Kapitalmärkte: Die Berechnung von 2014 und die Sache mit den Prognosen - Schoellerbank Analysebrief Nr. 245 Januar 2014

Den ausführlichen Schoellerbank Analysebrief Nr. 245 entnehmen sie bitte dem Anhang.

Immer leistungsfähigere Computer und die global rasante Zunahme von wissenschaftlich tätigen Personen haben dazu geführt, dass Prognosen in einigen Teilbereichen der Wissenschaft mittlerweile bemerkenswerte Qualitätsniveaus im Sinne einer empirisch hohen Eintrittswahrscheinlichkeit erreicht haben. Insbesondere in China ergießt sich jedes Jahr ein immer weiter wachsender Strom von Ingenieuren und Wissenschaftlern auf den Arbeitsmarkt, welche sich mit diesem Thema beschäftigen. Der zunehmende Fortschritt beeinflusst zusätzlich diese Entwicklung. Allerdings versagen bisher Menschen und auch leistungsfähige Modelle bei der längerfristigen Prognose von komplexen Systemen, die den Potenzgesetzen gehorchen, wie der Wirtschaft oder dem Wetter.
Die sogenannte Bayessche Statistik bildet heute die methodische Grundlage für viele Prognosemodelle. Diese steht im Gegensatz zur Methodik nach Fisher, die heute kaum mehr im Einsatz ist. Es gibt allerdings einige Ausnahmen wie z. B. in der Demoskopie.
Wer die Prognosemodelle verstehen will, kommt nicht umhin, sich mit der Wahrscheinlichkeitstheorie zu beschäftigen. Diese schafft einen anderen Blick auf die Welt, als wir ihn herkömmlich im Alltag gewöhnt sind. Das ungewohnte Denken in Wahrscheinlichkeiten ist Voraussetzung, um die Arbeitsweise von Prognosemodellen und deren Interpretation nachvollziehen zu können. Anhand des sogenannten "Ziegenproblems" kann man das Denken in Wahrscheinlichkeiten gut veranschaulichen.
Zu versuchen, Prozesse, wie etwa das Wachstum einer Volkswirtschaft, den Kursverlauf von Währungen oder das Wetter über längere Zeiträume mit geringer Fehlertoleranz zu prognostizieren, dass dadurch ein echter Mehrwert entsteht, sind zum Scheitern verurteilt und Zeitverschwendung. Zumindest deuten darauf empirische Untersuchungen hin.
Dennoch gibt es auch bei komplexen Systemen, bei deren laufender Entwicklung man es mit den Potenzgesetzen zu tun bekommt, durchaus empirisch gut fundierte Ansätze, um zumindest bestimmte Wahrscheinlichkeiten für ein Verlaufsmuster anzugeben. Wenn sich winzig erscheinende Ungenauigkeiten in den Anfangsbedingungen in einem System wie dem Wetter oder den Finanzmärkten exponentiell fortsetzen, können selbst kleinste Veränderungen für völlig andere Endbedingungen sorgen. Exakte Prognosen sind in einem solchen System auf mittlere Sicht nicht möglich, jedoch können durchaus bestimmte Eintrittswahrscheinlichkeiten aufgrund bestimmter historischer Muster angegeben werden, wenn die Daten mit viel Erfahrung und validem Datenmaterial sinnvoll miteinander verknüpft werden.

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