Können wir Modelle für die Instabilität von Finanzmärkten verantwortlich machen?

Gastbeitrag von Prof. Dr. Ekaterina Svetlova*

Es wird derzeit vielfach als selbstverständlich angenommen, dass formale Modelle einen bedeutenden Teil der Schuld für die Instabilität an den Finanzmärkten während der vergangenen Krisen tragen. Sie haben es nicht geschafft, die Probleme vorauszusagen. Risiken und die Bewertungen von Vermögenswerten wurden vielfach falsch berechnet und damit den meisten Anlegern irreführende Signale gegeben. Modellgesteuerte Fonds haben durch prozyklische Transaktionen Marktschwankungen verstärkt und teilweise spektakuläre Verluste erzielt.

Eine bedeutende Rolle bei der Schuldzuweisung von Finanzmarktproblemen an die formalen Modelle spielt die sogenannte Performativitäts-These, die von den Soziologen Michel Callon und Donald MacKenzie formuliert wurde. Gemäß dieser These beeinflussen Modelle durch ihren Gebrauch in der Praxis Marktereignisse und schaffen sogar neue Märkte. Der Gebrauch der Modelle soll erst die Welt erzeugen, die jene Modelle beschreiben. Wenn Modelle Risiken als zu niedrig beurteilen, erhalten wir eine Welt, wo Risiken zu gering eingeschätzt werden. Wenn Modelle Vermögenswerte falsch bewerten, werden diese Vermögenswerte auch auf den echten Märkten mit einem falschen Preis versehen.

Für das Verständnis von Instabilität an den Finanzmärkten ist es deshalb von größter Wichtigkeit zu untersuchen, wann Modelle tatsächlich zu Handlungen in Finanzmärkten führen und sich hieraus eine ökonomische Realität ergibt. Nur wenn dies der Fall ist, können wir Modelle für die Krisen mitverantwortlich machen.

Wenn man auf die Stimmen von Praktikern hört sowie empirische Untersuchungen aus verschiedenen Bereichen der Finanz-Industrie betrachtet, kommen allerdings an dieser Ansicht Zweifel auf. Die an den Finanzmärk­ten handelnden Personen vertrauen oft ihren eigenen Modellen nicht und haben Mechanismen entwickelt, die Ergebnisse zu unterlaufen. Modelle werden häufig in den konkreten Marktsituationen nicht mehr beachtet. Sie werden manipuliert, um ein schon vorgefasstes Ergebnis zu erhalten oder werden nur dann zur Entscheidungsfindung hinzugezogen, wenn ihr Ergebnis eine bestimmte Einschätzung stützt. Modelle werden regelmäßig von Menschen verworfen, wenn ihnen die Ergebnisse nicht mehr zu passen schei­nen.

Ein Musterbeispiel der Anhänger der Performativitäts-These ist das sogenannte Black Scholes Modell, ein Ansatz zur Wertbestimmung bei Optionen. Die Performativitäts-Schule zeigte, wie dieses Modell allgemein akzeptiert wurde und sich in der Folge der Handel mit Optionen deutlich erhöhte. Es liegt also nahe, zu behaup­ten, dass durch dieses Modell der Optionshandel in der jetzigen Form eigentlich erst ermöglicht wurde.

Wissenschaftler mit praktischer Erfahrung im Optionsgeschäft wie Nassim Taleb, Espen Haug und Pablo Triana haben an dieser Ansicht aber klare Zweifel angebracht. Sie sind der Meinung, dass das Black Scholes Modell Märkte nicht beeinflussen konnte, weil es in seiner eigentlichen Form nie verwendet worden ist. Diese Kritik bezieht sich vor allem auf den für das Modell zentralen Begriff der implizierten Volatilität. Händler wissen, dass die Volatilität nicht stabil ist, wie es das Modell annimmt. Sie schalten die unzulängliche Mathematik des Modells aus, indem sie den Volatilitätsparameter manipulieren. Durch die Setzung einer bestimmten Volatilitäts­zahl erhalten Optionshändler den Preis, der ihrer Meinung der gegenwärtigen und zukünftigen Marktlage entspricht. Damit hilft das Modell Händlern, ein Urteil auszudrücken, das eigentlich schon gebildet wurde, bevor die Zahlen erzeugt wurden.

Die empirische Forschung in anderen Gebieten von Finanzmärkten liefert ein ähnliches Bild. Soziologen demonstrier­ten zum Beispiel, dass Wertpapier-Analysten sehr oft bei der Bewertung eines Unternehmens oder einer Industrie zuerst ihre Einschätzung bilden und danach dann die Zahlen in ihren Bewertungsmodellen so anpassen, dass diese mit dieser Einschätzung zusammenpassen.

Auch meine Forschungsergebnisse im Bereich des aktiven Portfoliomanagements haben ergeben, dass professio­nelle Investoren Modellen im Grunde misstrauen und sie nur sehr vorsichtig anwenden. So verwenden zum Beispiel einige von mir interviewte Portfoliomanager zur Bewertung von Aktien oder Renten Diskontie­rungs-Modelle wie DCF (Discounted Cash Flow) oder DDM (Dividend Discount Model). Die ermittelten Bewertungszahlen sind wichtig, weil sie anzeigen, ob eine bestimmte Anlage vom Markt unterbewertet wird und man kaufen sollte; bzw. ob sie überbewertet wird und man verkaufen sollte. Das Modell liefert ein konkretes Signal (unterbewertet oder überbewertet), dass mit einer genauen Handlungsanweisung (kaufen oder verkaufen) verbundenen ist.

Die Forschung zeigt jedoch, dass Portfoliomanager, obwohl sie Diskontierungs-Modelle verwenden, sich nicht immer nach den quantitativen Empfehlungen von Modellen richten. Sie machen ein so genanntes "qualitatives Overlay", d. h., sie überprüfen die Glaubwürdigkeit ihrer Modell-Schätzung. "Qualitatives Overlay" beruht auf einer Plausibilitätsbetrachtung der Annahmen und der Eingangsdaten des Modells. Zum Beispiel erläu­terte ein Fondsmanager, dass sein DCF-Modell vor einigen Jahren anzeigte, dass Aktien in den Schwellenlän­dern überbewertet waren. Diese Bewertung beruhte jedoch nur auf der Tatsache, dass man im Modell eine sehr hohe Risikoprämie für Schwellenländer annahm. Diese Annahme war historisch bedingt, und der Portfolioma­nager wusste das. Er wusste auch, dass Eingangsdaten häufig im Allgemeinen nicht quantitativ bestimmbar und folglich so subjektiv wie ungenau sind. Damit wären sie eigentlich für das Modellieren ungeeig­net. Darum ist qualitatives Overlay der wichtigste Teil einer Anlageentscheidung: Die Ungenauigkeit von Annahmen und Modellen soll in situ korrigiert werden.

Um das Beispiel fortzusetzen berichtete der Portfoliomanager, dass er die Annahme der hohen Schwellenländer-Risikoprämie anzweifelte, weil er von einigen bedeutenden Fortschritten in diesen Ländern überzeugt war. Er sagte, dass Schwellenländer in den letzten 10 Jahren bedeutende Entwicklungen bezüglich der Unterneh­mensführung, Wirtschaftspolitik, Stabilität etc. gemacht haben. Modelle erfassen diese strukturellen Änderungen aber nicht und werden daher von Menschen im qualitativen Teil der Entscheidungsfindung verwor­fen. Schließlich wurde das Ergebnis des DCF-Modells, Schwellenländer niedrig zu gewichtigen, ignoriert. Das persönliche Werturteil des Portfoliomanagers setze sich gegen die Mathematik des Modells durch.

Aufgrund meiner Forschungsergebnisse kann man annehmen, dass dieses Vorgehen auf den Kapitalmärkten eher die Regel als eine Ausnahme ist. Auch Interviews mit quantitativen, also rein modellgestützt arbeitenden Portfoliomanagern bestätigten, dass sie ihre rein quantitativ ermittelten Rangordnungen von Wertpapieren und durch Computer gelieferte Preissignale vor der Umsetzung noch einmal qualitativ überprüfen.

Mit anderen Worten verhalten sich diese Kapitalanleger wie Piloten, die vorwiegend mit Autopilot fliegen, in schwierigen Situationen aber dann doch wieder mit der eigenen Hand das Steuer übernehmen.

Man könnte jetzt einwenden, dass Optionshändler, Wertpapier-Analysten und Portfoliomanager die zurückliegen­den Finanzkrisen vielleicht verstärkt, aber nicht verursacht haben; folglich ist es egal, wie sie Modelle verwenden, oder ob sie ihren Empfehlungen folgen.

Es ist das Gebiet des Risikomanagements, wo die Krisen entstanden, und wo der Gebrauch von Modellen dazu führte, dass Risiken von bestimmten Wertpapieren (US-Hypothekenanleihen, Anleihen maroder Staaten) welt­weit als zu niedrig veranschlagt wurden. Jedoch gibt es starke Hinweise, dass sich der Umgang mit Modellen in den Risikomanagement-Abteilungen nicht besonders von den anderen Gebieten der Finanzmärkte unterschei­det: Modelle werden von ihren Anwendern selbst infrage gestellt oder irrelevant gemacht.

So hatten zum Beispiel Manager des erfolglosen Hypothekenriesen Fannie Mae ein hoch entwickeltes Risikowarnsys­tem implementiert. Als dieses dann aber tatsächlich anschlug, wurden die hierdurch erzeugten Warnungen ignoriert. Stattdessen entschieden sich die Verantwortlichen dafür, mehr Risiko einzugehen. Nur aufgrund von menschlichen qualitativen Entscheidungen wurden gefährliche Hypothekenbonds gekauft, obwohl die Modelle gegen jene Transaktionen sprachen.

Ebenso sind Beispiele bekannt, dass Modelle in den Rating Agenturen verworfen wurden, deren Ergebnisse nicht erwünscht waren. Bezahlt von Emittenten wurden Agenturen veranlasst, die Risikobewertungen zu erzeu­gen, die von Kunden gefragt wurden.

Das erweckt den Verdacht, dass die in Fachkreisen viel diskutierten Mängel von Finanzmodellen (wie z. B. die statischen Probleme mit der Normalverteilung) eher von sekundärer Bedeutung sind, um die Rolle von Modellen bei Finanzmarkt-Instabilitäten zu verstehen. Selbst wenn die in Modellen enthaltene Mathematik vollkommen richtig gewesen wäre, würden die Modelle von handelnden Personen so manipuliert worden sein, dass sie die im Voraus gewünschten Ergebnisse erhalten. Dies scheint das Schlüsselproblem im Umgang mit Modellen zu sein.

Im Allgemeinen zeigen die neuesten Forschungsergebnisse, dass man der Art und Weise, wie Modelle in allen Gebieten der Finanzmärkte gebraucht werden, mehr Aufmerksamkeit schenken sollte. Das Verstehen dessen, wie Kapitalanleger ihre Meinungen geltend machen, indem sie Modell-Signale ignorieren oder korrigieren, würde uns davon abhalten, sich an einer undifferenzierten Kritik an falschen Modellen zu beteiligen und stattdes­sen zum grundlegenden Verständnis von Entscheidungsprozessen an Kapitalmärkten beitragen.

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* Prof. Dr. Ekaterina Svetlova hat die Professur für “International Business and Finance” an der Karlshoch­schule International University in Karlsruhe inne. Sie hat zuletzt insbesondere zum Thema „Risiko und Unsicher­heit“ publiziert. Weitere Forschungsschwerpunkte sind:

• Verknüpfung der Ökonomie mit Geisteswissenschaften wie Philosophie und Soziologie
• Methodologie der Wirtschaftswissenschaften
• Wirtschaftssoziologie und Soziologie der Finanzmärkte
• Modellieren und Umgang mit theoretischen Modellen auf den Finanzmärkten

Vor ihrer wissenschaftlichen Tätigkeit hat Frau Prof. Dr. Ekaterina Svetlova als Analystin und Fondsmanagerin 7 Jahre lang praktische Kapitalmarkterfahrung gesammelt.

Der Text ist bereits erschienen in „Mit ruhiger Hand“ vom 5. Mai 2012 http://www.long-term-investing.de/app/download/5785372776/Mit_ruhiger_Hand_5_5_12.pdf.

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