Ausgangspunkt ist ein kausaler wirtschaftlicher oder physischer Mechanismus: Rohstoffangebot, Wetter/Ernte, Währung, Energie, Logistik, Landwirtschaft/Großhandel oder Einzelhandelsbestätigung.
Forschung informiert die Priors. Historie wird sie kalibrieren.
WillItCostMore nutzt veröffentlichte Wirtschafts- und Klimaforschung, um zu bestimmen, welche Übertragungskanäle strukturell mehr oder weniger Gewicht erhalten. Die Studien stützen Richtung, relative Bedeutung, Timing und Heterogenität – nicht exakte Score-Koeffizienten.
Die numerischen Gewichte sind transparente Priors, keine geschätzten Regressionskoeffizienten. Sie werden erst nach ausreichend gleichversionierten Prognosen und realisierten Ergebnissen empirisch kalibriert.
So wird der Score berechnet
So wird der Score berechnet
Das Modell ist additiv und prüfbar. Jeder Live-Beitrag lässt sich auf eine normalisierte Beobachtung und einen strukturellen Prior zurückführen.
Score= clip[5,95]
( Base + Σ [ wcountry × signal × quality × freshness ] )Produkt-BasiswertBase
Länderangepasstes Prior-Gewichtwcountry
Normalisiertes Signal (ca. −1 bis +1)signal
Quellenqualitätquality
Frische-Multiplikatorfreshness
Frische-Multiplikatoren: 1,00 bei ≤3 Tagen, 0,80 bei 4–10 Tagen, 0,55 bei 11–35 Tagen, 0,30 nach 35 Tagen.
Konfidenz = qualitäts- und frischegewichtete Abdeckung ÷ gesamtes anwendbares Prior-Gewicht, begrenzt auf 16–96 %. Fehlende/unbrauchbare Inputs geben null Score-Punkte und senken die Konfidenz.
Evidenzhierarchie ≠ exakter Koeffizient
Forschung stützt Richtung, Hierarchie, Timing und Heterogenität der Kanäle. Die exakten Score-Priorwerte sind Modellannahmen, die pro Modellversion eingefroren bleiben, bis genügend Out-of-Sample-Ergebnisse für Kalibrierung vorliegen.
Modell-Priors
So entsteht ein Prior-Gewicht
Der Mechanismus wird Produkten zugeordnet. Kakao kann Schokolade stark beeinflussen, aber nicht Strom; Rheinlogistik zählt nur bei Produkten und Märkten mit entsprechender Transportkette.
Publizierte Forschung bestimmt relative Bedeutung und Timing. Direkte/schnelle Kanäle dürfen stärker wirken als langsame Bestätigung; korrelierte nachgelagerte Signale werden zur Vermeidung von Doppelzählung begrenzt.
Länderanpassungen gibt es nur bei belegbarer unterschiedlicher Quellenabdeckung oder struktureller Exposition: lokales Wetter, Importwährung, Produktion, amtliche Marktdaten oder physische Logistik.
Das Prior-Gewicht ist nicht der Beitrag. Es wird zur Laufzeit mit normalisiertem Messwert, Quellenqualität und Frischeabschlag multipliziert; schwache oder fehlende Daten verlieren automatisch Einfluss.
Jede Modellversion wird eingefroren und ihre Prognosen erhalten. Priors werden erst neu geschätzt oder geschrumpft, wenn genügend reale Ergebnisse für Out-of-Sample-Tests von Richtung, Vorlauf, Fehlalarmen und Kalibrierung vorliegen.
Länderanpassungen
Diese begrenzten Multiplikatoren kodieren strukturelle Anwendbarkeit/Exposition. Sie sind transparente Heuristiken bis zur empirischen Kalibrierung – keine geschätzten wissenschaftlichen Koeffizienten.
US-Ausblicke gelten nur für die USA; EU-Landwirtschaft/Großhandel/Handel nur bei offizieller Marktabdeckung; Schweizer und britische Inlandsdaten bleiben marktspezifisch.
Bei exponierten Produkten werden lokale Hitze-/Trockenheitsgewichte in Frankreich, Italien und Spanien mit 1,12 multipliziert. Das ist eine begrenzte, forschungsinformierte Strukturheuristik – kein geschätzter Koeffizient.
Das Importwährungs-Prior wird im Vereinigten Königreich mit 1,15 multipliziert – eine transparente Annahme zur Import-/Währungsexposition bis zur Kalibrierung.
Ausgewählte globale Weizen-/Futter-/Pflanzenöl-Priors werden in den USA mit 0,80 multipliziert, um größere inländische Angebotskapazität abzubilden. Kaffee/Kakao sind davon ausgenommen.
Rheindruck gilt nur für Märkte mit konfigurierter physischer Exposition. Die Schweiz behält die volle modellierte Exposition; Heizöl, Diesel und Benzin haben größere Rhein-Priors als die meisten Lebensmittel.
Was die Literatur verändert
Starke Evidenz3 Referenzen
Globale Rohstoffe
Internationale Rohstoffschocks wirken auf Verbraucherpreise, bei Lebensmitteln jedoch unvollständig und langsamer als bei Kraftstoffen. Deshalb sind Rohstoffgewichte produktspezifisch hoch, ohne Weltmarktpreise mit Ladenpreisen gleichzusetzen.
Starke Evidenz3 Referenzen
Wetter & Erntestress
Hitze, Dürre und Erntebedingungen erhalten vor allem bei Frischprodukten und physisch exponierten Gütern Gewicht. Die Forschung spricht zudem für saisonale und länderspezifische Unterschiede statt eines einzigen globalen Wetterkoeffizienten.
Starke Evidenz2 Referenzen
Wechselkurs
Wechselkurseffekte sind real, nehmen aber entlang der Preiskette ab und unterscheiden sich nach Sektor. Die Währung erhält daher ein relevantes, meist kleineres Gewicht als der zugrunde liegende Importrohstoff.
Starke Evidenz3 Referenzen
Energieinputs
Energieschocks wirken direkt auf Kraftstoffe und Versorgerpreise sowie indirekt über Produktion, Verarbeitung und Transport. Energie erhält daher hohe Gewichte bei Energieprodukten und kleinere Inputgewichte bei Lebensmitteln.
Mittlere Evidenz4 Referenzen
Logistik
Transportstörungen können Inflation erhöhen, der Effekt auf Endverbraucherpreise ist meist kleiner als bei direkten Rohstoffschocks. Logistikgewichte bleiben deshalb niedrig, außer bei konkreter Exposition wie dem Rheintransport von Kraftstoffen.
Starke Evidenz4 Referenzen
Landwirtschaft & Großhandel
Erzeuger-, Input- und Großhandelspreise zeigen, ob ein vorgelagerter Schock durch die Preiskette wandert. Ihre Gewichte bleiben bewusst kleiner als die des ursprünglichen Schocks, um Doppelzählung zu begrenzen.
Unterstützende Evidenz2 Referenzen
Bestätigung im Handel
Verbraucherpreisdynamik und offizielle Ausblicke sind nützliche Bestätigung, aber teilweise rückwärtsgerichtet. Sie erhalten geringe Gewichte, damit das Modell Frühwarnung bleibt und nicht nur CPI nachzeichnet.
Ausgewählte Literatur
Ausgewählte Literatur
Publikationstitel bleiben in der Originalsprache. Links führen zum Verlag oder zur Institution. Technische Zusammenfassungen stammen von WillItCostMore auf Basis der zitierten Publikationen; Titel und bibliografische Angaben bleiben in der Publikationssprache.
International Monetary Fund · 2026Referenzen ↗
Pumps and Plates: Passthrough of International Fuel and Food Price Shocks to Domestic Markets
IMF Working Paper 2026/148 · DOI 10.5089/9798229054058.001
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Dynamic local projections across domestic/international price pairs since 2000
- Zentrales Ergebnis
- Pass-through is incomplete and heterogeneous; fuel transmits faster than food, and price increases tend to transmit more readily than decreases.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports stronger/faster energy priors, slower food horizons, country heterogeneity and asymmetric caution. It does not supply exact WillItCostMore weights.
International Monetary Fund · 2015Referenzen ↗
Global Food Prices and Domestic Inflation: Some Cross-Country Evidence
IMF Working Paper 2015/133 · DOI 10.5089/9781513542973.001
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Cross-country empirical analysis of global food-price shocks and domestic inflation
- Zentrales Ergebnis
- World food-price shocks matter for domestic food inflation, but pass-through is incomplete and differs across economies and over time.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports material but bounded global food-commodity weights and country-specific transmission rather than one universal coefficient.
European Central Bank · 2010Referenzen ↗
Food price pass-through in the euro area: The role of asymmetries and non-linearities
ECB Working Paper Series No. 1168 · Working Paper 1168
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Euro-area food-chain time-series models with aggregate/disaggregate data and nonlinear specifications
- Zentrales Ergebnis
- With appropriate food-chain data, commodity-price pass-through is significant and long-lasting; asymmetries and non-linearities matter.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports separating upstream commodities from farm/wholesale transmission and keeping downstream confirmation smaller to reduce double counting.
European Central Bank · 2023Referenzen ↗
The asymmetric effects of weather shocks on euro area inflation
ECB Working Paper Series No. 2798 · Working Paper 2798
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Bayesian VAR analysis of weather shocks and inflation across euro-area countries
- Zentrales Ergebnis
- Temperature effects are seasonal and asymmetric, with stronger food-price responses in warmer countries and for unprocessed food.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports product-specific weather exposure and the modest Southern-European heat/dryness uplift rather than one global weather coefficient.
International Monetary Fund · 2022Referenzen ↗
How Persistent are Climate-Related Price Shocks? Implications for Monetary Policy
IMF Working Paper 2022/207 · IMF Working Paper
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Cross-country empirical analysis of climate-related shocks and inflation persistence
- Zentrales Ergebnis
- Climate-related price shocks can have persistent and heterogeneous inflation effects depending on shock type and country conditions.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports a distinct physical-weather/crop channel and longer horizons for slower agricultural transmission.
European Central Bank · 2020Referenzen ↗
The transmission of exchange rate changes to euro area inflation
ECB Economic Bulletin, Issue 3/2020 · Economic Bulletin article
Technische Quellenhinweise
- Methode
- ESCB research synthesis and empirical estimates across the pricing chain
- Zentrales Ergebnis
- Exchange-rate pass-through declines along the pricing chain and varies with import content, invoicing, market power and shock type.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports a meaningful but usually secondary currency weight and country/product heterogeneity rather than mechanically converting FX into shelf prices.
European Central Bank · 2021Referenzen ↗
Sectoral exchange rate pass-through in the euro area
ECB Working Paper Series No. 2634 · Working Paper 2634
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Sectoral VAR-X models of euro-area import-price pass-through
- Zentrales Ergebnis
- Pass-through varies materially by sector; market concentration and global-value-chain structure help explain the differences.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports sector/product-specific import sensitivity and a larger UK currency prior without assuming equal FX sensitivity everywhere.
International Monetary Fund · 2022Referenzen ↗
Shipping Costs and Inflation
IMF Working Paper 2022/061 · DOI 10.5089/9798400204685.001
Technische Quellenhinweise
- Methode
- 46-country panel, 1992–2021; robustness includes an instrumental-variable strategy
- Zentrales Ergebnis
- Shipping-cost shocks raise import prices, producer prices and inflation, with effects depending on import intensity and macroeconomic structure.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports a distinct logistics channel, but with moderate exposure-specific weights rather than a universal retail-price driver.
European Commission Joint Research Centre · 2020Referenzen ↗
Forecasting the impacts of climate change on inland waterways
Transportation Research Part D: Transport and Environment · DOI 10.1016/j.trd.2019.10.012 · JRC116086
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Climate-model river-discharge scenarios with location-specific Rhine and Danube navigation analysis
- Zentrales Ergebnis
- Low water can disrupt inland navigation by forcing reduced vessel loads or making stretches non-navigable.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports retaining a targeted Rhine logistics signal for markets/products with physical river-freight exposure; it does not justify a universal inflation weight.
Deutsche Bundesbank · 2023Referenzen ↗
Climate change, biodiversity loss and the role of central banks
Bundesbank Spring Conference speech summarising ongoing research · 11 May 2023
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Institutional summary of Bundesbank research using roughly 30 years of Rhine/water-stress data
- Zentrales Ergebnis
- Low Rhine levels can disrupt supply chains; the Bundesbank reported preliminary evidence that German producer prices tend to rise in low-water months.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports Rhine as a real logistics-risk indicator while keeping the signal bounded and exposure-specific.
European Central Bank · 2026Referenzen ↗
Analytical perspectives on energy supply shocks
ECB speech · 13 May 2026
Technische Quellenhinweise
- Methode
- Analytical synthesis of direct, indirect and second-round transmission of energy shocks
- Zentrales Ergebnis
- Transport-fuel effects can be immediate while electricity/heating and indirect input-cost effects can arrive with lags through production and distribution.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports high direct weights for energy products, smaller energy-input weights for food, and different horizons across energy categories.
European Central Bank · 2026Referenzen ↗
Supply chain uncertainty, energy prices, and inflation
ECB Working Paper Series No. 3230 · Working Paper 3230
Technische Quellenhinweise
- Methode
- U.S. and euro-area empirical evidence plus a model of capacity-constrained transport networks
- Zentrales Ergebnis
- Energy-price pass-through is state-dependent and stronger when supply-chain uncertainty is elevated.
- Bedeutung für WillItCostMore
- Supports keeping energy and logistics separate while recognising interaction and state dependence; exact interaction terms remain a future calibration topic.
Nächster wissenschaftlicher Schritt: Kalibrierung
Mit wachsender Historie werden Richtungsgenauigkeit, Vorlaufzeit, Fehlalarme, Stabilität und Kalibrierung nach Land, Produkt und Horizont bewertet. Erst dann sollten Gewichte neu geschätzt oder geschrumpft werden.
Vollständige Methodik →