„Die Berechnung der Zukunft“: Warum lokale Wettervorhersagen so oft falsch liegen und was dies für die zentralen Fragen am Markt bedeutet

Endlich bin ich dazu gekommen, „Die Berechnung der Zukunft“ von Nate Silver zu lesen. Darin liefert der Mann, der bei der US-Präsidentschaftswahl im Jahr 2012 für jeden einzelnen Bundesstaat das korrekte Wahlergebnis vorhergesagt hat, eine wirklich hervorragende Analyse, weshalb Prognosen oftmals so mangelhaft sind. Kurz gesagt sind Vorhersagen häufig deshalb schlecht, weil sie schlicht zu präzise sind (indem sie auf ein bestimmtes Ergebnis abzielen statt auf eine Reihe möglicher Ergebnisse). Außerdem neigt man oftmals dazu, qualitativen Informationen, dem Bauchgefühl sowie dem Randgeschehen mehr Gewicht beizumessen als den konkreten Fakten (zwar sollten diese Aspekte nicht vollständig ausgeklammert werden, dürfen die statistischen Daten aber nur in ganz bestimmten Fällen dominieren). Und schließlich werden Beispieldaten gerne auch einmal ignoriert. (So vermutet er beispielsweise, dass die Ratingagenturen CDOs auf hypothekarisch besicherte Wertpapiere seinerzeit nur deshalb fehlbewertet haben, weil sie davon ausgingen, dass keinerlei Korrelation zur Nichtbedienung von Hypothekenkrediten besteht – was unter Berücksichtigung der US-Wirtschaftsdaten, die diesen Modellrechnungen zugrunde lagen, ja auch rund 25 Jahre lang der Fall gewesen war. Die Kennzahlen zur Immobilienkrise in Japan hätten hingegen gezeigt, dass die Korrelation zu den Ausfallraten während eines solchen Abschwungs extrem ansteigt.) Ich möchte an dieser Stelle einen Kompromiss vorschlagen: Wir Briten sind uns einig, dass Cricket-Statistiken in wissenschaftlichen Untersuchungen nichts verloren haben, solange die Amerikaner nicht vom Baseball anfangen. Was zum Teufel ist mit einem „300er Hit“ gemeint? Wie viele „Rounders“ sind das?

Mir haben die nachfolgenden Grafiken gefallen. Die erste zeigt, wie gut die Wettervorhersagen heutzutage sind. Zwar können wir nicht jedes Mal richtig liegen, aber wir können die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmtes Wetterereignis eintritt, mittlerweile korrekt bestimmen. Wenn beispielsweise der nationale US-Wetterdienst die Regenwahrscheinlichkeit mit 70 Prozent angibt, dann regnet es auch in 70 Prozent der Fälle. Ist von einer 20-prozentigen Chance auf Schnee die Rede, dann schneit es auch in 20 Prozent der Fälle.

Slide1

Legt man aber dem zuständigen Meteorologen bei einem lokalen TV-Sender genau dieselben Informationen vor, so verzerrt er oder sie diese Informationen derart, dass die Ergebnisse wesentlich schlechter sind als die Prognosen des nationalen Wetterdienstes. Aus der nachfolgenden Grafik geht hervor, dass die Meteorologen lokaler TV-Stationen bei der Vorhersage, mit welcher Wahrscheinlichkeit Wetterereignisse eintreten, regelmäßig über das Ziel hinausschießen. Sprechen sie beispielsweise von einer Regenwahrscheinlichkeit von 100 Prozent, so regnet es in lediglich 67 Prozent der Fälle, wohingegen es nur dann wirklich immer regnet, wenn der nationale Wetterdienst auch eine 100-prozentige Regenwahrscheinlichkeit prognostiziert hat.

Slide2

Warum ist das so?  „Der Unterhaltungsfaktor hat Vorrang vor der Genauigkeit.“ Mit anderen Worten halten sich die Nachrichtenredakteure und Meteorologen der lokalen TV-Sender also eher für Entertainer als für Übermittler von Informationen. Schließlich ist es ja auch wesentlich spannender, aus voller Überzeugung ein Unwetter biblischen Ausmaßes vorherzusagen als die Vielzahl wahrscheinlicherer Ereignisse. Gleichzeitig verspricht die Prognose eines brütend heißen Strandtages auch wesentlich mehr Spaß als eine 75-prozentige Wahrscheinlichkeit für vereinzelte sonnige Abschnitte. Derweil belegten andere Untersuchungen, dass politische Analysten bei Diskussionsrunden im Fernsehen extrem schlecht abschnitten, wenn sie systematisch Ergebnisse prognostizierten, die erheblich von den Statistiken der Meinungsumfragen abwichen. Offensichtlich beeinträchtigt also allein der Umstand, dass man im Fernsehen ist, die eigene Prognosefähigkeit. Meiner Meinung nach könnte dies durchaus auch auf Wirtschafts- und Marktprognosen zutreffen. Aus diesem Grund sind die einschlägigen TV-Sender ja auch voll von Menschen, die entweder davon ausgehen, dass der Dow Jones um weitere 200  Prozent zulegen wird, oder die im Rahmen einer Ebola-Apokalypse einen vollständigen Zusammenbruch der Weltwirtschaft erwarten. Allerdings besteht die Gefahr, dass wir uns praktisch dazu genötigt sehen, deutlich von den allgemeinen Erwartungen abzuweichen, wenn wir von Journalisten telefonisch nach einem Kommentar gefragt werden. Und zwar unabhängig davon, ob es nun um die Entwicklung am Arbeitsmarkt, das Renditeniveau 10-jähriger US-Staatsanleihen zum Jahresende oder die Wahrscheinlichkeit eines Auseinanderbrechens der Eurozone geht. Und auch ich kann mich sicherlich nicht davon freisprechen, dieser Versuchung in der Vergangenheit nicht das eine oder andere Mal nachgegeben zu haben. Außerdem bin ich mir sicher, dass diejenigen, die derart extreme Ereignisse vorhersagen, letztlich in eine bestimmte Schublade gesteckt werden, so dass sie sich schließlich gezwungen sehen, diese Auffassungen auch auf Portfolioebene umzusetzen. So entstehen dann im Endeffekt Portfolios, die lediglich auf eine bestimmte Art extremer Ereignisse ausgerichtet sind und sich unter normalen wirtschaftlichen Bedingungen schlicht und einfach gar nicht mehr gut entwickeln können. Deshalb ist dieses Buch ein Muss für Volkswirte und Fondsmanager, um ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie zutreffend Prognosen überhaupt sind, und zu erkennen, dass den „lautesten“ Vorhersagen – die oftmals auch noch falsch sind – unverhältnismäßig viel Sendezeit zugestanden wird. In dieser Hinsicht hat Silver also einen absoluten Volltreffer gelandet.

Der Wert der Vermögenswerte des Fonds und die daraus resultierenden Erträge können sowohl fallen als auch steigen. Dies führt dazu, dass der Wert Ihrer Anlage steigen und fallen wird, und Sie bekommen möglicherweise weniger zurück, als Sie ursprünglich investiert haben. Die frühere Wertentwicklung stellt keinen Hinweis auf die künftige Wertentwicklung dar.

Jim Leaviss

View profile
Blast from the Past logo Blast from the Past logo

17 Jahre Blog-Beiträge

Entdecken Sie vergangene Blogs aus unserem umfangreichen Archiv mit unserer Funktion "Blast from the past". Sehen Sie sich die beliebtesten Blogs an, die in diesem Monat veröffentlicht wurden - vor 5, 10 oder 15 Jahren!