan bij de MEV-voorspellingen. Maar het is
opvallend dat geen enkele gemiddelde voorspelfout significant afwijkt van nul. De systematische onderschatting van
de loonsom per werknemer en het particuliere consumptievolume doen zich bij de alternatieve voorspelmethode
niet voor.
Voorspelmarges
Het is illustratief om te berekenen hoe groot de marge
rondom de voorspelling zou moeten zijn geweest wanneer
men achteraf als eis stelt dat een bepaald percentage van
de realisaties binnen de marge valt. Het zal duidelijk zijn
dat wanneer de berekende voorspelmarge tamelijk groot
is, de in het verleden gedane voorspellingen met vrij veel
onzekerheid waren omgeven.
Bij de berekening van de voorspelmarges hebben we de
eis gesteld dat tweederde van de realisaties binnen de
marge valt11. Ook zijn berekeningen gemaakt van de marges bij de alternatieve voorspellingen. In tabel 2 is een
overzicht gegeven van de verschillende marges. Het beeld
dat wordt geschetst is ietwat bedroevend. Voor het
produktievolume bij voorbeeld is een marge becijferd van
1,8 procentpunt naar boven en 2,6 procentpunt naar beneden. Bij een puntvoorspelling van de produktiegroei van 4%
zou men dus kunnen zeggen dat de produktiegroei met
66,7% zekerheid zal liggen tussen 1,4% en 5,8%. Voor de
meeste andere variabelen zijn de voorspelmarges nog
groter. Met dergelijk grote marges verliezen puntvoorspellingen natuurlijk veel van hun betekenis.
Tabel 2. Gemiddelde voorspelfouten en voorspelmarges
van MEV-voorspellingen en alternatieve voorspellingen
Variabele
Gem. voorspelfout
Marge
MEV alt. meth. MEV
alt. meth.
Loonsom per werknemer
in bedrijven.
Volume part. cons.
Volume inv. bedrijven
Volume goederenuitv.
Volume goedereninv.
Volume prod. bedr.
Prijspeil part. cons.
Prijspeil goederenuitv.
Saldo lopende rek.
Werkloosheid
Aiq bedrijven
Nationale liq. quote
-1,53a
-1,29a
-0,96
0,22
-0,59
-0,35
-0,60
-0,77
0,91
-5,74
-0,08
0,24
(-2,5-2,1)
-0,21 (-3,9-0,9)
(-2,9-1 ,5)
-0,68 (-3,6-1,0)
-1,09 (-7,4-5,4) (-10,5-8,3)
(-4,3-3,7)
-0,25 (-4,3-4,7)
(-7,4-6,2)
-0,58 (-5,0-3,8)
-0,52 (-2,6-1,8)
(-2,7-1,7)
(-2,2-1,0)
(-2,3-2,5)
0,11
0,21
(-5,0-3,4)
(-5,1-5,5)
-0,23 (-3,7-5,5)
(-4,2-3,8)
-21,04 (-38,0-26,6) (-50,0-8,0)
0,04 (-3,4-3,2)
(-3,0-3,0)
(-2,0-2,2)
0,10 (-1 ,8-2,2)
De voorspellingen op basis van de alternatieve voorspelmethode zijn op dit punt nauwelijks beter. De marges
die zijn berekend voor de alternatieve voorspellingen, zijn
gemiddeld groter dan de marges die corresponderen met
de MEV-voorspellingen. Dit houdt uiteraard verband met
de gesignaleerde voorsprong van MEV-voorspellingen op
het punt van de ongelijkheidscoefficienten.
Opsplitsing in drie perioden
Om inzicht te krijgen in de ontwikkeling van de voorspelkwaliteit van de MEV in de loop der tijd, is de periode
1962-1988 opgesplitst in drie perioden, te weten 19621973, 1974-1982 en 1983-1988. De keuze voor deze periode-indeling isingegevendoorhetfeitdatin 1974en 1983
perioden van matige resp. aantrekkende groei hun intrede
deden12.
Op basis van ongelijkheidscoefficienten is de voorspelkwaliteit voor de meeste variabelen in de jaren 1974-1982
beter dan in de de periode 1962-1973. De ongelijkheidscoefficient voor de twaalf variabelen gezamenlijk vertoont een
daling van 0,97 naar 0,86. Een vergelijking van de perioden
1983-1988 en 1974-1982 toont een iets ander beeld. Hoewel verschillende variabelen uiteenlopende ontwikkelingen
laten zien, is de voorspelkwaliteit van het totaal weinig
veranderd. Overigens geldt ook voor de periode 1983-1988
dat er variabelen zijn die beter zouden zijn voorspeld op
basis van de alternatieve voorspelmethode.
Uit een berekening van gemiddelde voorspelfouten voor
de drie opeenvolgende perioden blijkt dat het aantal variabelen dat systematisch wordt onder- en overschat, geleidelijk afneemt. In de periode 1962-1973 werden vier variabelen onderschat; in de periode 1983-1988 geen enkele.
Ook hier is dus sprake van een lichte verbetering. Verder
kan ook op basis van de voorspelmarges worden geconcludeerd dat de voorspelkwaliteit in de loop der jaren is
verbeterd 13
Middellange-termijnvoorspellingen
Regelmatig publiceert het CPB prognoses die betrekking hebben op de middellange termijn. Onder de naam
“De Nederlandse economie in 19..” worden voorspellingen
uitgebracht die betrekking hebben op een periode van vijf
jaar. Daarnaast worden bij gelegenheid voorspellingen gemaakt voor een periode van vier jaar. Denk bij voorbeeld
aan de recente kabinetsformatie.
We beoordelen de middellange-termijnvoorspellingen
op basis van dezelfde criteria als die bij de analyse van de
MEV-voorspellingen zijn gebruikt: de ongelijkheidscoefficient, de gemiddelde voorspelfout en de voorspelmarge.
Wederom zetten we de verschillen tussen voorspelde en
gerealiseerde ontwikkeling af tegen de verschillen die zouden zijn ontstaan indien de voorspellingen waren gebaseerd op de realisaties in de voorafgaande periode. Het
11. Volgens Klein zijn voorspellingen pas betrouwbaar indien bij
een eis van 66.7% de voorspelmarge van een variabele naar
boven en naar beneden niet groter is dan 10% van de voorspelling
(zie L.R. Klein, The economics of supply and demand, Oxford,
1983, biz. 131). Het gaat hierbij uiteraard om een subjectief
criterium.
12. Ook is geexperimenteerd met een andere periode-indeling, te
weten 1962-1970/1971-1979/1980-1988. De daarbij verkregen
resultaten wijken niet substantieel af van de hier gepresenteerde
resultaten.
13. In N.J. de Beer, op. cit, wordt geconcludeerd dat CEP-voorspellingen in de loop der tijd geen structurele verbetering laten
a. Significant bij 5%.
zien. De studie van De Beer heeft, vergeleken met de onderhavige
De voorspelmarges zijn gedefinieerd in procentpunten, behalve het saldo
lopende rekening (in mid. gld.) en de werkloosheid (in 1000 personen).
studie, betrekking op meer variabelen (niet alleen ‘resultaten’ maar
ook Verondrstellingen’) en een ander beoordelingscriterium (namelijk de ongelijkheidscoefficient van Theil).
842
enige verschil is dat de voorspellingen en realisaties nu
gemiddelden zijn over een periods van vier of vijf jaar.
Ooktrekken we een vergelijking tussen de middellangetermijnvoorspellingen en de MEV-voorspellingen. Men kan
zich daarbij afvragen of de eisen die we stellen aan de
voorspelkwaliteit, in geval van middellange-termijnvoorspellingen niet moeten worden bijgesteld. Voorspellen is
vaak moeilijker naarmate hetgeen voorspeld moet worden,
verder in de toekomst ligt. Daar staat tegenover dat middellange-termijnvoorspellingen minder worden geplaagd
door onvoorziene conjuncturele ups en downs. Daarom is
op dit punt geen onderscheid gemaakt.14.
In tabel 3 zijn de ongelijkheidscoefficienten vermeld die
de middellange-termijnvoorspellingen van het CPB vergelijken met voorspellingen op basis van de alternatieve
voorspelmethode. De alternatieve voorspelmethode baseert haar voorspelling op de gemiddelde realisatie over
de periode van vier of vijf jaar die direct aan de voorspelperiode voorafgaat. De resultaten blijken voor het merendeel van de variabelen ten gunste van de CPB-voorspellingen uit te vallen. Hoewel de resultaten per variabele sterk
uiteenlopen, zijn de voorspelfouten van de alternatieve
voorspelmethode gemiddeld groter dan die van de CPBvoorspellingen. Van een significant betere voorspelprestatie is echter bij geen enkele variabele sprake.
Zetten we verder de middellange-termijnvoorspellingen
af tegen de korte-termijnvoorspellingen, dan is, afgaande
op de ongelijkheidscoefficient voor het totaal der variabelen, het resultaat voor de middellange-termijnvoorspellingen (0,79), iets gunstiger dan voor de MEV-voorspellingen
(0,87). Een mogelijke verklaring is dat het gebrek aan
onderbouwing waarmee de alternatieve voorspelling is
behept, zich meer doet voelen naarmate de voorspellingen
een langere termijn beslaan.
Een directe confrontatie van middellange-termijnvoorspellingen met MEV-voorspellingen levert met name sterk
uiteenlopende resultaten voor verschillende variabelen.
Voor volumevariabelen zoals het volume van de goederenuitvoer, zijn de middellange-termijnvoorspellingen beter
dan de MEV-voorspellingen. Voor andere variabelen, zoals
de werkloosheid, geldt het omgekeerde Gemiddeld genomen is de kwaliteit van de middellange-termijnvoorspelling.nagenoeg gelijk aan die van de MEV-voorspellingen.
De gemiddelde voorspelfouten staan vermeld in tabel 4.
Geen enkele variabele wordt systematisch over- of onderschat. Voorspellingen op basis van de alternatieve voorspelmethode boeken een minder gunstig resultaat. De
middellange-termijnvoorspellingen zijn dus beter dan de
MEV-voorspellingen, die het met een systematische onderschatting van de loonsom per werknemer en het
consumptievolume moesten afleggen tegen de alternatieve voorspelling.
Tabel 3. Ongelijkheidscoefficienten van MLT-voorspellingen
Loonsom per werknemer in bedrijven
Volume particuliere consumptie
Volume investeringen bedrijven
Volume goederenuitvoer
0,96
0,77
0,59
0,73
Volume goedereninvoer
0,71
Volume produktie bedrijven
Prijspeil particuliere consumptie
Saldo lopende rekening
Tabel 4. Gemiddelde voorspelfouten en voorspelmarges
van MLT-voorspellingen en alternatieve MLT-voorspellingen
Variabele
Gem. voorspelfout
MLT alt. meth.
Loonsom per werknemer
in bedrijven
-1,19
-0,47
Volume part. cons.
Volume inv. bedr.
1,29
Volume goederenuitv.
-0,31
Volume goedereninv.
-0,12
Volume prod. bedr.
0,24
Prijspeil part. cons.
Saldo lopende rek.
Werkloosheid
Aiq. bedrijven
-0,65
-2,37
-19,19
0,77
1,66
0,18
-1,19
-0,43
-0,50
0,00
0,91
-1,53
-126,3a
1,15
MLT
Marge
alt. meth.
(-4,6-2,2) (-1,5-4,9)
(-2,2-1 ,2) (-2,5-2,9)
(-2,6-5,2) (-9,2-6,8)
(-3,3-2,7) (-3,8-3,0)
(-2,8-2,6) (-3,8-2,8)
(-0,9-1,3) (-2,0-2,0)
(-2,4-1,0) (-2,3-4,1)
(-7,8-3,0) (-6,8-3,8)
(-118-80) (-225—28)
(-0,7-2,3) (-4,0-6,4)
a. Significant bij 5%.
De voorspelmarges zijn gedefinieerd in procentpunten, behalve het saldo
lopende rekening (in mid. gld.) en de werkloosheid (in 1.000 personen).
Tabel 4 vermeldt ook de berekende voorspelmarges. De
marges van de CPB-voorspellingen blijken gemiddeld kleiner dan de marges van de alternatieve voorspellingen.
Vergeleken met de marges die voor de MEV-voorspellingen zijn bepaald, zijn de marges van de middellange-termijnvoorspellingen klein. In absolute zin echter zijn de
marges nog altijd tamelijk fors. Om een voorbeeld te noemen: een marge voor het produktievolume gelijk aan
(-0,9 – +1,3) impliceert dat over een periode van vier jaar
het produktievolume 3,6 procentpunt lager c.q. 5,2 procentpunt hoger dan de puntvoorspelling kan uitvallen.
Besluit
In het voorgaande zijn CPB-voorspellingen voorde korte
en middellange termijn vergeleken met een eenvoudig
alternatief dat zich baseert op de realisatie van de voorafgaande periode. Het begrip alternatieve voorspelling moet
daarbij niet te letterlijk worden opgevat. Van een serieus
alternatief is geen sprake. De alternatieve voorspelling
moet eerder als een referentiekader worden gezien waarbinnen de CPB-voorspellingen hun plaats krijgen.
Het geheel overziende kunnen enkele conclusies worden getrokken. De voorspellingen van het CPB, zowel die
voorde korte als de middellange termijn, doen het gemiddeld genomen iets beter dan het gei’ntroduceerde eenvoudige alternatief. De zege is echter niet op alle punten even
overtuigend. Ten tweede blijkt de score op het gebied van
de voorspellingen voor de middellange termijn iets beter
dan voor de korte termijn, zij het dat deze conclusie, gezien
de hoeveelheid gebruikte data, een nog voorlopig karakter
heeft.Tot slot zij vermeld dat in de loop der tijd een lichte
verbetering is waargenomen. Verdergaand onderzoek op
het gebied van modelspecificatie en ramingstechnieken
voor exogenen doet hopen dat deze trend zich ook in de
toekomst zal voortzetten.
E.W.M.T. Westerhout
0,73
0,73
Arbeidsinkomensquote bedrijven
1,19
0,67
0,61
Totaal
0,79
Werkloosheid
ESB 12-9-1990
14. Door het beperkte aantal data blijft opsplitsing van de periode
1966-1990 in deelperioden achterwege.
843