Von den Schwierigkeiten, Krisen zu prognostizieren
13.05.2018 | Prof. Dr. Thorsten Polleit
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Dass es in der Wirtschaft und auf den Finanzmärkten nicht immer geordnet zugeht, sondern dass es von Zeit zu Zeit Erschütterungen und Krisen gibt, ist allgemein bekannt. Doch es ist nicht nur das immerwährende Auf und Ab der Konjunktur und der Vermögenspreise, die so manchem Investor Schlaflosigkeit bereiten.
Mittlerweile treibt viele Anleger vermutlich vor allem auch die Frage um, ob die Krisen nicht immer schlimmer werden, ob sie nicht sogar die Gefahr in sich bergen, irgendwann in einem Systemzusammenbruch zu enden. Was immer aber auch die Beweggründe sind, die den Investor über Krisen - ihre Ursachen und Folgen - nachdenken lassen, eine Frage, die sich vermutlich die meisten Anleger stellen, lautet: Lassen sich Krisen überhaupt in irgend einer Weise verlässlich prognostizieren?
Wie könnte man bei der Krisenprognose vorgehen? Ein Weg besteht darin, die Krisen der Vergangenheit zu analysieren und aus ihnen zu lernen. (Das haben beispielsweise die US-Ökonomen Carmen M. Reinhart und Kenneth S. Rogoff in ihrem Buch This Time Is Different. Eight Centuries of Financial Folly (2009) gemacht.) Beispielsweise in dem Sinne: Man entdeckt eine Entwicklung, der eine Krise zeitlich nachgefolgt ist.
Etwa so, wie man es aus der Naturwissenschaft kennt: Wenn X eintritt, dann folgt mit einer Zeitverzögerung Y (die Krise). Könnte man ein solches X aufspüren, dann hätte man einen "Krisenindikator", der dem Anleger frühzeitig signalisiert, aus dem Markt auszusteigen oder das Portfolio gegen Verluste abzusichern. Verständlich also, dass Anleger eifrig die historischen Krisen studieren und versuchen, ihre Ursachen zu verstehen.
Solch ein Vorgehen klingt auf den ersten Blick viel- und erfolgsversprechend. Auf den zweiten Blick werden jedoch die Hindernisse deutlich. Das erste lautet in aller Kürze: Aus einzelnen Beobachtungen lassen sich keine Regelmäßigkeiten ableiten. Ein Beispiel kann das erhellen: Früher dachte man, alle Schwäne seien weiß. Denn alle Schwäne, die man bislang beobachtet hatte, waren weiß. Aber eines Tages wurden in Australien schwarze Schwäne entdeckt.
Die Aussage, Schwäne seien weiß, erwies sich als falsch. (Man hat es hier mit dem Induktionsproblem zu tun: Einzelbeobachtungen erlauben es nicht, auf Gesetzmäßigkeiten zu schließen.) Das heißt also: Selbst wenn man mit dem Blick in die Vergangenheit einen oder mehrere Faktoren identifiziert hat, die sich als Frühindikatoren von Krisen erwiesen haben, lässt sich daraus nicht notwendigerweise ableiten, dass sie auch künftig für verlässliche Krisenprognosen taugen und dem Anleger sinnvolle Handlungsempfehlungen geben.
Es kommt noch etwas hinzu. Im Bereich des menschlichen Handelns gibt es - anders als in der Naturwissenschaft - kein konstantes Verhalten. In der Naturwissenschaft lassen sich Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufspüren nach dem Motto: Wenn X um x% steigt, verändert sich Y um y%. Derartige konstante (und zahlenmäßig bestimmbare) Ursache-Wirkungsbeziehungen gibt es im Bereich des menschlichen Handelns nicht. Menschen haben Ziele, Wünsche, sie wählen zwischen Mitteln aus, um ans Ziel zu gelangen. All das ändert sich im Zeitablauf (weil der Mensch lernfähig ist).
Die Folge: Unterschiedliche Menschen reagieren auf einen bestimmten Einfluss unterschiedlich, und sie reagieren auf den gleichen Einfluss unterschiedlich zu unterschiedlichen Zeiten. Zwei Beispiele sollen das illustrieren.
Beispiel 1: Die Zentralbank weitet die Geldmenge in der Volkswirtschaft aus. Was ist die Folge? Wenn die Marktakteure die neu erhaltene Geldmenge dazu verwenden, um Güter nachzufragen, steigen die Güterpreise. Anders in dem Fall, in dem die Marktakteure die neue Geldmenge in der Kasse halten, sie nicht ausgeben. In diesem Falle gibt es keinen Anstieg der Güterpreise.
Denkbar ist nun aber auch, dass die Marktakteure erst nach langer Zeit, nachdem die Geldmenge erhöht wurde, mit dem neuen Geld Güter nachfragen. Die Datenlage zeigt dann, dass die Güterpreise steigen, die Geldmenge im Handlungszeitpunkt jedoch unverändert geblieben ist. Man erkennt: Die Wirkung der Geldmengenausweitung auf die Preise ist alles andere als einfach zu beurteilen!
Beispiel 2: Der Staat verschuldet sich. Seine Kreditlasten klettern über die Jahre in die Höhe. Die Verschuldung relativ zum Volkseinkommen erreicht 60%, steigt weiter auf 80%, auf 100%. Eine Krise bleibt jedoch aus. Doch dann plötzlich beginnen die Investoren, einen Bogen um die Schuldpapiere des Staates zu machen, und es kommt zur Krise. In einem anderen Land setzt die Krise bereits bei einer Verschuldungsquote von 80% ein, in noch einem anderen Land kommt es auch bei einer Verschuldung von 200% nicht zur Krise. Was hier gesagt werden soll: Aus dem Erreichen einer bestimmten Verschuldungsquote lässt sich nicht notwendigerweise auf eine bevorstehende Krise schließen.
Kurzum: Auf der Basis vergangener Krisenerfahrungen lässt sich folglich keine verlässliche Krisenvoraussage ableiten. Die Lebenswelt des menschlichen Handelns ist schlichtweg zu kompliziert, als dass sie sich mit naturwissenschaftlichen Methoden einfangen ließe. Doch man muss nicht verzagen. Die gute Nachricht: Alle, die Krisen (oder andere Zukunftsgeschehnisse) prognostizieren wollen, stehen vor dem gleichen Problem. So gesehen haben Sie, verehrter Leser, verehrte Leserin, keinen Nachteil.