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Weniger Mathe, Statistik, mehr bio-logische Resilienz
Erkenntnisse und Berechnungen aus Mathematik, Statistik und Psychologie sollen Anleger vor den Launen der Kapitalmärkte schützen und helfen, Portfolios robuster zu machen, Stichwort: Resilienz. Die Biologie blieb bislang aber...
... außen vor - ein Fehler, wie Nassim Taleb meint. Nassim Taleb ist der Autor von dem Bestseller: Black Swan.
Mit der Entwicklung von robusten Portfolios, die zudem noch dem "schwarzen Schwan" standhalten, hat sich Nassim Nicholas Taleb intensiv befasst. Taleb hat sich einen Namen als Chefkritiker von auf Normalverteilungen und auf historischen Simulationen basierenden Risikoberechnungen gemacht, deren Vertreter der Philosoph wegen ihrer Unbeirrbarkeit auch als Soviet-Harvard-Style klassifiziert. Unvorhergesehene Extremrisiken, die Taleb als schwarzen Schwan bezeichnet, bildet die herrschende Lehre nämlich nicht ab. Den Unterschied im Denken illustriert folgendes gut erfundenes Beispiel: Man erinnere sich daran, dass Ex-Fed-Chef Alan Greenspan die von ihm (wohl? !!) mitverursachte Bankenkrise im US-Kongress als nicht vorhersehbar einordnete. Schließlich ist eine Bankenkrise zuvor nie passiert. Der Kongressabgeordnete Nassim Taleb hätte dann gerufen: "Alan Greenspan, Sie sind seit 80 Jahren noch nie gestorben. Macht Sie das unsterblich?" Absence of Evidence ist also nicht mit Evidence of Absence gleichzusetzen.
Anregungen zu seinen Überlegungen zu "Robustness and Fragility" hat Taleb aus dem Reich der Natur bekommen. Talebs Entdeckung der Natur beginnt für den Leser mit einer Überraschung: Der von Selbstzweifeln unbelastet erscheinende Prophet des undogmatischen Risikomanagements gesteht seine Fehlbarkeit ein! Taleb schreibt, der bei seinen Betrachtungen des Zufalls bislang immer nur die Felder "Mathematik" und "Psychologie" beackert hat: "Zu meiner großen Schande habe ich etwas Zentrales vergessen. Lebende Organismen brauchen Variabilität und Zufälligkeiten. Außerdem brauchen sie die Variabilität von Extremistan, bestimmte extreme Stressfaktoren. Ansonsten werden sie fragil." Während in Mediokristan die Welt mit einer Normalverteilung abgebildet werden kann und 25-Sigma-Ereignisse (sprich: extremst unwahrscheinliche Ereignisse, welche unglaublich weit weg von der Norm auftreten) also außen vor bleiben, treten in Extremistan Tail-Risks und schwarze Schwäne auf. Beispiele für Mediokristan sind Verteilungen von Körpergrößen. An den Rändern finden sich einige wenige Pygmäen sowie US-Basketballer und russische Schwergewichtsboxer. Dazwischen drängt sich die Mehrheit der Menschheit. Finanzmärkte spielen in Talebs Lehre immer in Extremistan.
Der Ökonom als Ökologe
Den Back-to-Nature-Anstoß könnte Benoit Mandelbrot - ein bekannter Risikoforscher, den Taleb aber trotzdem schätzt - gegeben haben. Schließlich erläutert Mandelbrot seine Theorie der Fraktale gerne anhand von Küstenlinien, Baumzweigen oder Blumenkohl. Zumindest Mandelbrot entdeckt hier fraktale Ordnungen, aus denen sich Kursschwankungen von Wertpapieren besser als aus konventionellen Modellierungen deuten lassen. In der Ökologie bestehen Versicherungen in der Redundanz. Auf seinem Naturtrip stellt Taleb zunächst fest, dass jedes Säugetier zwei Augen, Nieren oder Lungenflügel hat, ein Ökonom aber im Rahmen von Optimierungsversuchen eine zentrale Niere für mehrere, eventuell auf Time-Share-Basis, etablieren würde. Mit dem Verkauf von überflüssigen Nieren kann zudem Kapital beschafft werden. Die Spezialisierungsvorteile anführende Theorie des komparativen Vorteils von David Ricardo, die auch einen freien Handel fordert, lässt grüßen. Überspezialisierungen sind in der Natur aber nicht vorteilhaft - insbesondere wenn ein Regime-Switch von Mediokristan nach Extremistan stattfindet. Für die Wirtschaft gilt das Gleiche. Talebs Beispiel: die einseitigen Strategien der Banken.
Eine weitere Erkenntnis aus seinen Naturbeobachtungen ist für Taleb, dass es nicht grundlos keine Lebewesen gibt, die größer als ein Elefant oder Walfisch sind. Das ökologische Gleichgewicht gerät dadurch durch den Tod eines Tieres nicht aus den Fugen, und sein Tod hätte auch keine großen Folgen für seine Artgenossen. Der Fall einer großen Bank hatte dagegen erhebliche Folgen für das ökonomische Gleichgewicht. Große Banken mögen effizienter sein, sind aber auch wegen ihrer Spezialisierungen und Optimierungen weniger stabil. Zudem sind Banken wie gesehen eng miteinander verbunden. Als Globalisierungskritiker will Taleb nicht verstanden werden, er verweist aber darauf, dass es auf kleinen Inseln eine größere Biodiversität als auf großen gibt.
Großunternehmen werden jedoch wegen der Zahl ihrer Arbeitsplätze und ihrer besseren Lobby-Arbeit von der Politik gefördert und wachsen weiter. Je mehr künstliches Wachstum, desto größer aber die Verwundbarkeit gegenüber harten Zusammenbrüchen - und mit zunehmender Größe steigt die Verwundbarkeit gegenüber dem schwarzen Schwan. Paradebeispiele lieferte das Jahr 2008. Die Natur wiederum lehrt, dass das Verhindern von kleinen Waldbränden großflächigen Bränden den Boden bereitet.
Damit eine Gesellschaft gegenüber dem schwarzen Schwan robust ist, hat Taleb zehn Prinzipien formuliert: Das erste Prinzip, eine Lehre aus der Finanzkrise: Was zerbrechlich ist, sollte schon dann brechen, wenn es noch klein ist. Ein "too big to fail" wird dadurch verhindert.
Anderes klingt sehr vertraut: keine Sozialisierung von Verlusten und Privatisierung von Gewinnen oder das Verbot von Incentive-Boni für Manager von Finanzrisiken. Eine weitere Anregung ist, dass die auch wegen der Globalisierung sowieso schon komplexe Wirtschaft durch simple Finanzprodukte begleitet werden soll. Die Komplexität der Ökonomie bezeichnet Taleb als eine Form von Leverage (Kredithebel, bzw. Vergrösserung von Risiken durch verstärkte Aufnahme von Fremdkapital/Schulden). Große Mengen an Fremdkapital erlauben in einer solchen Umgebung keine Fehler. Komplexe Systeme, so Taleb, überleben aber nicht wegen Fremdkapital und Optimierungen, sondern aufgrund von lockeren Bindungen und Redundanzen. Diese komplexen Systeme sind auch ein Nährboden für das System zersetzende Gerüchte. Anders als Akerlof/Shiller sieht Taleb aber nicht den Staat dazu auserkoren, wieder Vertrauen zu schaffen. Es müsse das System selbst sein, dass gegenüber Gerüchten robust ist. Wenn diese und andere Prinzipien befolgt werden, soll ein ökonomisches Leben entstehen, dass mehr dem biologischen entspricht: kleinere Firmen, eine reichere Ökologie und kein Leverage. In dieser Welt werden Unternehmer und nicht Banker Risiken eingehen und Unternehmen gegründet und beerdigt werden, ohne dass ein großer Wirbel entsteht.
Talebs Risikokoordinatensystem
Um die Risikowelt anschaulicher darzustellen, hat Taleb eine Risikokarte mit vier Quadranten erstellt. Die ersten beiden bilden Mediokristan, die anderen beiden die Welt von Extremistan ab. Die heile Welt des ersten Quadranten entspricht der eines Labors und weniger dem echten Leben. Mit Prognosen, Wetten im Kasino oder auf ein Tennis-Match kann man richtig oder falsch liegen. Der Pay-off ist binär, ein bisschen schwanger sein nicht möglich (somit 0 oder 1, richtig oder falsch). Schön ist, dass man zwar falsch, aber nicht sehr falsch liegen kann.
Im zweiten Quadranten von Mediokristan wird die Welt etwas komplexer. Nun müssen nicht nur Wahrscheinlichkeiten abgewägt werden, sondern auch die Auswirkungen. Damit kommt eine weitere Variable hinzu. Die Wahrscheinlichkeit für eine Finanzkrise war - insbesondere im Nachhinein betrachtet - gegeben. Die Auswirkung der Finanzkrise war aber auch noch dem smartesten Vordenker unklar. Statistische Methoden erbringen in diesem Quadranten brauchbare Ergebnisse. Allerdings sind diese unter anderem -wegen möglichen Modellfehlern- mit Vorsicht zu genießen.
Wir kommen nach Extremistan. Dort treten die Probleme von Wahrscheinlichkeitsberechnungen deutlicher zutage. Der Beitrag von Extremereignissen wird unterschätzt. Je seltener ein Ereigniss, desto weniger wissen wir über seine Auswirkung. Zur Jahrhundertflut kommt es weniger oft als zur schlimmsten Flut des Jahrzehnts. Die Schäden, die die Jahrhundertflut verursacht, sind aber viel größer. Im dritten Quadranten kommt es zu simplen Auszahlungsstrukturen. Die Möglichkeit von Extremereignissen beeinflusst die Auszahlungen nicht.
Angst vor dem schwarzen Schwan muss man erst im vierten Quadranten haben. Pay-offs sind komplex. Während in den anderen drei Quadranten noch Modelle und Theorien hilfreich sein können, wäre eine solche finanztheoretische Vorgehensweise im vierten Quadrant gefährlich. Dort wird der Unterschied zwischen der Abwesenheit eines Beweises und dem Beweis einer Abwesenheit offenbar. Schon kaum nachweisbare Wahrscheinlichkeiten können aber große Auswirkungen haben. Übrigens kann es sich beim schwarzen Schwan auch um ein positives Ereignis handeln. Auf dem Finanzmarkt sind positive schwarze Schwäne aber rar. Vorstellbar sind diese für zum BeispielVenture-Capital-Investoren.
Die Kunst ist nun, den vierten Quadranten zu verlassen oder die Auswirkungen des schwarzen Schwans abzuschwächen. Naheliegend ist natürlich, das Exposure zu reduzieren und dafür Versicherungen zu kaufen. Zu denken ist beispielsweise an Puts (Absicherungspositionen in einem Aktiendepot).
Zu den weiteren Ratschlägen von Taleb zählt, dass man Redundanzen Optimierungen vorziehen muss. Redundanzen in Form von Cash oder einem Spargroschen ist das Gegenteil zum Kredit. Je geringer die Kreditaufnahme, desto geringer die Verwundbarkeit gegenüber dem schwarzen Schwan. Ein weiterer Ratschlag klingt bekannt: Achtung bei Begriffenwie "Normalverteilung", "Standardabweichung", "lineare Regression", "Sharpe Ratio" oder "Markowitz". Achtung auch bei Stresstests. Heute werden Portfolios mit vergangenen Ereignissen, wie Oktober 1987, Asienkrise, LTCM oder 2008, gestresst. Bevor diese Ereignisse eingetreten sind, gab es diese Stresstests aber nicht. Folglich können diese Stresstests auch nicht vor neuen Extremereignissen schützen. Und um in einem komplexen System eine langfristige Einschätzung machen zu können, muss man davon ausgehen, dass sich nichts Neues ereignet. Dies klingt aber eher nach einem Laborversuch...
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