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Warum aus Big Data oftmals Bad Data werden © LFDE

Analysen Didier Le Menestrel ist Chairman von La Financière de l’Echiquier, einer der markt­führenden un­abhängigen Fonds­gesell­schaften in Frankreich.

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Analysen Didier Le Menestrel ist Chairman von La Financière de l’Echiquier, einer der markt­führenden un­abhängigen Fonds­gesell­schaften in Frankreich.

Didier Le Menestrel 15.04.2016

Warum aus Big Data oftmals Bad Data werden

Wenn die Märkte auf Konjunkturdaten überreagieren …

Gastkommentar ••• Von Didier Le Menestrel


STATISTIKEN. „Die Zahlen sind besser, als erwartet” bzw. „Die Zahlen bleiben hinter den Erwartungen zurück”. Wer freitags gegen 14:30 Uhr, wenn die US-Beschäftigungszahlen bekannt gegeben werden, durch einen Handelssaal geht, kommt definitiv an einem der beiden Sätze nicht vorbei – mitunter ausgeschmückt mit einem enttäuschten Fluch oder einem klangvollen „Yes!” Sobald China etwas früher am Tag einmal andere Zahlen veröffentlicht haben sollte, hat man sicherlich die Gelegenheit, das unvermeidliche „You cannot trust Chinese statistics” (viele Broker sind Angelsachsen) zu vernehmen.

Alternative Kennzahlen

Wenn schon Einigkeit darüber besteht, dass chinesische Statistiken nicht vertrauenswürdig sind, stellt sich die Frage, ob wir dann anderen Statistiken tatsächlich vertrauen können. Ist es richtig, den Konjunkturdaten so viel Bedeutung beizumessen, und was sollen die Märkte damit anfangen? Knifflige Fragen, die in einer fundierten Studie der UBS gestellt wurden.

Wenn die Märkte auf Konjunktur­daten überreagieren, dann sicherlich deswegen, weil die Börsianer sie für sehr zuverlässig halten. Nehmen wir etwa die Verbraucherdaten: Während in den 80er-Jahren 85% der im Rahmen von Meinungsumfragen befragten Personen antworteten, sind es heute nur noch etwa 65%, und die Antworten sind häufiger ausweichend. Die Statistiker versuchen, diesen Rückgang zu umgehen, indem sie Daten direkt im Web suchen, aber damit messen sie dem Verbrauch außerhalb des ­Internets zu wenig Bedeutung bei. Der Weg von den „Big Data” zu den „Bad Data” ist nicht mehr weit: Auch wenn die Daten heute viel detaillierter sind, ist die tatsächliche Zuverlässigkeit der Zahlen nicht unbedingt größer geworden.
Wenn Anleger die veröffentlichten Statistiken dahingehend etwas relativieren, dürfte ihnen dies zu mehr Gelassenheit verhelfen. Ebenso die Betrachtung weniger wichtiger, aber mitunter durchaus relevanter Statistiken. Ein Beispiel? Heute bereiten 50% der Menschen in Shanghai ihre Mahlzeiten nicht mehr allein zu, sondern lassen sie sich liefern. Diese Zahl ist letztendlich aussagekräftiger als ein unsicheres BIP und sie beruhigt – sowohl in Bezug auf den Wandel der chinesischen Wirtschaft in Richtung einer Dienstleistungswirtschaft als auch in Bezug auf deren Wachstumsaussichten.

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