Was die PMIs aussagen – und was nicht (I)

von Torsten Ewert

In der Börse-Intern gehen Sven Weisenhaus und ich immer wieder mal auf die Daten zu den Einkaufsmanager-Indizes (PMIs) ein, z.B. vom ISM und S&P Global. Zu den jüngsten Beiträgen erhielten wir einige Zuschriften, die einige Konfusion bei der Interpretation der Daten offenbarten. Daher hier (und in einem folgenden Artikel) mal ein paar Hintergründe.

Einfache Fragen für schnelle Antworten

Schauen wir uns zunächst an, wie die Ergebnisse der PMIs zustande kommen und die Werte berechnet werden. Die PMIs von S&P Global und ISM unterscheiden sich dabei praktisch nicht von andere, wie den ZEW-Konjunkturerwartungen oder dem ifo-Geschäftsklima aus Deutschland.

Die Basisinformation zur Berechnung der PMIs werden in den Unternehmen in allen Fällen praktisch identisch erfasst: durch Umfragen (unter Einkaufsmanagern oder anderen Firmenvertretern). Dabei muss die Schwelle, sie zu beantworten, niedrig sein – sonst macht es niemand.

Daher sind die einzelnen Fragen einfach gehalten. Letztlich gibt es zu allen Aspekten der Geschäftstätigkeit der Unternehmen, die S&P Global, ISM, ifo Institut und Co. abfragen wollen, nur eine Frage und drei Antwortmöglichkeiten: Haben die Produktion/Neuaufträge/Jobs/Lieferzeiten/Lagerbestände/Preise in diesem Monat a) zugenommen, b) abgenommen oder c) sind sie gleichgeblieben?

Oft können Beschäftigte, die tief im Tagesgeschäft stecken, diese Fragen ohne Recherche beantworten: Neuaufträge? Weniger. Produktion? Stagniert. Preise? Rauf. Und so weiter. Der entscheidende Punkt ist: Es erfolgt keine zahlenmäßige Bewertung! So ist es egal, ob z.B. die Produktion (oder der Wert irgendeines anderen Kriteriums) um 1 oder 10 % gestiegen ist. Es geht nur um „rauf“ oder „runter“.

Ein konkretes Beispiel

Schauen wir uns ein konkretes Beispiel an.

In der Börse-Intern vom 04.02.2026 hatte ich enormen Sprung beim Teilindex Neuaufträge (New Orders) des Industrie-PMI gemäß des ISM erwähnt. Das ISM gibt dazu folgende Daten der vergangenen Monate an:

Quellen: ISM, eigene Berechnungen

Die weißen Felder der Tabelle sind die Originalwerte des ISM. Hier werden freundlicherweise die konkreten Prozentzahlen für die 3 Antworten „höher“, „unverändert“, „niedriger“ für den aktuellen Monat (Januar) und die 3 Vormonate angegeben. Pro Zeile ergibt die Summe der Werte in den „%“-Spalten 100 – irgendeine der 3 Antwortmöglichkeiten haben schließlich alle Teilnehmenden an der Umfrage gewählt.

Die (sehr wichtige!) Spalte „Net“ ist die Differenz zwischen „% Higher“ und „% Lower“. Aus den Werten berechnet das ISM dann den Teilindex Neuaufträge; siehe Spalte „Index (ISM“).

PMI-Berechnung in Theorie und Praxis

In der grauen Spalte habe ich den Index nach der (anschaulichsten!) Standardformel für solche Diffusionsindizes berechnet, die lautet:

Man kann erkennen, dass der „Net“-Wert durch verschiedene Zahlenpaare zustande kommen kann, z.B. 20-10, 30-20, 17-7, 99-89. Sie alle ergeben denselben Indexwert – das ist so (gewollt).

Aber warum weicht „mein“ Index vom ISM-Wert ab? Weil ich nach „Theorie“ rechne, aber das ISM in der Praxis z.B. noch saisonale Korrekturen aufgrund von Feiertagen vornimmt. Das ist aber für das Folgende belanglos.

Und noch ein Hinweis: Der PMI selbst wird durch Kombination aller Einzelindizes je nach Anbieter unterschiedlich berechnet. Auch das ist hier kein Thema; ich bleibe bei den Einzelindizes, da es anschaulicher ist. Und weil für die Einzelindizes das nun Folgende gilt, trifft alles Gesagte letztlich auch die PMIs insgesamt zu.

Der 1. Hauptsatz der PMIs

Durch das Design der Umfrage werden grundsätzlich nur die Änderungen der einzelnen Parameter erfragt („höher“, „unverändert“, „niedriger“) – und zwar im Vergleich zum Vormonat.

Daher lautet der 1. Hauptsatz der PMIs:

PMIs bzw. ihre Teilindizes geben nur Hinweise auf die monatlichen Änderungen der Aktivität in den Wirtschaftsbereichen, aus denen sie Daten liefern.

Ein Indexwert von 52,3 zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten, sagt NICHT, dass der jeweilige Index-Parameter (Neuaufträge, Produktion, Beschäftigung, Preise usw.) zu diesen Zeitpunkten gleich hoch war, sondern, dass die Änderungen (vermutlich!) gleich stark waren.

Das wird vor allem bei der Interpretation der Teilindizes sehr oft „vergessen“ und falsch gemacht. So kann man z.B. in PMI-Analysen immer wieder lesen, dass das aktuelle Beschäftigungsniveau so hoch/niedrig ist, wie vor X Monaten. Dennoch zeigt auch der Teilindex Beschäftigung nur die Änderung an, also einen gewissen Jobauf- oder -abbau.

Der 1. Hauptsatz der PMIs beschreibt allerdings kein Manko der PMIs, sondern passt genau zum angestrebten Zweck. Die PMIs sollen ja die Konjunktur schätzen. Die Kennzahl dafür ist zwar das Bruttoinlandsprodukt (BIP), aber als Konjunkturparameter wird stets die BIP-Änderung in +/- X % pro Quartal oder Jahr angeben. PMI und BIP stimmen also grundsätzlich überein!

Ein Manko, das nur Vermutungen zulässt

Dennoch beschreiben gleiche Werte zu unterschiedlichen Zeitpunkten nur vermutlich gleich große Änderungen. Dazu folgendes fiktive Beispiel: Angenommen, ein Index erreicht exakt den Wert 50. Per Definition bzw. obiger Formel sind also die Anteile der Unternehmen gleich, die für den jeweiligen Parameter „höher“ bzw. „niedriger“ angeben. Aber die Angabe sagt NICHTS darüber aus, wie viel höher oder niedriger die Werte bei jedem Unternehmen sind und was sich daraus im jeweiligen Durchschnitt ergibt.

So könnten alle „höher“-Angaben für einen durchschnittlichen Anstieg von +10 % stehen und alle „niedriger“-Angaben für einen durchschnittlichen Rückgang von -20 %. Insgesamt ergäbe sich dadurch ebenfalls Rückgang – und das, obwohl eigentlich ein Gleichgewicht angezeigt wird! Auch der umgekehrte Fall ist denkbar.

Prinzipiell gilt das sogar für alle Indexwerte in einer bestimmten Spanne, also auch vermeintlich klar positive Werte (z.B. 53) und klare negative (z.B. 46). Das wird klar, wenn wir bedenken, dass die meisten befragten Unternehmen relativ klein sein werden, also auch nur relativ kleine Änderungen melden, z.B. bei Neuaufträgen. Großkonzerne buchen dagegen Millionen- oder gar Milliardenaufträge, z.B. der Flugzeugbauer Boeing. Deren Antwort geht aber auch nur als ein Datenpunkt „höher“ oder „niedriger“ ein, selbst wenn die tatsächliche Änderung sehr groß ist.

Dieses Manko lässt sich bei dieser Art der Umfragen auch nicht ausgleichen; es ist ein systemischer Fehler, mit dem leben muss.

Der 2. Hauptsatz der PMIs

Daher lautet der 2. Hauptsatz der PMIs:

PMIs bzw. ihre Teilindizes geben nur Hinweise auf die Breite, NICHT der Stärke der Änderung, einer Aktivität in den Wirtschaftsbereichen, aus denen sie Daten liefern.

Das wird noch öfter missachtet oder „vergessen“, sodass z.B. aus den jüngsten Impulsen der Teilindizes Neuaufträge oder Produktion bei den PMIs (siehe Börse-Intern vom 04.02.2026) vielfach völlig falschen Schlüsse gezogen wurden.

Warum die PMIs trotzdem funktionieren

Trotz dieses unbestreitbaren Mankos gibt es einen Trost für Ökonomen und Anleger: In der Regel sorgen die statistischen Gesetze dafür, dass die Breite der Änderung mit der Stärke der Änderung halbwegs korreliert und so die PMIs ihren Zweck doch ganz ordentlich erfüllen. Das zeigt die folgende Grafik des US Composite PMIs, also des Einkaufsmanager-Index der Gesamtwirtschaft mit den quartalsweisen BIP-Änderungen:

Mehr dazu und den Fallstricken, die vor allem bei der Interpretation der Teilindizes lauern, in meiner zweiten Folge zur „PMI-Theorie“, die in einem der nächsten Beiträge erscheinen wird – hier in Ihrer Börse-Intern.