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Die Zukunft voraussagen: Erfahrungsberichte eines Ökonomen und eines Meteorologen

Begegnung zwischen Pierre Eckert, wissenschaftlicher Experte der regionalen Niederlassung von MeteoSchweiz, die für die Westschweiz zuständig ist, und Valentin Bissat, Ökonom/Stratege bei Mirabaud Asset Management. Die beiden tauschen sich über die Modelle zur Erstellung von Zukunftsprognosen aus, die in ihrem jeweiligen Bereich gebräuchlich sind.

Die Société Nautique de Genève ist anlässlich des Bol d’Or Mirabaud ausnahmsweise für jedermann zugänglich – und entsprechend turbulent geht es dann jeweils zu und her. Mucksmäuschenstill wird es nur am späten Freitagnachmittag. Dann nämlich informiert Pierre Eckert, Wetterexperte der regionalen Niederlassung von MeteoSchweiz, die Teams über die Wetterprognosen für die Regatta. Bise oder Brise, Flaute oder Unwetterwarnung, West- oder Ostwinde vom Wasser in Richtung Schweizer oder französisches Seeufer: Diese Informationen sind wesentlich für die Wahl der Regatta-Strategie.

Sowohl in der Meteorologie als auch in der Ökonomie gibt es zahlreiche digitale Modelle zur Erstellung von Prognosen. Valentin Bissat und Pierre Eckert haben sich in der regionalen Niederlassung von MeteoSchweiz in Genf, dem Sitz der Weltorganisation für Meteorologie, getroffen. Hier erstellen Prognostiker ihre Wetterberichte für die Westschweiz. Ziel des Treffens war es, die Methoden zu vergleichen, die in ihren beiden Bereichen, in denen Prognosen eine wichtige Rolle spielen, angewandt werden.

Von Orakeln zu Superrechnern

«Seit jeher hat der Mensch versucht, die Zukunft vorauszusagen», erklärt der Meteorologe. «Im Griechenland der Antike weissagte die Pythia im Orakel von Delphi die Zukunft. Heute werden Zukunftsprognosen mithilfe von Differenzialgleichungen und Superrechnern erstellt.» Woher kommt dieses Bedürfnis, in die Zukunft zu blicken? «Die Menschen möchten wissen, was sie erwartet», bestätigt Valentin Bissat. «Prognosen beruhigen und erleichtern Entscheidungen.»

Im Alltag beeinflusst die Wettervorhersage zahlreiche Entscheidungen, sei es in Bezug auf die Wahl der Kleidung oder hinsichtlich der Planung eines Grillabends am Wochenende, einer Bergwanderung oder eines Bootsausflugs auf dem See. «Sie haben aber auch unmittelbare wirtschaftliche Auswirkungen, beispielsweise in der Landwirtschaft, da drei aufeinanderfolgende regenfreie Tage nötig sind, bevor man geschnittenes Gras als Heu einfahren kann», so Pierre Eckert.

Auch Ökonomen nutzen Wettervorhersagen. «Uns interessiert beispielsweise, wie lange der Winter anhalten wird», erläutert Valentin Bissat. «Länger anhaltendes Winterwetter bremst die Baubranche, was sich wiederum auf das Wirtschaftswachstum auswirkt.»

In der Meteorologie wie in der Wirtschaft werden Prognosen primär auf Grundlage digitaler Modelle erstellt. MeteoSchweiz hat erst kürzlich ein neues Prognosemodell für den Alpenraum namens Cosmo1 eingeführt. Dank dieses neuen Modells konnte die Genauigkeit der Vorhersagen von zuvor zwei auf nur noch einen Kilometer verbessert werden.

Vorhersagen in der Meteorologie ...

«Für die Erstellung einer Wetterprognose benutzt der Prognostiker verschiedene digitale Modelle», erklärt der Meteorologe.

Die Kombination der Ergebnisse verschiedener Kalkulationsmodelle in Verbindung mit seiner Erfahrung ermöglichen dem Experten die Erstellung einer Wettervorhersage.

Das digitale Wettermodell erfolgt in zwei Etappen. «Zuerst einmal muss die atmosphärische Ausgangssituation bestimmt werden, das heisst Temperatur, Luftdruck, Wind (Windgeschwindigkeit und Richtung) und Luftfeuchtigkeit (Konzentration und Art) im gesamten, vom jeweiligen Modell abgedeckten, Gebiet», erklärt Pierre Eckert. Die Beobachtungen erfolgen laufend mithilfe von Bodensensoren, Satelliten, Radaranlagen, Flugzeugen oder auch Wetterballons.

«Sobald die Ausgangssituation in allen Höhenlagen bekannt ist, werden Berechnungen angestellt. Hierfür werden physikalische Gleichungen bezogen auf Reibung, atmosphärische Kräfte, Thermodynamik und Strahlung verwendet, unter Berücksichtigung der aus der Erdrotation resultierenden Corioliskraft», so der Meteorologe.

... und in der Wirtschaft

Anders als bei den Wettermodellen, die nur auf Ausgangssituation und physikalischen Gleichungen aufbauen, stützen sich die Prognosemodelle in der Wirtschaft vor allem auf historische Daten. «In der Ökonometrie nutzen wir insbesondere zeitlich gegliederte Messreihen. Wir greifen Entwicklungen aus der Vergangenheit auf und replizieren diese. Dann analysieren wir ihr früheres Verhalten, um ihre Tendenzen zu bestimmen. Sind die Ausgangssituationen gleich, übertragen wir dieses Verhalten mithilfe des Wahrscheinlichkeitsprinzips, um eine Zukunftsprognose zu erstellen», so Valentin Bissat.

Während die Meteorologie eine exakte Wissenschaft ist und mit physikalischen Gleichungen arbeitet, handelt es sich bei der Ökonomie um eine Sozialwissenschaft basierend auf vereinfachten theoretischen Modellen der Wirklichkeit. «Darüber hinaus benutzen wir auch Differentialgleichungen für die Erstellung komplexer systemischer Verhaltensmodelle», verrät der Ökonom/Stratege von Mirabaud.

Die Wirtschaftsprognosen fliessen in die Investitionsentscheidung ein, «im Finanz-, aber auch im Industriebereich», konstatiert Valentin Bissat. «Ein prognostizierter konjunktureller Aufschwung kann Unternehmen dazu veranlassen, ihre Produktion zu steigern, zusätzliche Mitarbeitende einzustellen oder zu expandieren.»

Ein Modell zur Berechnung der Inflationsrate

Bei Mirabaud wurden digitale Prognosemodelle zur Bestimmung der Inflationsrate entwickelt. «Diese Modelle beinhalten eine Fehlerkorrektur. Die Variablen können kurzfristig auseinanderdriften, aber langfristig wieder zusammenlaufen», erklärt Valentin Bissat. «Wir bevorzugen eine qualitative Herangehensweise. Die von uns benutzten digitalen Modelle dienen bei der Entscheidungsfindung als Unterstützung. Die Mitglieder des Anlageausschusses analysieren die Zahlen und treffen ihre Anlageentscheidungen dann auf Grundlage ihrer Erfahrung.»

In der Wirtschaft lassen sich Modelle für Schlüsseldaten erstellen. Die fortschrittlichsten Modelle sind jene der Zentralbanken, genannt DSGE  (Dynamic Stochastic General Equilibrium). Sie erstellen Modelle des Verhaltens der Akteure auf mikroökonomischer Ebene und fassen diese in einem globalen dynamischen Modell zusammen. Die erzielten Ergebnisse betreffen das Wirtschaftswachstum, die Inflation und die Arbeitslosigkeit. Andere digitale Modelle prognostizieren Tendenzen an den Märkten und in bestimmten Branchen.

Da es sich bei der Ökonomie um eine Sozialwissenschaft handelt, kann der menschliche Faktor die Ergebnisse beeinflussen. «Die Art, in der Ergebnisse kommuniziert werden, ist manchmal wichtiger als das Ergebnis selbst», gibt der Ökonom von Mirabaud zu bedenken. «Wenn die Zentralbanken ihre Wachstumsprognosen präsentieren, versuchen sie, positive Botschaften zu vermitteln, um zu vermeiden, dass eine negative Interpretation das Verhalten der Menschen in unerwünschter Weise beeinflusst.» Tatsächlich kann eine Wachstumsrate, die niedriger ausfällt als erwartet, eine pessimistische Grundstimmung herbeiführen, die mit einem rückläufigen Konsum und entsprechenden Auswirkungen auf die Konjunktur einhergeht.» Dieser Parameter ist schwierig zu modellieren.

In der Wirtschaft decken die Prognosen in der Regel Zeiträume von einer Woche bis hin zu mehreren Jahren ab, wobei die Zuverlässigkeit mit steigendem Zeithorizont sinkt. In der Meteorologie liefert das globale Modell Prognosen für 10 bis 15 Tage, wobei die Daten für gewöhnlich alle 12 Stunden aktualisiert werden. Genauere Modelle erstellen Prognosen für 1 bis 5 Tage und werden alle 3 Stunden aktualisiert. «Wir können auch Prognosen über 6 Monate erstellen», erklärt Pierre Eckert. «Für die Tropen sind die Prognosen auch recht zuverlässig. El Niño vom vergangenen Winter wurde vorhergesagt. Diese Prognosen werden jedoch unter Verschluss gehalten, weil sie zu Spekulationsgeschäften verleiten könnten. Personen, die über solche Information verfügen würden, könnten auf eine Hausse oder Baisse wetten.»

Zuverlässigkeit von Prognosen

Obwohl digitale Prognosemodelle bereits sehr genau arbeiten, gibt es in puncto Zuverlässigkeit noch Optimierungspotenzial. «Manchmal kann ein Temperaturunterschied von nur einem Grad Auswirkungen auf das gesamte Wettersystem haben. Dann bleibt der erwartete Sonnenschein aus, und stattdessen gibt es Regen», erklärt der Wetterspezialist von MeteoSchweiz. Wir simulieren, welche Auswirkungen eine kleine Abweichung in der Ausgangssituation auf die Vorhersage haben kann. Das ermöglicht uns die Berechnung eines Vertrauensindex. Wenn beispielsweise an Tag 5 die Bandbreite der Möglichkeiten in Bezug auf die Wetterentwicklung eher gross ist, fällt dieser Index entsprechend niedrig aus.»

Valentin Bissat erklärt, dass es solche imaginären Szenarien auch in der Wirtschaft gibt: «Wir führen Stresstests durch. Dabei simulieren wir beispielsweise einen Anstieg der Arbeitslosenzahlen oder Zinsschwankungen und analysieren die Widerstandskraft eines Finanzinstituts oder Finanzinstruments unter den simulierten Bedingungen. Dies ist vor allem für das Risikomanagement sehr nützlich.»

Sowohl in der Wirtschaft als auch in der Meteorologie bieten die digitalen Prognosemodelle noch Optimierungspotenzial «Damit sind hohe Investitionskosten verbunden», so Pierre Eckert, «nicht nur im Hinblick auf die Superrechner. Es müssten auch zusätzliche Parameter in die Berechnung einbezogen werden, etwa die Bodenfeuchtigkeit oder das Laubvolumen.» Auch in der Wirtschaft ist es nicht einfach, Optimierungen zu erzielen, vor allem aufgrund der Schwierigkeit, Wirtschaftsmechanismen im Modell darzustellen. «Entscheidend sind in der Prognostik Erfahrung und Kompetenz bei der Interpretation der Ergebnisse», ergänzt Ökonom Mirabaud. Und genau das kann ein Superrechner nicht leisten.

Biografie

Valentin Bissat

Ökonom/Wirtschaftsstratege im Strategieteam von Mirabaud Asset Management seit 2013. Er ist Mitglied des Anlageausschusses von Mirabaud & Cie SA. Valentin Bissat arbeitet eng mit dem Chefökonomen zusammen und ist für die makroökonomischen Studien und Analysen verantwortlich. Er beschäftigt sich insbesondere mit der Analyse und der Erstellung von Finanzindikatoren im Zusammenhang mit der Anlagestrategie. Valentin Bissat ist Inhaber eines Bachelordiploms in Wirtschaftswissenschaften der Universität Genf, eines Master in Banking and Finance der Universität St. Gallen und eines CFA-Diploms.