von FERNANDO NOGUEIRA DA COSTA*
Der Einsatz von Simulationsmodellen hilft dabei, zu untersuchen, wie verschiedene Variablen und Ereignisse in einer komplexen und dynamischen Umgebung interagieren und zukünftige Ergebnisse beeinflussen
Änderungen der kurzfristigen Zinssätze wirken sich auf verschiedene Weise auf zukünftige Zinssätze bereits ausgegebener langfristiger Anleihen aus. Erstens erfüllen sie die Inflationserwartungen der Anleger.
Wenn die kurzfristigen Zinssätze aufgrund von Inflationsängsten steigen, verlangen Anleger höhere Zinssätze für langfristige Anleihen, um die Auswirkungen der erwarteten Inflation auf den zukünftigen Wert der Zinszahlungen auszugleichen.
Änderungen der kurzfristigen Zinssätze spiegeln Änderungen im geldpolitischen Ermessen der Zentralbank wider. Steigen sie aufgrund einer restriktiveren Geldpolitik, rechnen Anleger mit einer künftigen Konjunkturabschwächung und fordern daher höhere Zinsen für langfristige Anleihen, um das gestiegene Kreditrisiko auszugleichen. Bieten öffentliche Schuldtitel nicht ein Staatsrisiko in Landeswährung?!
Spekulanten behaupten, dass sich diese Änderungen auf die Liquiditätsprämie auswirken, die für das Halten langfristiger Anleihen erforderlich ist. Wenn die kurzfristigen Zinsen steigen, würden sich Anleger für liquidere kurzfristige Anlagen gegenüber weniger liquiden langfristigen Anleihen entscheiden.
Dies führt zu einer geringeren Nachfrage nach langfristigen Anleihen. Dies würde zu einem Anstieg der zukünftigen Zinssätze für bereits begebene langfristige Anleihen führen, da deren Preise auf dem Sekundärmarkt zur Anziehung von Anlegern notwendigerweise sinken würden.
Dadurch beeinflussen Änderungen der kurzfristigen Zinssätze durch ihre Auswirkungen auf die Inflationserwartungen, die geldpolitischen Erwartungen und die von den Anlegern geforderte Liquiditätsprämie die zukünftigen Zinssätze bereits emittierter langfristiger Anleihen.
Vorhersagen über die Zukunft in einem Umfeld zu treffen, in dem Entscheidungen dezentralisiert, unkoordiniert und ohne gegenseitige Informationen getroffen werden, erfordert die Analyse von Komplexität und Unsicherheit. Es gibt jedoch einige Ansätze, die Finanzmarktbetreibern dabei helfen können, Prognosen zu erstellen.
Die Analyse historischer Trends auf der Grundlage vergangener Entwicklungen liefert Einblicke über Verhaltensmuster, die sich in der Zukunft wiederholen könnten, obwohl es keine Garantie dafür gibt, dass diese Muster fortbestehen. Die Analyse von Wachstumstrends hilft dabei, saisonale Muster, Konjunkturzyklen und andere Regelmäßigkeiten zu erkennen. Sie unterscheiden sich von zufälligen zyklischen Schwankungen.
Bei der Verwendung von statistischen und Zeitreihenmodellen verlassen sich Betreiber auf Quantifizierungen historischer Muster und Schätzungen zukünftiger Werte basierend auf in den Daten identifizierten Mustern. Sie müssen eine Vielzahl möglicher Szenarien berücksichtigen und Sensitivitätsanalysen durchführen, um zu verstehen, wie sich unterschiedliche Ereignisse und Bedingungen auf zukünftige Ergebnisse auswirken. Dadurch können sie sich auf eine Vielzahl möglicher Ergebnisse vorbereiten.
Ebenso hilft die Verwendung von Simulationsmodellen dabei, zu untersuchen, wie verschiedene Variablen und Ereignisse in einer komplexen und dynamischen Umgebung, die im Laufe der Zeit variabel ist, interagieren und zukünftige Ergebnisse beeinflussen. In jüngster Zeit wurden fortschrittliche Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die für die menschliche Intelligenz nicht offensichtlich sind und dabei helfen können, die Zukunft vorherzusagen.
Obwohl es unmöglich ist, die Zukunft mit absoluter Sicherheit vorherzusagen, tragen diese Ansätze dazu bei, vernünftigere und fundiertere Vorhersagen darüber zu erstellen, was passieren könnte, und ermöglichen es Marktanalysten und Händlern, Entscheidungen auf der Grundlage dieser Vorhersagen vorzubereiten und zu treffen. Wenn man auf die mit dem Prognoseprozess verbundene Unsicherheit vorbereitet ist, ist es möglich, die damit verbundenen Risiken zu mindern.
Bei der Durchführung von Sensitivitätsanalysen wird untersucht, wie sich Variationen der Eingaben in ein Modell oder System auf die Ausgaben oder Ergebnisse auswirken. Zunächst müssen die Variablen im Modell oder System identifiziert werden, die das Potenzial haben, die Ergebnisse zu beeinflussen. Diese Variablen unterliegen einer Sensitivitätsanalyse.
Anschließend müssen die Bereiche bzw. Wertebereiche für jede zu testende Eingabevariable bestimmt werden. Dabei geht es darum, verschiedene Szenarien zu berücksichtigen, beispielsweise den besten (optimistischen) und den schlechtesten (pessimistischen) Fall, oder Spannen auf der Grundlage historischer Daten oder zukünftiger Schätzungen zu erstellen.
Sie müssen das Modell oder System mit jeder Kombination von Eingabevariablenwerten innerhalb der definierten Bereiche ausführen. Früher wurde dies manuell erledigt, jetzt erfolgt dies mithilfe von Software. spezialisiert
Anschließend werden die für jeden Wertesatz der Eingabevariablen erhaltenen Ergebnisse analysiert. Es identifiziert, wie sich Änderungen an ihnen auf die Ausgaben oder Ergebnisse des Modells auswirken. Dabei geht es darum, Trends, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, Wendepunkte oder spezifische Sensibilitäten zu identifizieren.
Anschließend werden die Eingabevariablen mit dem größten Einfluss auf die Modellergebnisse identifiziert. Dadurch lässt sich erkennen, welche Punkte am kritischsten oder unsichersten sind und mehr Aufmerksamkeit oder Berücksichtigung verdienen.
Schließlich ist es wichtig, die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse klar und verständlich zu kommunizieren und dabei das Wesentliche hervorzuheben Einblicke und Implikationen für Entscheidungsträger und relevante Stakeholder. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Verständnis der Zuverlässigkeit von Modellen und Systemen angesichts der Unsicherheit der Eingaben. Indem sie untersuchen, wie sich Schwankungen der Eingaben auf die Ausgaben auswirken, können sie fundiertere Entscheidungen treffen und sich besser auf eine Vielzahl möglicher Szenarien vorbereiten.
Finanzmärkte werden von einer Reihe makroökonomischer und politischer Faktoren beeinflusst. Sie wirken sich auf das Anlegervertrauen, die Wirtschaftslage und die Vermögenspreisentwicklung aus.
Beispielsweise wirken sich geldpolitische Entscheidungen, etwa Zinsänderungen durch die Zentralbank, auf Kreditkosten, Marktliquidität und Anlagepräferenzen aus. Steuerliche Maßnahmen wie Änderungen der Einkommenssteuern, der Staatsausgaben und der Konjunkturmaßnahmen beeinflussen das Wirtschaftswachstum und die Unternehmensaussichten.
Situationsindikatoren wie BIP-Wachstum, Inflation, Arbeitslosigkeit, Industrieproduktion und Einzelhandelsumsätze liefern Einblicke Einfluss auf die aktuelle (und zukünftige) Wirtschaftslage haben und die Erwartungen der Anleger beeinflussen. Selbst geopolitische Konflikte, Handelsspannungen, diplomatische Krisen und Ereignisse wie Wahlen sorgen für Unsicherheit und Volatilität auf den Finanzmärkten.
Alle Ereignisse im Zusammenhang mit dem Finanzsystem, wie Bankenkrisen, Zusammenbrüche von Finanzinstituten oder Staatsschuldenprobleme, wirken sich offensichtlich auf die Stabilität des Marktdurchschnitts und das Anlegervertrauen aus. Daher beeinflussen Änderungen der Finanzvorschriften und der Regierungspolitik im Zusammenhang mit dem Finanzmarkt die Aktivität der Anleger, die Kapitalallokation und die Transparenz des Verhaltens.
Da diese Faktoren zusammenwirken und aus diesen Wechselwirkungen eine komplexe und dynamische Konfiguration entsteht, haben sie sowohl unmittelbare als auch langfristige Auswirkungen auf die Finanzmärkte. Sie veranlassen Anleger dazu, ihre Anlagestrategien anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage der vorherrschenden wirtschaftlichen und politischen Bedingungen zu treffen, auch wenn diese möglicherweise nur auf Gerüchten oder fehlgeleiteten Narrativen basieren.
Das menschliche Gehirn greift auf Erzählungen zurück, auch solche ohne Bindung an die Wahrheit, um Verhalten zu rationalisieren. Wir sind Geschichtenerzähler.
Unter der Narrative of the Foolish Man versteht man die Überzeugung des Anlegers, wenn er einen bestimmten vermeintlich wertvollen Vermögenswert kauft, dass er ihn in der Zukunft mit noch größerer Wertsteigerung verkaufen kann. Er hofft, einen noch „alberneren“ Investor zu finden, der es kaufen könnte.
Fazit aus der Erzählung: Ein Vermögenswert wird nicht gekauft, weil der Preis dem gerechtfertigten beizulegenden Zeitwert entspricht, sondern aufgrund der Erwartung, ihn zu einem höheren Wert weiterverkaufen zu können. Obwohl der Markt mit Großbuchstaben als übernatürliches, allmächtiges, allwissendes und allgegenwärtiges Wesen verehrt wird, ist er „das, was er ist“, d. h. das Ergebnis mehrerer dezentralisierter, unkoordinierter, uninformierter und widersprüchlicher Entscheidungen. Der Markt ist rational gesehen nicht „das, was er sein sollte“ …
*Fernando Nogueira da Costa Er ist ordentlicher Professor am Institute of Economics am Unicamp. Autor, unter anderem von Brasilien der Banken (EDUSP). [https://amzn.to/3r9xVNh]
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