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Welthandelsindex Q1/2016

Welthandel stabilisiert sich auf einem niedrigen Niveau

12.04.2016

Das langsamere Wachstum in China schlägt sich in einer Stagnation des globalen Containerumschlags nieder.

Der Welthandelsindex hat im ersten Quartal  2016 nur einen marginalen Rückgang verzeichnet und sich somit bei einem Indexwert von ca. 111 stabilisiert. Der starke Rückgang seit Q1 2015 konnte bisher nicht kompensiert werden, sodass der geschätzte Container-Umschlag im Vergleich zum Vorjahr über 6% niedriger ausfiel.

HSH Nordbank Welthandelsindex (Index basierend auf Container-Umschlagszahlen für sieben Häfen in verschiedenen Regionen, Q1 2010 = 100)

Die enttäuschenden chinesischen Wirtschaftszahlen aus Q1 2016 sind der Grund für die sinkenden Umschlagszahlen in den Häfen von Hong Kong, Shanghai und Busan in den Monaten Januar und Februar. Die Abkühlung des chinesischen Wirtschaftswachstums hatte sich seit Ende letzten Jahres verdeutlicht. Die Exporte und Importe brachen zu Beginn des Jahres ein, der Konsum der Bevölkerung sank und die Industrieproduktion ging ebenfalls zurück. Der Hafen von Singapur, dessen Zahlen oftmals als Indikator für den Zustand der chinesischen Volkswirtschaft dienen, hat in den ersten beiden Monaten des Quartals ebenfalls Rückgänge im Containerumschlag verzeichnen müssen. Ein zukünftiger Wandel Chinas zur Dienstleistungsgesellschaft könnte die Umschlagszahlen des Hafens von Singapur nachhaltig reduzieren.

Die Wirtschaftsdaten aus den USA zeigten ein positiveres Bild: infolge wachsender Löhne stieg der Konsum an, die Industrieproduktion wuchs und der Arbeitsmarkt zeigte sich weiterhin auf einem positiven Pfad. Der Hafen von Los Angeles konnte den umschlagsreichsten Februar in seiner Geschichte erzielen (Importe +42% YoY), allerdings wurden die Vergleichszahlen aus dem Vorjahr durch einen Arbeitskampf negativ beeinflusst. Der Executive Director des Hafens von Los Angeles nannte die positiven Zahlen einen Indikator für das gestiegene Konsumentenvertrauen in den USA.

Die Wirtschaftsdaten aus der Eurozone zeigten hinsichtlich der Industrieproduktion (+ 2,8% YoY im Januar) und des Umsatzes des Einzelhandels (+2,0 % YoY im Januar) ein positives Bild, während die weiterhin extrem niedrige Inflation und die daraus resultierende Politik der Europäischen Zentralbank das unternehmerische Umfeld belasten. Der Hamburger Hafen konnte trotz des stark ausgeprägten Asien-Geschäftes seine Umschlagszahlen im ersten Quartal steigern (+ 5% QoQ), während der Rotterdamer Hafen den Containerumschlag nur marginal steigern konnte.     

Insbesondere die chinesischen Wirtschaftsdaten belasteten die asiatischen Häfen. Der größte deutsche Hafen für den Handel mit China in Hamburg konnte trotz des abkühlenden Wirtschaftswachstums in China seine Umschlagszahlen leicht ausbauen. Die Erholung der amerikanischen Volkswirtschaft bescherte dem Hafen von Los Angeles ein positives erstes Quartal und hebt die Erwartungshaltung für das Wachstum in den nächsten Quartalen an. Dennoch wird der Welthandel durch die weiterhin herrschende Unsicherheit auf den globalen Kapitalmärkten belastet, sodass ein rasches und starkes Ansteigen des Welthandelsindexes unwahrscheinlich bleibt.  

Container-Umschlag in den einzelnen Häfen (Index, Q1 2015 = 100)

Der Welthandelsindex der HSH Nordbank

Der Welthandelsindex der HSH-Nordbank gibt in jedem Quartal einen frischen Blick auf die weltweite Handelstätigkeit gemessen an den Werten für Container-Umschläge. Daten für Container-Umschläge für 7 der größten Häfen werden in der Analyse betrachtet. Die Auswahl berücksichtigt nicht nur die tatsächliche Größe, sondern auch die Wichtigkeit einzelner Häfen für die jeweilige Region, um ein vollständigeres Bild des Welthandels zu zeichnen. Diese Häfen sind: Shanghai, Singapore, Hamburg, Hong-Kong, Rotterdam, Los Angeles und Busan. Der Index wird auf Quartalsbasis aktualisiert und fasst jeweils die Handelstätigkeit im abgelaufenen Quartal zusammen, sodass die Veröffentlichung von Anfang April etwa die Tätigkeit bis Ende März festhält, während die August-Veröffentlichung auf Daten bis Ende Juli beruht und so weiter. 

Da finale Zahlen für Container-Umschläge erst mit einer mindestens einmonatigen Verzögerung vorliegen, werden die Werte für das jeweils abgelaufene Quartal durch den statistischen Zusammenhang zwischen Container-Umschlägen und der Tragekapazität der auslaufenden Schiffe approximiert. Kapazitäts-Zahlen liegen nahezu tagesaktuell vor. Der Welthandelsindex wird auf Basis der Rohdaten und ermittelt in saisonbereinigter Form präsentiert. Die hierfür verwendete Methodik wird im Folgenden dargelegt.

Methodik

Um den statistischen Zusammenhang zwischen der Container-Kapazität der auslaufenden Schiffe eines jeweiligen Hafens und den Umschlagszahlen zu ermitteln wird im ersten Schritt eine einfache Regression der Zeitreihe der Umschlagsdaten auf die Kapazitätsdaten durchgeführt. Theoretisch erlaubt dieser erste Schritt bereits eine Prognose der Umschlagszahlen des Quartals t anhand der vorliegenden Kapazitätsdaten desselben Quartals, da diese zum Prognosezeitpunkt vorliegen.

Die anhand von Gleichung 1)  ermittelten Prognosen weisen allerdings einen Fehler auf, der auf eine gewisse Systematik schließen lässt. Insbesondere die „Autokorrelation“ dieser Fehler ist auffällig, sodass ein stark positiver Fehler heute auf einen ebenfalls positiven Fehler morgen schließen lässt.
Im zweiten Schritt wird daher in einer zweiten Regression  der Umschlagszahlen auf ihren Vorgängerwert („AR-1“) auch dieser Fehler zur Hilfe genommen.

Die Abweichungen zwischen den durch die Kapazität der Schiffe nahegelegten Umschlagszahlen und den tatsächlichen Umschlagszahlen (e_t) lassen auf die Auslastung der entsprechenden Schiffe schließen und fangen daher kurzfristige Veränderungen im Containerumschlag auf. Dabei stellt sich heraus, dass die Schwankungen der Vorperiode tatsächlich als stabiler Indikator für die Schwankungen der aktuellen Periode gesehen werden können. Außerdem weisen die Quartals- und Monatsdaten eine zwar über die Häfen hinweg verschiedene aber sehr regelmäßige Saisonalität auf. Zu diesem Zweck wird mithilfe einer „Dummyvariable“, die eine Indikatorvariable (0,1) ist (mit 1 in der saisonal behafteten Periode und einer 0 andererseits) auch diese Saisonalität in die Schätzung aufgenommen. So lassen sich die Rohdaten der Containerumschläge mit einem hinreichend geringen Fehler prognostizieren.

Da diese Rohdaten durch die Saisonalität in einigen Perioden an Aussagekraft verlieren (insbesondere da wir auf quartalsweise Veränderungsraten abstellen), soll auch eine saisonbereinigte Version dieser Daten ermittelt werden. Wir wählen dabei einen Ansatz, der an Verfahren aus der „X-11“-Familie erinnert. Der Ansatz basiert ebenfalls auf einer Regression.

In einem ersten Schritt  werden die Umschlagszahlen auf eine Indikatorvariable für jede Periode regressiert. Die prognostizierten Werte eines solchen Modells bestehen dann ausschließlich aus der saisonalen Komponente in jeder Periode, sodass die nicht-saisonalen Komponenten sich vollständig im Fehlerterm und dem Abschnitts-Parameter wiederfinden. Die Differenz  zwischen den Rohdaten und der saisonalen Komponente kann dann als saisonbereinigte Zeitreihe angesehen werden.

Die für jeden einzelnen Hafen ermittelten Werte werden im letzten Schritt zu einem Index  zusammengefasst. Dabei wird das erste Quartal 2010 als 100 festgesetzt und die Werte der jeweiligen Häfen mit den Anteilen der Containerkapazität in jedem Quartal gewichtet.

Daten

Die Datenlage für die einzelnen Häfen ist verschieden. Für Shanghai, Singapur, Hong-Kong, Los Angeles und Busan liegen Monatsdaten für Containerumschläge vor. Für Hamburg und Rotterdam jeweils nur auf Quartalsbasis. Die Zeitreihen beginnen im Allgemeinen in den Jahren 2007/2008. Die aktuellsten Werte sind vom Zeitpunkt der Publikation aus gesehen in der Regel der vorletzte Monat (das vorletzte Quartal). ,  Für die Fälle, wo die Daten nicht vollständig vorlegen werden daher gegebenenfalls zwei Werte (Monate oder Quartale) prognostiziert. Für die Kapazitätsdaten liegt immer der aktuelle Monat vor. Für jene Häfen, die mit Monatsdaten vertreten sind, basieren die Schätzungen und Prognosen auf Monatsdaten, welche dann erst nachdem alle Transformationen abgeschlossen sind in Quartalsdaten umgerechnet werden (1 Quartal ist die Summe der drei Monate). Für Hamburg und Rotterdam werden die Schätzungen, Prognosen und Saisonbereinigungen ausschließlich auf Quartalsbasis durchgeführt. Der Index in Fußnote 4 läuft dementsprechend nur von 1 – 3.

Die verwendeten Daten stammen aus Bloomberg.