{"id":2233,"date":"2014-10-07T11:54:17","date_gmt":"2014-10-07T11:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bondvigilantes.com\/deutsch\/?p=2233"},"modified":"2014-10-07T11:56:09","modified_gmt":"2014-10-07T11:56:09","slug":"die-berechnung-der-zukunft-warum-lokale-wettervorhersagen-oft-falsch-liegen-und-dies-fuer-die-zentralen-fragen-markt-bedeutet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bondvigilantes.com\/deutsch\/2014\/10\/die-berechnung-der-zukunft-warum-lokale-wettervorhersagen-oft-falsch-liegen-und-dies-fuer-die-zentralen-fragen-markt-bedeutet\/","title":{"rendered":"\u201eDie Berechnung der Zukunft\u201c: Warum lokale Wettervorhersagen so oft falsch liegen und was dies f\u00fcr die zentralen Fragen am Markt bedeutet"},"content":{"rendered":"<p>Endlich bin ich dazu gekommen, \u201eDie Berechnung der Zukunft\u201c von <a href=\"http:\/\/fivethirtyeight.com\/contributors\/nate-silver\/\" target=\"_blank\">Nate Silver<\/a> zu lesen. Darin liefert der Mann, der bei der US-Pr\u00e4sidentschaftswahl im Jahr 2012 f\u00fcr jeden einzelnen Bundesstaat das korrekte Wahlergebnis vorhergesagt hat, eine wirklich hervorragende Analyse, weshalb Prognosen oftmals so mangelhaft sind. Kurz gesagt sind Vorhersagen h\u00e4ufig deshalb schlecht, weil sie schlicht zu pr\u00e4zise sind (indem sie auf ein bestimmtes Ergebnis abzielen statt auf eine Reihe m\u00f6glicher Ergebnisse). Au\u00dferdem neigt man oftmals dazu, qualitativen Informationen, dem Bauchgef\u00fchl sowie dem Randgeschehen mehr Gewicht beizumessen als den konkreten Fakten (zwar sollten diese Aspekte nicht vollst\u00e4ndig ausgeklammert werden, d\u00fcrfen die statistischen Daten aber nur in ganz bestimmten F\u00e4llen dominieren). Und schlie\u00dflich 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 \u2013 was unter Ber\u00fccksichtigung der US-Wirtschaftsdaten, die diesen Modellrechnungen zugrunde lagen, ja auch rund 25 Jahre lang der Fall gewesen war. Die Kennzahlen zur Immobilienkrise in Japan h\u00e4tten hingegen gezeigt, dass die Korrelation zu den Ausfallraten w\u00e4hrend eines solchen Abschwungs extrem ansteigt.) Ich m\u00f6chte 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 \u201e300er Hit\u201c gemeint? Wie viele \u201eRounders\u201c sind das?<\/p>\n<p>Mir haben die nachfolgenden Grafiken gefallen. Die erste zeigt, wie gut die Wettervorhersagen heutzutage sind. Zwar k\u00f6nnen wir nicht jedes Mal richtig liegen, aber wir k\u00f6nnen 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 F\u00e4lle. Ist von einer 20-prozentigen Chance auf Schnee die Rede, dann schneit es auch in 20 Prozent der F\u00e4lle.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/bondvigilantes.com\/deutsch\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2021\/12\/Slide1.png\" data-rel=\"lightbox-image-0\" data-rl_title=\"\" data-rl_caption=\"\" title=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2238\" src=\"https:\/\/bondvigilantes.com\/deutsch\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2021\/12\/Slide1.png\" alt=\"Slide1\" width=\"960\" height=\"720\" \/><\/a><\/p>\n<p>Legt man aber dem zust\u00e4ndigen 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, regelm\u00e4\u00dfig \u00fcber das Ziel hinausschie\u00dfen. Sprechen sie beispielsweise von einer Regenwahrscheinlichkeit von 100 Prozent, so regnet es in lediglich 67 Prozent der F\u00e4lle, wohingegen es nur dann wirklich immer regnet, wenn der nationale Wetterdienst auch eine 100-prozentige Regenwahrscheinlichkeit prognostiziert hat.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/bondvigilantes.com\/deutsch\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2021\/12\/Slide2.png\" data-rel=\"lightbox-image-1\" data-rl_title=\"\" data-rl_caption=\"\" title=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2239\" src=\"https:\/\/bondvigilantes.com\/deutsch\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2021\/12\/Slide2.png\" alt=\"Slide2\" width=\"960\" height=\"720\" \/><\/a><\/p>\n<p>Warum ist das so? \u00a0\u201eDer Unterhaltungsfaktor hat Vorrang vor der Genauigkeit.\u201c Mit anderen Worten halten sich die Nachrichtenredakteure und Meteorologen der lokalen TV-Sender also eher f\u00fcr Entertainer als f\u00fcr \u00dcbermittler von Informationen. Schlie\u00dflich ist es ja auch wesentlich spannender, aus voller \u00dcberzeugung ein Unwetter biblischen Ausma\u00dfes vorherzusagen als die Vielzahl wahrscheinlicherer Ereignisse. Gleichzeitig verspricht die Prognose eines br\u00fctend hei\u00dfen Strandtages auch wesentlich mehr Spa\u00df als eine 75-prozentige Wahrscheinlichkeit f\u00fcr 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 beeintr\u00e4chtigt also allein der Umstand, dass man im Fernsehen ist, die eigene Prognosef\u00e4higkeit. Meiner Meinung nach k\u00f6nnte dies durchaus auch auf Wirtschafts- und Marktprognosen zutreffen. Aus diesem Grund sind die einschl\u00e4gigen TV-Sender ja auch voll von Menschen, die entweder davon ausgehen, dass der Dow Jones um weitere 200 \u00a0Prozent zulegen wird, oder die im Rahmen einer Ebola-Apokalypse einen vollst\u00e4ndigen Zusammenbruch der Weltwirtschaft erwarten. Allerdings besteht die Gefahr, dass wir uns praktisch dazu gen\u00f6tigt sehen, deutlich von den allgemeinen Erwartungen abzuweichen, wenn wir von Journalisten telefonisch nach einem Kommentar gefragt werden. Und zwar unabh\u00e4ngig davon, ob es nun um die Entwicklung am Arbeitsmarkt, das Renditeniveau 10-j\u00e4hriger 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. Au\u00dferdem bin ich mir sicher, dass diejenigen, die derart extreme Ereignisse vorhersagen, letztlich in eine bestimmte Schublade gesteckt werden, so dass sie sich schlie\u00dflich 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 k\u00f6nnen. Deshalb ist dieses Buch ein Muss f\u00fcr Volkswirte und Fondsmanager, um ein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr zu entwickeln, wie zutreffend Prognosen \u00fcberhaupt sind, und zu erkennen, dass den \u201elautesten\u201c Vorhersagen \u2013 die oftmals auch noch falsch sind \u2013 unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig viel Sendezeit zugestanden wird. In dieser Hinsicht hat Silver also einen absoluten Volltreffer gelandet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Endlich bin ich dazu gekommen, \u201eDie Berechnung der Zukunft\u201c von Nate Silver zu lesen. Darin liefert der Mann, der bei der US-Pr\u00e4sidentschaftswahl im Jahr 2012 f\u00fcr jeden einzelnen Bundesstaat das korrekte Wahlergebnis vorhergesagt hat, eine wirklich hervorragende Analyse, weshalb Prognosen oftmals so mangelhaft sind. Kurz gesagt sind Vorhersagen h\u00e4ufig deshalb schlecht, weil sie schlicht zu pr\u00e4zise sind (indem sie auf ein bestimmtes Ergebnis abzielen statt auf eine Reihe m\u00f6glicher Ergebnisse). 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