Bond Vigilantes: Die Berechnung der Zukunft

Endlich bin ich dazu gekommen, „Die Berechnung der Zukunft“ von Nate Silver zu lesen. Darin liefert der Mann, der bei der US-Präsidentschaftswahl im Jahr 2012 für jeden einzelnen Bundesstaat das korrekte Wahlergebnis vorhergesagt hat, eine wirklich hervorragende Analyse, weshalb Prognosen oftmals so mangelhaft sind. Kurz gesagt sind Vorhersagen häufig deshalb schlecht, weil sie schlicht zu präzise sind (indem sie auf ein bestimmtes Ergebnis abzielen statt auf eine Reihe möglicher Ergebnisse). Außerdem neigt man oftmals dazu, qualitativen Informationen, dem Bauchgefühl sowie dem Randgeschehen mehr Gewicht beizumessen als den konkreten Fakten (zwar sollten diese Aspekte nicht vollständig ausgeklammert werden, dürfen die statistischen Daten aber nur in ganz bestimmten Fällen dominieren). Und schließlich werden Beispieldaten gerne auch einmal ignoriert. (So vermutet er beispielsweise, dass die Ratingagenturen CDOs auf hypothekarisch besicherte Wertpapiere seinerzeit nur deshalb fehlbewertet haben, weil sie davon ausgingen, dass keinerlei Korrelation zur Nichtbedienung von Hypothekenkrediten besteht – was unter Berücksichtigung der US-Wirtschaftsdaten, die diesen Modellrechnungen zugrunde lagen, ja auch rund 25 Jahre lang der Fall gewesen war. Die Kennzahlen zur Immobilienkrise in Japan hätten hingegen gezeigt, dass die Korrelation zu den Ausfallraten während eines solchen Abschwungs extrem ansteigt.) Ich möchte an dieser Stelle einen Kompromiss vorschlagen: Wir Briten sind uns einig, dass Cricket-Statistiken in wissenschaftlichen Untersuchungen nichts verloren haben, solange die Amerikaner nicht vom Baseball anfangen. Was zum Teufel ist mit einem „300er Hit“ gemeint? Wie viele „Rounders“ sind das?

Mir haben die nachfolgenden Grafiken gefallen. Die erste zeigt, wie gut die Wettervorhersagen heutzutage sind. Zwar können wir nicht jedes Mal richtig liegen, aber wir können die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmtes Wetterereignis eintritt, mittlerweile korrekt bestimmen. Wenn beispielsweise der nationale US-Wetterdienst die Regenwahrscheinlichkeit mit 70 Prozent angibt, dann regnet es auch in 70 Prozent der Fälle. Ist von einer 20-prozentigen Chance auf Schnee die Rede, dann schneit es auch in 20 Prozent der Fälle.

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