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Orientieren sich Kapitalmarktprognosen stark an der jeweils aktuellen Marktlage zum Zeitpunkt der Prognoseerstellung, so können sie ihren zukunftsorientierten Charakter verlieren und spiegeln dann unfreiwillig nur die Vergangenheit wider. Das geschilderte Phänomen kann als gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung (GOVA) bezeichnet werden. Der hier entwickelte GOVAKoeffizient stellt ein statistisches Instrument dar, um trennscharf eine gegenwartsorientierte Verlaufsanpassung zu ermitteln. Eine Kombination von Theilschem Ungleichheitskoeffizienten „neuer Art”, mit dem eine Prognose als besser oder schlechter als eine naive Prognose qualifiziert werden kann, und dem GOVA-Koeffizienten ermöglicht die Erstellung einer Prognosequalitätsmatrix, die zu einer Vierer-Typologisierung von Prognosen führt: Unterschieden wird dann zwischen quasi-naiven Prognosen (GOVA und nicht besser als naive Prognose), Fehlprognosen (keine GOVA, nicht besser als naive Prognose), Richtungsprognosen (GOVA, aber besser als naive Prognose) und dem Idealtypus der Prognose, nämlich zukunftserfassenden Prognosen (keine GOVA und besser als naive Prognose). Durch diese Klassifizierung wird die Beurteilung der Brauchbarkeit von Prognosen erleichtert. Gegebenenfalls werden darüber hinaus Hinweise auf mögliche Ursachen einer schlechten Prognosequalität geliefert. Beispielhaft wird das neue Instrumentarium zur Beurteilung von Prognosen auf eine Konsens-Prognose der französischen Zinsentwicklung angewendet.

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Prognosequalitätsmatrix / Forecast Quality Matrix: Ein methodologischer Beitrag zur Beurteilung der Güte von Kapitalmarktprognosen / A Methodological Survey of Judging Forecast Quality of Capital Market Forecasts