10 Warum uns exakte Prognosen blind machen

00:00:00: Das ist der Podcast.

00:00:01: Herbert und Mara erklären Wirtschaft.

00:00:03: Heute widmen wir uns dem Thema Unsicherheit statt Risiko.

00:00:08: Und das ist wirklich ein Thema, dass eigentlich jeden von uns betrifft?

00:00:13: Absolut!

00:00:14: Also stell dir mal vor du stehst vor einer echt enorm komplexen Entscheidung in deinem Arbeitsalltag Ja.

00:00:20: Vielleicht sogar so ein bisschen beängstigend, ne?

00:00:23: Es geht um unglaublich viel Geld, die Zukunft von dem ganzen Projekt... vielleicht sogar um Arbeitsplätze oder um dein eigenes Erspartes.

00:00:31: Oh ja diese klassische angespannte Atmosphäre im Raum!

00:00:33: Genau die.

00:00:34: und dann tritt da jemand an den Beamer klickt auf die nächste Folie und präsentiert dir eine messerscharfe Prognose, eine konkrete Zahl sagen wir ein prognostiziertes Ausfallrisiko von exakt

00:00:50: Ist auf vier Nachkommastellen genau.

00:00:53: Richtig!

00:00:54: Und wenn man diese Zahl dann so auf der Leinwand sieht, hat das doch irgendwie etwas unheimlich Beruhigendes oder?

00:01:00: Absolut

00:01:01: Es fühlt sich an wie Ingenieurskunst, wie ein medizinisches Röntgenbild, dass die exakt zeigt wo der Knochen gebrochen ist und wie man ihn jetzt schienen muss.

00:01:12: In dem Moment fällt quasi die ganze Last der Entscheidung von dir ab, weil ... Naja.

00:01:16: Die Mathematik scheinbar das Kommando übernommen

00:01:18: hat!

00:01:19: Ja, dass ist halt genau dieser psychologische Reflex den wir alle in solchen Momenten spüren.

00:01:24: Eine so unglaublich präzise Zahl, die suggeriert uns einfach... Wir haben die Welt verstanden.

00:01:30: Wir haben sie Zukunft vermessen.

00:01:32: Sie ist in unseren komplexen Algorithmen quasi sicher gefangen und wir haben das absolute Chaos da draußen vollständig im Griff.

00:01:41: Das klingt eigentlich zu schön, um wahrzusein.

00:01:43: Ist es auch!

00:01:45: Diese mathematische Präzision, die wirkt auf unseren Verstand der ja Unsicherheit zutiefst verabscheuert wie so ein warmes Bad.

00:01:52: Ein sehr schönes Bild.

00:01:53: Wir klammern uns da förmlich an den Nachkommersstellen weil sie uns Kontrolle versprechen.

00:01:58: Und genau diese scheinbare mathematische Sicherheit und das ist eigentlich die Kernide unseres heutigen Diebdives in die Quellen ist in Wahrheit die allergefährlichste Falle der gesamten modernen Wirtschaft.

00:02:10: Ohja Definitiv.

00:02:11: Um zu begreifen, wie zerstörerisch diese Illusion der Kontrolle wirklich sein kann, da müssen wir gar nicht weit in irgendwelche trockene Theorie abschweifen.

00:02:19: Nee!

00:02:19: Wir drehen die Uhr einfach kurz zurück.

00:02:21: Genau – ins Jahr... ...zwei-tausend acht.

00:02:24: Wenn wir uns die Berichte und Analysen aus dieser Zeit heute ansehen, dann zeigt sich da ein echt erschreckendes Bild.

00:02:30: In den Server-Räumen der ganzen globalen Banken liefen damals die teuersten, ausgeklügelsten Computermodelle der Geschichte.

00:02:39: Diese

00:02:39: berühmten Value at Risk Modelle!

00:02:41: Richtig

00:02:42: – Value At Risk.

00:02:43: Die haben jeden einzelnen Tag für gigantische weltweite Portfolios exakt berechnet wie viel Geld so eine Bank am nächsten Tag im allerschlimmsten denkbaren Fall verlieren könnte.

00:02:54: und das war keine grobe Schätzung

00:02:56: überhaupt nicht.

00:02:57: Das war harte kalte Mathematik.

00:02:59: Das ganze System wirkte bis in den letzten Winkel absolut beherrschbar.

00:03:04: Und

00:03:05: dann?

00:03:05: Aus dem absoluten Nichts heraus kippte das komplette Weltfinanzsystem und stand quasi Millimeter vor dem totalen Kollaps.

00:03:12: Ein

00:03:12: systemischer Zusammenbruch, der wirklich so gewaltig war dass keines dieser Millionen-Dollarmodelle ihn auch nur als theoretische Randnotiz auf dem Schirm hatte.

00:03:22: Krass

00:03:22: oder?

00:03:22: Ja!

00:03:23: Laut der Mathematik dieser Banken hätte das, was in dem Jahr ist, eigentlich nicht einmal in einer Million Jahren passieren dürfen.

00:03:32: Okay aber warte mal kurz da hake ich mal ein.

00:03:36: haben die sich damals vielleicht schlicht und ergreifend verrechnet.

00:03:40: also war da irgendwo einen banaler Fehler im Code eine falsch gesetzte Klammer in der Formel oder Einfach veraltete Software, die mit den Datenmengen gekräscht ist.

00:03:51: Das ist natürlich die naheliegendste Erklärung ne?

00:03:53: Dass da einfach ein menschlicher Fehler passiert is'.

00:03:55: Ja, denkt man ja sofort!

00:03:56: Aber

00:03:57: das war hier überhaupt nicht der Fall... Der wahre intellektuelle Spandal von zwei tausend acht war eben kein banaler Rechenfehler.

00:04:04: Okay

00:04:04: Die Mathematik in diesen Modellen die war in sich absolut fehlerfrei logisch konsistent und eigentlich brillant konstruiert.

00:04:11: Aber warum ist es dann so katastrophal gescheitert?

00:04:14: Der fundamentale Fehler lag in der Prämisse selbst.

00:04:17: Man hat da versucht, etwas mit unglaublicher Präzision zu berechnen das sich seiner ganzen Natur nach schlichtweg gar nicht berechnet lässt.

00:04:26: Man hatte zwei völlig unterschiedliche Konzepte der Realität miteinander vermischt und wenn wir unser heutiges Material so durchkämmen, dann stoßen wir immer wieder auf genau diese eine fatale Verwechslung

00:04:39: Und die passiert bis heute in den Vorstandsetagen, oder?

00:04:41: Jeden

00:04:42: Tag.

00:04:43: Also müssen wir erst einmal klären, wo eigentlich die Grenzen der Mathematik liegen und was diese Modelle überhaupt fassen können und was nicht.

00:04:51: Genau!

00:04:51: In den Texten, die wir uns vorhin angeschaut haben, sticht da eine bestimmte Unterscheidung ganz besonders hervor.

00:04:57: Ja, die von Frank Knight Richtig –

00:04:59: Der Ökonom Frank Knight hat schon in den neunzehntzwanziger Jahren also wirklich lange Vorkomputern und Algorithmen strikt zwischen zwei Welten getrennt Auf der einen Seite das Risiko und auf der anderen Seite die Unsicherheit.

00:05:13: Und das ist wichtig, weil wir im Alltag beide Begriffe ja eigentlich ständig synonym verwenden!

00:05:19: Ja klar man sagt oh das ist ein großes Risiko oder die Lage ist sehr unsicher und meint eigentlich exakt dasselbe Bauchkommeln.

00:05:26: Eben

00:05:27: aber in der Ökonomie ist es ein Unterschied ums Ganze.

00:05:31: Kneid hat das sehr sehr präzise definiert.

00:05:34: Wie genau?

00:05:35: Also

00:05:35: Risiko in der strikten Kneidchen-Definition bedeutet, dass wir uns in einer Welt bewegen, in der wir alle potentiellen Ausgänge eines Ereignisses kennen und nicht nur das.

00:05:46: Wir können jedem dieser Ausgänger auch eine exakte mathematische Wahrscheinlichkeit zuordnen.

00:05:52: Ah ok!

00:05:53: Das lässt sich ja für den Alltag super leicht greifen – das ist wie beim perfekten Würfel am Casinotisch.

00:05:58: Ganz genau

00:05:59: Ich gänne die sechs Seiten.

00:06:01: Ich weiß ganz sicher, es kann nur eine Zahl von eins bis sechs fallen.

00:06:05: Es wird plötzlich keine sieben

00:06:07: auftauchen.

00:06:07: Hoffentlich nicht!

00:06:09: Und der Würfel wird sich im Flug auch nicht plötzlich in eine Kaffeetasse verwandeln ne?

00:06:13: Die Wahrscheinlichkeit ist für jede Seite exakt ein sechste.

00:06:17: Das System ist in sich komplett geschlossen

00:06:19: und weil das System geschlossen ist greifen eben die Gesetze der Stochastik.

00:06:23: Das gilt für das Casino aber das gilt eben auch für extrem komplexe aber stabile Systeme.

00:06:30: Hast du dann Beispiel?

00:06:31: Denk mal an eine Lebensversicherung.

00:06:33: Ah, okay!

00:06:33: Ein Versicherungsmathematiker also ein Aktuar der weiß natürlich überhaupt nicht ob du oder ich morgen vom sprichwärtigen Bus überfahren werden.

00:06:41: Gott bewahre Ja.

00:06:43: Aber wenn er hunderttausend Menschen unserer Altersgruppe und Demografie zusammen nimmt dann greift das Gesetz der großen Zahlen Sterbetafeln.

00:06:52: Sie kennt die Wahrscheinlichkeiten für diese Hunderttausein-Menschen extrem präzise.

00:06:57: Deshalb können die ihre Tarife auf den Cent genau kalkulieren und absolut verlässlich Profit machen.

00:07:03: Okay, das ist also Risiko.

00:07:05: ich kann es greifen Ich kann Wahrscheinlichkeiten berechnen, ich kann's bepreisen Und am Ende des Tages auch versichern

00:07:11: Richtig.

00:07:12: Wenn das also die berechenbare warme Welt des Risikos isst Was genau ist dann die andere Seite?

00:07:19: Wie definiert Kneid diese echte Unsicherheit

00:07:22: Die echte Neitsche-Unsicherheit, das ist als würdest du einen komplett dunklen Raum betreten indem du nicht den Hauch eine Ahnung hast was sich darin findet.

00:07:32: In dieser Welt kennen wir nicht einmal alle potenziellen Ausgänge geschweige denn ihre Wahrscheinlichkeiten.

00:07:37: Also um bei der Casino Analogie von vorhin zu bleiben Jemand drückt dir im Dunkeln einen völlig asymmetrischen unbekannten Gegenstand in die Hand und verlangt dann von dir die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass dieser Gegenstand auf einer bestimmten Seite landet.

00:07:53: Genau!

00:07:53: Du weißt nicht mal wie viele Seiten das verdammte Ding hat?

00:07:56: Du

00:07:56: kennst den Schwerpunkt nicht, du hast null historische Daten darüber, wie dieses Objekt überhaupt rollt.

00:08:01: Richtig – und wenn wir das jetzt mal auf die echte Wirtschaft übertragen….

00:08:05: Da gab es ja dieses schöne Beispiel in unseren Artikeln ….

00:08:07: Ah

00:08:08: mit der Technologie.

00:08:09: Ja Die Frage lautet Wird es in den nächsten zehn Jahren eine völlig neue, bahnbrechende Technologie geben die dein aktuelles Geschäftsmodell komplett überflüssig macht?

00:08:20: Und das kann ja niemand berechnen.

00:08:21: Wir haben keine historischen Datenreihen für Dinge, die in der Form noch nie passiert sind.

00:08:26: Eben!

00:08:27: Wir wissen nicht welche Technologie das sein könnte wer sie erfindet oder wie schnell sie sich auf dem Markt durchsetzt.

00:08:33: Das ist dann definitiv kein Würfelspiel mehr.

00:08:35: Nee, das ist echte unkalkulierbare Unsicherheit.

00:08:38: Das pure Unbekannte!

00:08:40: Und das Perfide daran ist ja dass menschliches Verhalten politische Umbrüche oder echte technologische Sprünge eigentlich immer in das Reich dieser Unsichheit fallen?

00:08:48: Absolut

00:08:49: es gibt schlicht keine Sterbetafeln für Start-ups oder für das Verhalten von Millionen von Konsumenten bei einer völlig neuen Erfindung.

00:08:56: Es ist einmalig

00:08:57: Ja Es entzieht sich komplett der Statistik.

00:09:00: Okay, und hier wird es jetzt extrem spannend wenn wir den Bogen zurück zu zwei tausend acht spannen.

00:09:06: Wenn wir jetzt wissen dass diese echte Unsicherheit schlichtweg nicht in Wahrscheinlichkeiten fassbar ist ja was passiert dann?

00:09:13: Wenn die brillantesten Mathematiker der Wall Street genau diese unsicherheit nehmen und sie mit roher Gewalt in ein Computermodell pressen das eigentlich für Würfelspiele- und Lebensversicherungen gebaut wurde

00:09:26: Dann bauen wie eine Zeitbombe

00:09:28: Krass.

00:09:28: Die Finanzwelt hat damals einfach so getan, als sei der globale Immobilienmarkt mit all seinen vernetzten Krediten ein Würfel mit bekannten Seiten.

00:09:38: Wahnsinn!

00:09:38: Man hat Millionen von Kredoten vergeben teilweise an Menschen komplett ohne Einkommen und diese Kredite wurden dann gebündelt in winzige Stücke zerschnitten und in hochkomplexe Finanzprodukte verpackt.

00:09:50: Diese ominösen CDOs

00:09:52: Genau die.

00:09:53: Und das war eine völlig neue Konstellation.

00:09:56: So etwas hatte es in dieser globalen Dimension und Vernetzung vorher schlichtweg noch nie gegeben!

00:10:01: Man stand also eigentlich knietief im dunklen Raum der neizischen Unsicherheit.

00:10:06: Aber hallo?

00:10:07: Aber die Modelle haben trotzdem munter jeden Tag Wahrscheinlichkeiten ausgespuckt.

00:10:11: In den Quellen wird ja detailliert beschrieben, wie sie das gemacht haben.

00:10:15: Die haben einfach historische Daten genommen.

00:10:18: Sie schauten auf die letzten zwanzig oder dreißig Jahre und sahen Aha, guck mal.

00:10:22: Die Immobilienpreise in den USA sind in dieser Zeit noch nie landesweit gleichzeitig gefallen.

00:10:27: Richtig!

00:10:28: Wenn es in Florida mal kriselte lief es in Texas trotzdem super.

00:10:32: und diese lokale Unabhängigkeit haben die dann in eine mathematische Formel gegossen.

00:10:40: Genau die.

00:10:50: Die Formel hat dann einfach ausgespuckt, weil die Märkte historisch unabhängig voneinander schwanken.

00:10:58: Ist das Risiko dass alle Kredite gleichzeitig ausfallen quasi mikroskopisch klein?

00:11:04: Und die Rating-Agenturen sahen diese Berechnungen und dachten sich super wir vergeben das AAA Rating Das absolute Gütesiegel für Sicherheit.

00:11:13: Sie haben die Unsicherheit einer völlig neuen Marktdynamik genommen, haben sie einmal kräftig durch den Fleischwolf der Vergangenheitsdaten gedreht und das Ganze dann wie ein berechenbares Risiko behandelt.

00:11:24: Okay aber ich muss da mal kurz die Gegenseite einnehmen.

00:11:27: aus der Perspektive von so einem Bank-CEO ist eine Vorgehensweise doch wahnsinnig verlockend.

00:11:33: Klar natürlich!

00:11:34: Man kann sich ja schlecht vor dem Vorstand oder die Aktionäre stellen Leute, wir haben hier riesige Kreditpakete geschnürt.

00:11:41: aber um ehrlich zu sein.

00:11:42: Wir stochern völlig im Nebel und haben keine Ahnung wie dieser Würfel aussieht.

00:11:46: Das kommt nicht so gut an ne?

00:11:47: Eben!

00:11:48: Man braucht doch irgendeine konkrete Zahl um handlungsfähig und professionell zu wirken.

00:11:53: Diese drei Komma eins vier eins fünf Prozent auf der Powerpoint Folie die sind doch im Grunde nur eine Art psychologische Dienstleistung für das Management.

00:12:01: Ja, es ist reine Beruhigungsfolklore.

00:12:06: Es lindert vielleicht die Angst der Führungsetage vor dem Unbekannten aber es macht das gesamte Unternehmen völlig blind für die Realität da draußen!

00:12:14: Um wirklich zu verdeutlichen, warum das so extrem gefährlich ist liefert uns der Autor Nassim Taleb in den Quellen sein berühmtes Bild des Schwarzen Schwan.

00:12:25: Ah!

00:12:26: Der schwarze Schwan?

00:12:27: Das passt hier wirklich perfekt.

00:12:28: Ja, Taleb verweist da auf die Geschichte der Wissenschaft.

00:12:32: Jahrhunderte lang waren sich die Menschen in Europa absolut sicher.

00:12:36: alle Schwäner auf der Welt sind weiß.

00:12:38: Das war für die kein Glaube ein harter empirischer Fakt.

00:12:44: Genau, jeder Schwan den jemals ein Europäer dokumentiert hatte war weiß.

00:12:49: Die statistische Wahrscheinlichkeit für einen anders farbigen Schwan lag in ihren Modellen exakt bei null Prozent!

00:12:55: Bis dann im späten siebzehnten Jahrhundert europäische Entdecker in Australien an Land ging und plötzlich schwammen da schwarze Schwäne durch die Flüsse.

00:13:05: Die gesamte historische Datenbasis aus Europa war in der Sekunde, in der das unerwartete Auftrag völlig wertlos geworden.

00:13:13: Ein einziges Gegenbeispiel hat das unumstößliche Gesetz pulverisiert.

00:13:18: Wahnsinn!

00:13:18: Und Thalep liefert dazu in den Texten eine noch drastischere Analogie, die das Kernproblem dieser Bankenmodelle von zwei tausend acht perfekt auf dem Punkt bringt.

00:13:28: Welche meinst du?

00:13:29: Die Illusion des Truthans.

00:13:31: Oh ja.

00:13:31: Stell dir mal ein Truthan auf einer Farm vor.

00:13:34: Okay.

00:13:34: Jeden Tag kommt der Bauer und füttert ihn.

00:13:38: Aus Sicht des Truthans, der übrigens wie so ein fleißiger Risikomanager täglich Daten sammelt, steigt mit jedem neuen Tag die statistische Wahrscheinlichkeit das Menschen durch und durch wohlwollende Wesen sind.

00:13:51: An Tag eintausend hat der Truthan dann eine gigantische Datenbasis.

00:13:56: Sein mathematisches Modell sagt ihm jetzt, dass der Bauer sein absolut bester Freund ist und ihn für immer beschützen wird.

00:14:05: Tja, und Tag-ein-tausend-eins ist der Tag vor Thanksgiving?

00:14:09: Richtig.

00:14:10: Am Tag vor Wengsgewing taucht der Bauer dann nicht mit dem Futter auf sondern mit dem Beil.

00:14:15: Autsch!

00:14:15: Für den Truthan ist das ein schwarzer Schwan – ein völlig unvorhersehbares Ereignis.

00:14:21: Aber das wirklich tragische daran ist ja….

00:14:24: Das mathematische Modell des Truthans war nicht einfach nur nutzlos es war aktiv irreführend.

00:14:30: Die

00:14:30: Meinzelgras.

00:14:31: Naja genau die Daten... die den Truthan in seiner massiven Sicherheit gewogen haben, also dieses tägliche Füttern.

00:14:40: Das war in Wahrheit der Prozess, der ihn für die Schlachtung gemästet hat.

00:14:44: Oh

00:14:44: wow!

00:14:45: Die vermeintliche Sicherheit hat das eigentliche Risiko erst auf das absolute Maximum getrieben.

00:14:51: Krass

00:14:51: Wenn wir das jetzt direkt auf die Wirtschaft übertragen.

00:14:54: Diese lange Phase der steigenden Immobilienpreise vor dem Jahr, war quasi das Füttern.

00:14:59: Die

00:15:00: Banken fühlten sich von Tag zu Tag sicherer und haben ihre Computermodelle mit all diesen guten Daten gefüttert und immer wildere riskantere Kredite vergeben.

00:15:09: Bis dann der Thanks-Taving-Tag des Finanzsystems kam.

00:15:12: Und die wirklich großen Umwälzungen sei es jetzt das Internet Pandemien oder gigantische Finanzkrisen, das sind immer solche schwarzen Schwäne.

00:15:20: Definitiv!

00:15:21: Sie liegen per Definition außerhalb all unserer historischen Daten rein

00:15:26: und genau deshalb scheitert die reine Mathematik so kläglich wenn sie versucht die echte Unsicherheit zu zähmen.

00:15:33: ein Modell kann halt immer nur mit den weißen Schwänen der Vergangenheit rechnen.

00:15:38: Das wirft für mich jetzt aber ein echt massives praktisches Problem auf.

00:15:41: ok schieß los

00:15:42: also.

00:15:43: Wenn all diese wunderbaren Excel-Tabellen und komplexen Computermodelle wertlos sind, sobald wir in das Gebiet der echten Unsicherheit vordringen?

00:15:52: Auf welcher Basis treffen wir Menschen und die Märkte dann überhaupt noch Entscheidungen.

00:15:55: Wir müssen doch trotzdem Fabriken bauen, Kredite vergeben, Geld investieren….

00:16:00: wenn die Mathematik wegfällt – was bleibt denn überhaupt

00:16:03: noch?!

00:16:04: Das ist vielleicht die wichtigste Frage überhaupt!

00:16:07: Und in unserer Quellenanalyse liefert uns John Maynard Keynes, einer der wirklich prägendsten Ökonomen des zwanzigsten Jahrhunderts da die entscheidende Antwort.

00:16:16: Okay was sagt Keynes?

00:16:17: Keynes

00:16:17: schrieb seine wichtigsten Werke ja in den neunzehnhundertreißiger Jahren also mitten während der großen Depression.

00:16:25: Er sammelt eigenen Augen das die Märkte sich überhaupt nicht nach logischen mathematischen Modellen verhielten.

00:16:32: Das haben die da wirklich nicht getan.

00:16:35: Seine Erkenntnis war, wenn wir in der echten Unsicherheit stehen und einfach nicht mehr rechnen können dann übernehmen komplett andere Kräfte das Steuer.

00:16:45: Und zwar?

00:16:46: Die harten Zahlen werden durch Psychologie ersetzt.

00:16:50: In den Texten wird das oft mit diesem Begriff der Animal-Spirit umschrieben.

00:16:53: ne?

00:16:54: Genau die!

00:16:55: Diesem spontanen animalischen Drang zur Handlung, der uns irgendwie antreibt selbst wenn wir die Konsequenzen überhaupt nicht berechnen.

00:17:02: Ja, Keynes argumentiert das wir uns in Ermangelung echter Wahrscheinlichkeiten einfach an Konventionen klammern.

00:17:09: Wir schauen schlichtweg darauf was alle anderen gerade tun.

00:17:12: Exakt!

00:17:13: Wenn alle anderen grade wie verrückt Tech-Aktien kaufen dann gehen wir davon aus dass sie vielleicht irgendetwas wissen was wir nicht wissen.

00:17:20: Wir vertrauen der Masse.

00:17:21: Wir Vertrauen der Masse?

00:17:23: Keynes hat das mit einem Schönheitswettbewerb in einer Zeitung verglüchen.

00:17:27: Ah, der berühmte Keynesianische Beauty Contest Den fand ich beim Lesen extrem faszinierend, weil er so perfekt beschreibt wie Aktienmärkte wirklich ticken.

00:17:36: Denn erzähl mal...

00:17:37: Lass mich das kurz skizzieren!

00:17:39: Also Keynes verglicht das Investieren mit einem Wettbewerb in einer Zeitung bei dem man aus hundert Fotos die sechs hübschsten Gesichter auswählen muss.

00:17:48: und wer die Gesichter wählt, die am Ende von allen Lesern die meisten Stimmen bekommen der gewinnt einen Preis.

00:17:55: aber der clevere Teilnehmer wählt jetzt nicht die Gesichte, die er selbst am höbsten findet.

00:18:00: Nee, das wär naiv.

00:18:01: Erwählt die Gesichter von denen er glaubt dass die anderen Teilnehmer sie am hübschsten finden?

00:18:07: Und weil die Anderen ja genauso clever sind denkt der noch eine Ebene weiter!

00:18:10: Genau.

00:18:11: Er wählt die Gesichtern von denen ihr glaubt Dass die anderen glauben dass die Allgemeinheit sie für die Hübschen hält.

00:18:18: Es ist ein endloses Spiegelkabinett der Psychologie

00:18:21: Wahnsinn oder?

00:18:22: Niemand bewertet mehr den fundamentalen echten Wert einer Sache.

00:18:26: Jeder bewertete nur noch die Erwartungen der andern.

00:18:28: Und das ist die nackte Wahrheit über Entscheidungen unter echter Unsicherheit.

00:18:32: Das eigentliche Fundament der Märkte ist keine harte Mathematik, sondern Vertrauen Stimmung und Herdentrieb.

00:18:39: Wenn die Modelle nichts mehr taugen regiert das kollektive Bauchgefühl.

00:18:42: Aber das bedeutet doch im Umkehrschluss dass Märkte unglaublich fragil sind.

00:18:47: Oh ja wenn das gesamte System nur von der Konvention zusammengehalten wird das sagen wir mal Immobilienpreise nie fallen.

00:18:56: Ja Dann reicht doch der kleinste Riss in dieser Erzählung und das ganze Kartenhaus stürzt ein.

00:19:03: Ich meine, Mathematik ist starre und objektiv – aber Stimmung!

00:19:07: Stimmung kann doch innerhalb von Minuten komplett

00:19:09: kippen.".

00:19:10: Und das ist exakt die Mechanik eines jeden großen Crashs.

00:19:15: Solange die Herde in die gleiche Richtung rennt fühlen sich alle sicher.

00:19:19: Aber sobald ein schwarzer Schwan auftaucht zerbricht die mathematische Illusion der Kontrolle sofort… In dem Moment, in dem die Anleger begreifen dass sie sich nicht in der berechenbaren Welt des Risikos befinden sondern in diesem dunklen Raum der Unsicherheit.

00:19:34: Da schlägt die reine Panik zu.

00:19:36: Weil Sie realisieren das sie eigentlich blind sind.

00:19:39: Genau!

00:19:39: Volatilität an den Märkten entsteht NICHT bei Leute plötzlich Wahrscheinlichkeiten kühl neu berechnen.

00:19:46: Sie entsteht aus der Angst vor dem Unbekannten und Panik ist halt weitaus ansteckender als jede rationale Überlegung.

00:19:54: Da stellt sich mir jetzt nach all diesen Beispielen über verheerende Crashs, Trutan-Illusion und Herdenpanik eine ganz fundamentale Frage.

00:20:03: Wenn Unsicherheit all diese extremen Gefahren birgt, wäre dann eine Welt komplett ohne Unsicherkeit nicht das ultimative Ziel?

00:20:13: Sollten wir nicht alles daran setzen die Wirtschaft komplett planbar zu machen Jedes noch so kleine Detail, solange zu optimieren und abzusichern bis wir das unbekannte restlos ausgemerzt haben?

00:20:24: Dieser Reflex ist total verständlich.

00:20:26: Aber er führt in eine absolute Sackgasse!

00:20:29: Wieso?!

00:20:30: Versteh mich nicht falsch.

00:20:31: Modelle und Berechnembarkeit sind extrem wichtig, wenn wir im Bereich des echten Risikos arbeiten – ein Ingenieur der eine Brücke baut, der muss Risiken extrem konservativ berechnen!

00:20:41: Wir wollen keine Unsicherheit in der Statik eines Bauwerks.

00:20:44: Ja das beruhigt mich sehr, wenn ich über eine Brugge fahre.

00:20:46: Eben aber wenn wir von der wirtschaftlichen Dynamik sprechen liefert uns Frank Knight eine geradezu philosophische Aber knallharte ökonomische Schlussfolgerung

00:20:55: Welche?

00:20:56: Echter unternehmerischer Gewinn entsteht ausschließlich aus echter Unsicherheit.

00:21:00: Warte, das müssen wir tiefer aufdröseln!

00:21:02: Warum soll großer Profit nur genau da möglich sein wo man eben nichts berechnen kann?

00:21:07: Lass uns das mal gedanklich durchspielen.

00:21:08: Stell dir vor du findest eine Geschäftsidee die völlig transparent ist.

00:21:12: Es ist ein glasklares berechenbares Risiko.

00:21:15: Okay

00:21:16: Jeder auf der Welt weiß dass diese Idee mit einer ninety-fünf Prozentigen Wahrscheinlichkeit eine Rendite von zwanzig Prozent abwirft.

00:21:24: Was würde in unserem globalisierten hochvernetzten Markt in der allernächsten Sekunde passieren?

00:21:30: Naja, wenn das eine totsichere Sache ist die jeder durchrechnen kann dann sitzen in Frankfurt London und New York ja riesige Hedgefonds die das sofort in ihre Algorithmen einspeisen.

00:21:40: Genau!

00:21:41: Sie würden mit Milliarden in diesen Markt drängen.

00:21:43: Und wenn alle gleichzeitig genau dassgleiche tun Dann steigt der Preis für den Einstieg Die massive Konkurrenz drückt die Margen Und die Rendite schmelzt sofort dahin.

00:21:50: Exakt

00:21:51: Dieser Prozess nennt sich Arbitrage.

00:21:54: Der Markt saugt jede offensichtliche berechenbare Rendite sofort auf, der Wettbewerb drückt die Preise so lange bis der Profit, der am Ende überhaupt noch übrig bleibt exakt der normalen risikulosen Verzinsung entspricht.

00:22:08: Wenn das System brechenbar ist tendiert der unternehmerische Extra-Gewinn gegen Null.

00:22:14: Du wirst also nicht reichen dem du einen perfekten Fährenwürfel wirst.

00:22:17: Richtig weil jeder am Tisch weiß, was der Würfel wert ist.

00:22:21: Das

00:22:21: bedeutet also, der echte Profit liegt nur in den Lücken, in die die Modelle der Großbanken und Algorithmen eben nicht hineinschauen können?

00:22:28: Ganz genau!

00:22:29: Nehmen wir mal jemanden wie Steve Jobs.

00:22:31: Als er damals das iPhone entwickelt hat gab es keine historischen Datenreihen für ein Smartphone ohne physische Tastatur.

00:22:37: Null!

00:22:38: Jedes Marktforschungsinstitut, das auf historischen Daten basierte hätte gesagt – Die Leute wollen kleinere Handys mit besseren Blackberry-Tastaturen

00:22:45: Und sie hätten sich geirrt.

00:22:46: Jobs hat einen Raum betreten, der in absoluter Dunkelheit lag.

00:22:50: Er hat die neidsche Unsicherheit getragen und weil die Konkurrenz in Ermangelung von Daten nicht folgen konnte oder wollte, hat Apple den gesamten gigantischen Profit

00:23:00: eingestrichen.".

00:23:01: Die Milliarden, die Apple damals verdient hat waren letztlich die Prämie für das Aushalten dieser Unsicherkeit.

00:23:08: Hätte man den Erfolg im Vorfeld berechnen können, hätten Nokia und Microsoft es sofort nachgebaut und die Margen völlig vernichtigt.

00:23:15: Der Profit ist einfach der Lohn dafür dass ein Unternehmer bereit ist sich dem psychologischen Schmerz.

00:23:27: Genau so ist es.

00:23:28: Das

00:23:28: dreht meine Frage nach der völlig sicheren Wirtschaft ja komplett auf den Kopf!

00:23:32: Eine Wirtschaft ganz ohne Unsicherheit wäre also gar nicht das Paradies?

00:23:35: Nee!

00:23:36: Sie wäre eigentlich eine bürokratische Hülle.

00:23:38: Total!

00:23:39: Völlig statisch, völlig langweilig... Es gebe keine gigantischen Durchbrüche mehr, keine disruptiven Ideen weil niemand mehr in das Unbekannte vordringen würde.

00:23:50: Der Motor des Fortschritts würde komplett absterben.

00:23:53: Es wäre eine reine endlose Verwaltung des Status quo.

00:23:58: Wirtschaftlicher Fortschritt erzwingt zwingend, dass wir unsere sicheren Wahrscheinlichkeitsmodelle hinter uns lassen!

00:24:04: Okay das ist ein Wahnsinns-Takeaway?

00:24:07: Lass uns das für deinen Alltag da draußen mal festhalten sozusagen als mentalen Anker unser Gezeitenglosser für die Wirtschaft.

00:24:14: gerne

00:24:14: den strikten Unterschied zwischen Risiko und Unsicherheit.

00:24:19: Das is nämlich nicht nur akademische Theorie.

00:24:22: Das ist ein extrem mächtiger Filter für absolut jede Entscheidung, die du triffst.

00:24:27: Ja und wie du diesen Filter anwendest ist eigentlich simpel erfordert aber ein bisschen Disziplin.

00:24:32: Wenn dir das nächste mal jemand im Meeting in den Nachrichten oder meinetwegen beim Finanzberater eine glasklare präzise Prognose für die Zukunft präsentiert halt kurz inne

00:24:44: ja

00:24:45: und frage dich befinden wir uns hier gerade in einem Casino mit bekannten Regeln oder stehen wir eigentlich im dunklen Wald.

00:24:52: Kennt ihr wirklich irgendjemand alle möglichen Ausgänge und die zugrunde liegenden Gesetzmäßigkeiten?

00:24:58: Handelt es sich um wiederholbare Ereignisse wie die Sterblichkeit von Menschen?

00:25:02: Wenn die Antwort ja ist, dann bist du im Bereich des Risikos!

00:25:06: Dann vertraue den Modellen, rechne es durch, optimiere es und schließe von mir aus eine Versicherung ab.

00:25:11: Aber wenn die Antwort nein lautet... Wenn es um die langfristige Börsenentwicklung geht, um geopolitische Krisen.

00:25:18: Um das Verhalten einer jungen Generation gegenüber einer völlig neuen Technologie?

00:25:22: Ja!

00:25:23: Dann

00:25:23: behandle er es zwingend als echte Unsicherheit.

00:25:27: und in genau diesem Moment musst du sofort misstrauisch werden.

00:25:31: wenn dir jemand versucht die trügerische Präzision des Risikos zu verkaufen

00:25:35: Sei dir absolut bewusst, dass die konkrete Zahl auf der Leinwand nicht die Realität abbildet.

00:25:41: Sondern nur die Angst des Präsentators vor dem Unbekannten betäubt!

00:25:45: Die gefährlichste Zahl ist immer die, die dir Sicherheit vortäuscht – wo in Wahrheit überhaupt keine sein kann.

00:25:50: Die Prognose mit vier Nachkommerstellen für ein Ereignis das noch nie da war….

00:25:55: Das ist quasi dein Ticket auf die Todhahnfarm und genau das ist die wichtigste Lektion aus dem Jahr.

00:26:00: Es ist unser intellektueller Schutzschild gegen schwarze Schwäne.

00:26:04: Lass dich bloß nicht von der Eleganz der Mathematik blenden, wenn unter der Oberfläche in Wahrheit die unberechenbare Psychologie am Werk ist.

00:26:12: Definitiv!

00:26:13: Zum Abschluss wollen wir Dich aber noch mit einem neuen Gedanken aus diesem Themenkomplex entlassen – ein Gedanke den Du für Dich selbst einfach mal durchdenken kannst.

00:26:21: Ja,

00:26:22: wir haben ja heute gesehen dass der echte bahnbrechende Gewinn nur im unkalkulierbaren Unbekannten liegt.

00:26:28: Wenn das wahr ist was bedeutet das dann eigentlich für unsere aktuelle technologische Entwicklung?

00:26:33: Du spielst auf künstliche Intelligenz an?

00:26:35: Genau.

00:26:36: Wir befinden uns ja gerade in einer Ära, in der wir versuchen mit unfassbar riesigen Datenmengen und Superalgorithmen jeden noch so feinen Aspekt unseres Lebens, unseres Konsums und unserer Wirtschaft vorherzusagen.

00:26:48: Big Data versucht quasi die Unsicherheit restlos auszumerzen.

00:26:52: Exakt!

00:26:53: Wir versuchen gewissermaßen KI zu nutzen um die schwarzen Schwäne vorherzusehen lange bevor sie überhaupt schlüpfen.

00:26:58: Aber wenn KI letztlich ja doch nur Muster aus gigantischen historischen Datenmengen erkennt, kann sie dann überhaupt jemals etwas anderes als neiges Risiko berechnen.

00:27:09: Gute Frage!

00:27:10: Wenn wir uns nun also blind auf diese Super-Algorithmen verlassen, rauben Sie uns am Ende den großen unternehmerischen Durchbruch?

00:27:19: Weil Sie uns immer nur das zeigen was innerhalb der sicher berechenbaren Parameter

00:27:23: liegt?!

00:27:24: Oder, und das ist vielleicht die noch viel gefährlichere Variante.

00:27:28: Oje!

00:27:28: Machen uns diese immer perfekteren, immer komplexeren KI-Modelle am Ende einfach nur noch arroganter und blinder?

00:27:36: Bauen wir da gerade eine noch viel größere Version der Modelle von im Jahr twohntausend acht?

00:27:40: Füttern wir uns vielleicht selbst mit Terabytes von Daten nur um die Bühne für den ultimativen schwarzen Schwan zu bereiten?

00:27:48: Puh!

00:27:49: Etwas worüber du beim nächsten Blick auf eine... Todsichere, computergenerierte Prognose ganz sicher nachdenken kannst.

00:27:57: Wir hoffen jedenfalls du gehst ab heute mit einem sehr viel scharferen Blick durch den Prognosedschungel da draußen.

00:28:03: Bleib immer schön neugierig!

00:28:05: Pass auf die schwarzen Schwerne auf und bis zum nächsten Mal.