Schwarzer Schwan
Was ist ein schwarzer Schwan?
Ein schwarzer Schwan ist ein unvorhersehbares Ereignis, das über das hinausgeht, was normalerweise von einer Situation erwartet wird und potenziell schwerwiegende Folgen hat. Schwarze Schwan-Ereignisse zeichnen sich durch ihre extreme Seltenheit, ihre schwerwiegenden Auswirkungen und die weit verbreitete Beharrlichkeit aus, dass sie im Nachhinein offensichtlich waren.
Die zentralen Thesen
- Ein schwarzer Schwan ist ein äußerst seltenes Ereignis mit schwerwiegenden Folgen. Es kann nicht vorhergesagt werden, obwohl nachträglich viele fälschlicherweise behaupten, es hätte vorhersehbar sein sollen.
- Schwarze Schwan-Ereignisse können einer Volkswirtschaft katastrophalen Schaden zufügen, indem sie Märkte und Investitionen negativ beeinflussen, aber selbst die Verwendung robuster Modellierung kann ein Schwarzes Schwan-Ereignis nicht verhindern.
- Das Vertrauen auf Standard-Prognosetools kann die Anfälligkeit für Schwarze Schwäne sowohl nicht vorhersagen als auch möglicherweise erhöhen, indem sie Risiken propagiert und falsche Sicherheit bietet.
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Einen Schwarzen Schwan verstehen
Der Begriff wurde von Nassim Nicholas Taleb, einem Finanzprofessor, Autor und ehemaligen Wall Street-Händler, populär gemacht. Taleb schrieb in einem Buch von 2007 vor den Ereignissen der Finanzkrise von 2008 über die Idee eines . Taleb argumentierte, dass es für die Menschen wichtig ist, immer davon auszugehen, dass ein Schwarzer-Schwan-Ereignis, was auch immer es sein mag, möglich ist, und zu versuchen, entsprechend zu planen, da schwarze Schwan-Ereignisse aufgrund ihrer extremen Seltenheit nicht vorhersehbar sind, aber katastrophale Folgen haben. Einige glauben, dass Diversifikation einen gewissen Schutz bieten kann, wenn ein Black-Swan-Ereignis eintritt.
Taleb nutzte später die Finanzkrise von 2008 und die Idee der Black-Swan-Ereignisse, um zu argumentieren, dass ein kaputtes System, wenn es scheitern darf, es tatsächlich gegen die Katastrophe zukünftiger Black-Swan-Ereignisse stärkt. Er argumentierte auch, dass umgekehrt ein System, das gestützt und von Risiken isoliert ist, angesichts seltener, unvorhersehbarer Ereignisse letztendlich anfälliger für katastrophale Verluste wird.
Taleb beschreibt einen Schwarzen Schwan als ein Ereignis, das 1) so selten ist, dass selbst die Möglichkeit seines Auftretens unbekannt ist, 2) katastrophale Auswirkungen hat, wenn es eintritt, und 3) im Nachhinein so erklärt wird, als ob es tatsächlich vorhersehbar wäre.
Für extrem seltene Ereignisse argumentiert Taleb, dass die Standardwerkzeuge der Wahrscheinlichkeit und Vorhersage, wie die Normalverteilung, nicht anwendbar sind, da sie von einer großen Population und vergangenen Stichprobengrößen abhängen, die für seltene Ereignisse per Definition nie verfügbar sind. Die Extrapolation, die Verwendung von Statistiken, die auf Beobachtungen vergangener Ereignisse basieren, ist nicht hilfreich, um schwarze Schwäne vorherzusagen, und könnte uns sogar anfälliger für sie machen.
Der letzte wichtige Aspekt eines Schwarzen Schwans ist, dass Beobachter als historisch wichtiges Ereignis daran interessiert sind, es im Nachhinein zu erklären und darüber zu spekulieren, wie es hätte vorhergesagt werden können. Solche retrospektiven Spekulationen helfen jedoch nicht wirklich dabei, zukünftige schwarze Schwäne vorherzusagen, da diese von einer Kreditkrise bis hin zu einem Krieg alles Mögliche sein können.
Beispiele für vergangene Black Swan Events
Der Absturz des US-Immobilienmarktes während der Finanzkrise 2008 ist eines der jüngsten und bekanntesten Ereignisse des Schwarzen Schwans. Die Auswirkungen des Crashs waren katastrophal und global, und nur wenige Ausreißer konnten vorhersagen.
Auch im Jahr 2008 hatte Simbabwe den schlimmsten Fall von Hyperinflation in dem 21 st Jahrhundert mit einer Spitzen Inflationsrate von mehr als 79,6 Mrd. Prozent. Ein Inflationsniveau in dieser Höhe ist kaum vorhersehbar und kann ein Land leicht finanziell ruinieren.
Die Dotcom-Blase von 2001 ist ein weiteres Ereignis mit schwarzen Schwänen, das Ähnlichkeiten mit der Finanzkrise von 2008 aufweist. Amerika erfreute sich eines schnellen Wirtschaftswachstums und einer Zunahme des privaten Vermögens, bevor die Wirtschaft katastrophal zusammenbrach. Da das Internet in Bezug auf die kommerzielle Nutzung noch in den Kinderschuhen steckte, investierten verschiedene Investmentfonds in Technologieunternehmen mit überhöhten Bewertungen und ohne Markttraktion. Als diese Unternehmen zusammenbrachen, wurden die Fonds hart getroffen und das Abwärtsrisiko an die Anleger weitergegeben. Die digitale Grenze war neu, daher war es fast unmöglich, den Zusammenbruch vorherzusagen.
Ein weiteres Beispiel: Der bis dahin erfolgreiche Hedgefonds Long-Term Capital Management (LTCM) wurde 1998 durch die mit den Computermodellen des Unternehmens nicht vorhersehbaren Nachwirkungen des Schuldenausfalls der russischen Regierung in die Tiefe getrieben.