• Deutschlandfunk bei Facebook
  • Deutschlandfunk bei Twitter
  • Deutschlandfunk bei Google+
  • Deutschlandfunk bei Instagram

 
Seit 16:10 Uhr Büchermarkt
StartseiteWissenschaft im BrennpunktGeld, Gauß, Ruin04.07.2010

Geld, Gauß, Ruin

Manuskript zur Sendung

Banken und Versicherungen bauen die Finanzwelt mithilfe von Mathematik im Computer nach. Ohne Mathematik und Computer ginge heute nichts mehr. Doch auch naive Modellgläubigkeit hat ihren Anteil an der Finanzkrise.

Von Maximilian Schönherr

Gauß hat mit Geld mehr zutun als nur sein Konterfei auf dem 10-Mark-Schein. (Bundesbank)
Gauß hat mit Geld mehr zutun als nur sein Konterfei auf dem 10-Mark-Schein. (Bundesbank)

Klaus Mainzer:

"In diesen Gauß-Verteilungen, da liegt der Hund begraben."

Christian Bluhm:

"Es kann Ihnen durchaus passieren, dass Sie einen Chief Risk Officer von einer großen Bank treffen und mit ihm über R-Quadrate interessiert eine Stunde lang diskutieren können."

Stefan Blochwitz:

"2006 konnte sich keiner vorstellen, dass diese Häuser jemals wertlos werden würden, 2009 hielt man sie ausschließlich für wertlos."

Christian Bluhm:

"Entscheider haben vielleicht eine halbe Stunde in einem Vorstandsmeeting Zeit, und in einer halben Stunde ein komplexes Problem zu erklären, ist fast unmöglich."

Vor einigen Monaten lernte ich Claudia Klüppelberg kennen, eine kleine, sehr selbstsichere Frau Mitte 50, die an der Technischen Universität München den Lehrstuhl für mathematische Statistik leitet. Nach unserem Interview über irgendein statistisches Thema damals fragte ich sie eher beiläufig, ob die Mathematik ihrer Meinung nach bei spekulativen Bank- und Börsengeschäften eine wichtige Rolle spielt, sprich: ob die Finanzmathematik die Weltwirtschaftskrise mit verursacht hat? Die Frage war schon allein deswegen beiläufig gemeint, weil ich mich vielleicht mit Mathematik, aber sicherlich nicht mit Wirtschaft auskannte, und mir eine wirtschaftswissenschaftliche Antwort zu kompliziert gewesen wäre.

Es kam anders. Ohne es zu ahnen, war ich an die Spezialistin für diese Frage geraten. Claudia Klüppelberg hat nämlich bereits in einem 1997 erschienen Buch davor gewarnt, in Banken und Versicherungen zu viel veraltete Mathematik einzusetzen und entscheiden zu lassen. Das mit zwei Kollegen verfasste Werk ist heute ein Klassiker der Wirtschaftswissenschaften und Statistik und heißt "Modelling Extremal Events for Insurance and Finance" – Extremwertmodellierung für Versicherungen und Finanzen.

Sensibilisiert hat Claudia Klüppelberg eine schockierende Beobachtung, ein Erdbeben in der Finanzwelt, lange vor der Weltwirtschaftskrise, ja lange vor dem 11. September 2001. Es ging um das allgemein hochgelobte, junge, fetzige Spekulationsinstrument namens Hedgefonds.

"Also ich habe das erste Mal mit Hedgefonds zu tun gehabt, als dieser Long Term Capital Management Fonds völlig den Bach runterging. Das war 1998. Es war das erste Mal, dass ein relativ großer Hedgefonds, der einen guten Ruf hatte, einfach zerstört wurde. Die Partner in diesem Hedgefonds waren [Robert] Murton und [Myron] Scholes, sprich: zwei Nobelpreisträger. Ja, ich sag mal, die Leute standen Schlange, um überhaupt da zugelassen zu werden, was natürlich nur für die ganz Reichen überhaupt offen war. Die Gewinne waren spektakulär, ein Vorzeige-Hedgefonds. Und dann, 1998, gab es einen Verlust in Riesenhöhe, und das war auch das erste Mal, als ein Rettungsfonds, wie wir ihn in den letzten Jahren öfter gesehen haben, zusammengestellt wurde. Damals hat Alan Greenspan, der Chef der amerikanischen Notenbank, die Banker mehr oder weniger an den Tisch gezwungen, um einen Rettungsfonds in Höhe von fast vier Milliarden Dollar zusammenzustellen. Es war ein Riesenskandal, wie kann so etwas passieren? Und deswegen ist die Geschichte des Risikomanagements unlöschbar verbunden mit diesem Hedgefonds."

Myron Scholes, einer der beiden Wirtschaftsnobelpreisträger, die diesen Fonds erdacht hatten, gehört zu den Pionieren der Finanzmathematik. Er modellierte das Verhalten von Börsenkursen nach dem Muster von Strömungen eines Flusses, nach der Navier-Stokes-Gleichung.

"Es haben sehr viele Leute gedacht, aufgrund dessen, dass es ein gefeiertes Modell ist, das die Strategie dieses Hedgefonds bestimmt, und sehr respektable Nobelpreisträger dahinterstehen, das hat zu einer gewissen Gläubigkeit in die Strategie dieses Hedgefonds geführt, die am Schluss in einer gewissen Situation dann doch nicht gehalten hat. Es ist nichts daran auszusetzen, dass man mit einer solchen Modellstrategie einen Hedgefonds fährt. Das Problem ist, wenn man sich einem solchen Modell blind anvertraut, fängt man an, Risiken zu übersehen. Es ist eigentlich die Modellgläubigkeit, die dem ganzen am Schluss das Genick bricht."

Das ist Christian Bluhm, ein Bewunderer von Claudia Klüppelberg. Ich treffe die beiden in der TU in München/Garching. Bluhm ist braun gebrannt vom Wandern in den Alpen, liebt Technikspielzeug und fährt ihm ein fast ein wenig peinliches großes Auto. Während die Professorin vorsichtig nach Worten tastet, formuliert er druckreif. Bluhm ist Mathematiker mit einer steilen Karriere in großen Banken und einem kleinen Ausflug in die Unternehmensberatung. Unter anderem war er für mathematische Modelle der Schweizer Bank Credite Suisse zuständig. Diese Bank durchschiffte die Wirtschaftskrise ausgesprochen ruhig.

Christian Bluhm kennt die Szene also von innen, auch die der berüchtigten amerikanischen Investmentbank Lehman, deren Bankrott im September 2008 die aktuelle Weltwirtschaftskrise erst richtig in Schwung – und deutsche Landesbanken nah an den Ruin – brachte. Die Rechengenies von Lehman in New York, die Quants, hatten sich verrechnet. Genauer gesagt: Ihre mathematischen Nachbildungen der Finanzwelt hatten versagt. Bluhm:

"Es gibt Banken, die sehr viel Geld und Zeit und Liebe in ihre Modelle gesteckt haben. Ein Beispiel dafür ist Lehman. Lehman Brothers ist ja eine der großen Investmentbanken, die in der letzten Krise quasi zerstört wurde. Und Lehman ist wirklich ein gutes Beispiel, wo ich sagen würde, die haben jetzt wirklich sehr viele sehr gute Quant-Teams, die haben hochkarätige Leute gehabt, die ihnen Modelle gebaut haben. Und trotzdem sind sie am Schluss vom Tag nicht heil aus dieser Finanzkrise herausgekommen."


Alltag eines Quants. Christian Bluhm:

"Der beginnt vielleicht um 8 oder so, manche schlafen ein bisschen länger. Dann fahren sie ihre Rechner hoch, öffnen ihre Software; das kann Mathematica sein, Matlab, SPSS, S+, R sein, da gibt es ganz viel Software, und dann fangen sie an, an dem Problem, an dem sie am Abend zuvor aufgehört haben, weiterzubasteln."

Typisches Problem?

"Typisches Problem wäre: Sie haben 10.000 Firmenkundenbilanzen und müssen aus diesen 10.000 Firmenkundenbilanzen ein System erstellen, das Ihnen sagt, welcher Kunde risikoreicher als ein anderer ist. Das tun Sie, indem Sie die Bilanzkennzahlen auswerten, man sagt dazu: ein Scoring-System bauen, ein Ranking. Sie haben am Schluss dann die Vorstellung, dass der 5897. Kunde ein bisschen risikoärmer als der eine Nummer davor, aber ein bisschen mehr als der eins danach ist."

Das System blickt in die Vergangenheit…

"…blickt in die Vergangenheit, ergänzt es aber oft noch mit zukünftigen Prognosen wie makroökonomischen Faktoren. Diese Analyse, von der ich gerade gesprochen habe, passiert in der Regel nicht nur in einer Softwareumgebung, sondern Sie haben eine statistische Software, oft eine sehr analytische Software wie Matlab und Mathematica sowie Datenbankenprogramme. Ich würde sagen, die Hälfte der Zeit verbringt ein Quant eigentlich mit dem Aufbereiten der Daten. Sie müssen auf das Datawarehouse der Bank zugreifen. Das ist nicht alles Mathematik. Ich würde sagen, die Formellastigkeit eines Quant-Jobs liegt vielleicht bei 30 bis 40 Prozent, der Rest ist mühsame Datenarbeit und das Auswerten, Aufbereiten und so weiter."

Und dann kommt am Schluss aus diesen, sagen wir mal drei Kanälen 7,53 heraus, 8,54 und 4,23. Schickt er jetzt darüber noch ein Tool und sagt: Das Risiko ist mir bei der Streuung zu groß?

"Natürlich müssen Sie am Ende des Tags einem Vorstand irgendeine Zahl präsentieren. Was aber sehr gesund ist, wenn Sie der Dame oder dem Herrn auch verständlich machen können, dass, wenn Sie leicht anders vorgegangen wären, da auch eine andere Zahl hätte herauskommen können."

Claudia Klüppelberg:

"Sie haben drei Zahlen genannt. Eine Punktprognose kann eigentlich nie recht treffen, sondern eigentlich muss man hier Vertrauensintervalle um diese Punktprognosen bilden. Diese Vertrauensintervalle sind modellabhängig und natürlich auch datenabhängig, und insofern kann es passieren, dass diese Intervalle sehr groß sind. Deswegen muss man all diese Punktprognosen mit entsprechender Vorsicht genießen."

Also ich hätte jetzt statt 7,28 sagen müssen: 7,28 plusminus, in diesem Modell, mit dieser Datenbasis?

"Völlig korrekt, ja."

Aber mein Vorgesetzter will eine Zahl!

"Dann würde ich sagen, ist diesem Mann nicht zu helfen."

Banken und Versicherungen bauen also immer die Finanzwelt mithilfe von Mathematik im Computer nach. Ohne Mathematik und Computer ginge heute nichts mehr. Die Transaktionen sind zu komplex, zu verschachtelt, immer neue so genannte Finanzinstrumente erscheinen, Abwandlungen, Lateinisch Derivate, normaler Börsenspekulation, Wetten auf Kursverläufe etwa. Stefan Blochwitz prüft solche Modelle.

"Die Derivate haben die Modelle überrascht, was aber mit der Komplexität der Derivate zusammenhängt. Derivate sind nichts Gutes und nichts Schlechtes, aber die Dosis macht das Gift. Bei Derivaten konnte man in der Vergangenheit eine Entwicklung beobachten, dass die Struktur und Ausgestaltung dieser Derivate immer raffinierter wurde, wenn Sie so wollen, und das konnte von den Modellen auf keinen Fall erfasst werden."

Ist es heute erfasst? Man hatte ja genug Zeit.

"Nein. Zum Beispiel gibt es bestimmte Derivate, die enthalten Trigger. Trigger muss man sich so vorstellen, dass es Ereignisse gibt, die den Wert eines solchen Derivates dramatisch verändern können. Sie müssen abschätzen können, ob solch ein Trigger-Ereignis eintrifft, und je nachdem, ob es eintrifft oder nicht, haben Sie eine völlig andere Ausgangslage. Sie können das vergleichen mit einem Ball, der auf einer Bergspitze liegt. Wenn der auf einem Alpenhauptkamm liegt, dann genügt ein kleines Ereignis, und er fällt nach Österreich runter, oder ein vergleichbar kleines Ereignis, und er fällt in die andere Richtung nach Italien herunter. Sie haben kleine Einflüsse, die zu sehr großen Änderungen führen können, und das ist von diesen Modellen prinzipiell nicht erfassbar."

Das heißt, solche Trigger sind eigentlich zu gefährlich; sollte man sie per Regulierung abschaffen?

"Das glaube ich nicht."

Sollte man die Zahl der Trigger beschneiden?

"Ich halte es für den falschen Ansatz, nur noch Geschäfte zuzulassen, die wir modellmäßig erfassen können."

Dr. Stefan Blochwitz ist Mitglied der Bankenaufsicht, er prüft die mathematischen Modelle der Banken. Sein Büro in der Deutschen Bundesbank in Frankfurt am Main befindet sich in einem 60er Jahre Riesenbetonbau mit scharfer Bewachung. Warum die Bewachung? Wegen des Goldes? Stefan Blochwitz zuckt mit den Schultern. Eine Kollegin von der Presseabteilung der Bundesbank sitzt mit uns am Tisch und zeichnet jedes Wort, was wir wechseln, mit einem Diktiergerät auf, zur Sicherheit. Hier hat man schon schlechte Erfahrungen gemacht, Pressekollegen, die den armen Bankenprüfer mit ihren Fragen fertigmachen.

"Die Bankenaufsicht muss dafür sorgen, dass die Banken genügend Eigenkapital haben, um ihre Verluste abfangen zu können. Zur Berechnung der Risiken, die diesem Eigenkapital gegenübergestellt werden, können Banken Modelle verwenden, mathematische Modelle, und wir prüfen, ob diese Modelle den gesetzlichen Regeln entsprechen. Einer Zulassung geht eine sehr umfassende, tiefgründige Prüfung voraus, und dann wird im Fortlaufenden das Modell überwacht."


.. mit einem genau vorgeschriebenen, noch gar nicht so alten Verfahren, das sich Basel II nennt. Die Währung, in der die Bankenaufsicht dabei denkt, ist nicht der Euro oder Dollar, sondern der Wert des Risikos: Value at Risk. Claudia Klüppelberg

"Dieser mysteriöse Value at Risk ist, von statistischer Seite gesehen, schlicht ein Quantil. Und das bedeutet, dass man die großen Verluste, die man mit einer sehr kleinen Wahrscheinlichkeit haben könnte, bewertet. Auf diesem Risikomaß beruht das ganze Risikomanagement einer Bank."

Dieses Risikomaß – wie man es berechnet, was es besagt – ist höchst umstritten, und damit auch das Prüfverfahren Basel II.

"In den Banken und in der Börsenwelt überhaupt sind meinem Eindruck nach die Kenntnisse über die großen Zusammenhänge, die meinetwegen ein Volkswirt noch hat, sehr minimal."

Der Mathematiker, Wissenschaftshistoriker und Philosoph Klaus Mainzer schreibt Bücher über die Wahrscheinlichkeit von Krisen und hält Vorträge über die Ethik von Börsenspekulationen. Ich treffe ihn in seinem großen Büro, einem der ältesten an der Münchner TU. Von seinem PC piept ab und zu die Ankunft einer Email herüber. Wir lassen uns nicht stören. Hier geht es um Höheres.

"Ich kann es an einem Beispiel festmachen, der berühmten Black Scholes-Formel. Das lernt so ein Volkswirt irgendwann in seinem Studium. Die praktischen Anwendungen sind dann nicht diese Formel selber, sondern irgendwelche praktisch abgeleiteten Tabellen und Handhabungsmöglichkeiten, die umgesetzt werden, ohne dass derjenige noch einen Überblick hat, was eigentlich dahinter steht: dass zum Beispiel die Black Scholes-Formel eine nicht-lineare Gleichung und damit im Grund fast nicht lösbar ist. Dass man aus dieser Formel nur unter sehr speziellen Bedingungen Lösungen finden kann, das ist den meisten eben nicht geläufig. Diese Bedingungen sind sehr eingeschränkt, damit werden Idealfälle konstruiert. Tatsächlich handelt es sich hier um die Navier Stokes-Formel, eine Turbulenzgleichung vom Anfang des 19. Jahrhunderts. Und um nun auf die Black Scholes-Formel zu kommen, mit der man Call-Optionen und dergleichen berechnen kann, muss man die spezielle Annahme machen, dass die Preisänderungen am Markt normalverteilt sind. Und da, in diesen Gauß-Verteilungen, liegt der Hund begraben. Und das durchzieht alle methodischen Instrumente der letzten Jahre. In den 90er Jahren wurden dafür noch Nobelpreise vergeben. Stichwort Markowitz, Sharp und andere, die Instrumente entwickelt hatten, um Derivate und Portfolios zu berechnen, immer unter der Voraussetzung der Gaußschen Normalverteilung. Und da sehe ich heute einen großen Paradigmenwechsel, dass man die Bedeutung dieser nicht-Gaußschen Verteilungen erkennt. Das ist der Welt der extremen Ereignisse, und die bestimmt die Dynamik, mit der wir es heute im Zeitalter der Globalisierung zu tun haben, diese großen Ausreißer, die Abweichung von der Normalverteilung."

Die Gaußsche Normalverteilung sieht aus wie eine Glocke; jeder Student der Naturwissenschaften lernt sie irgendwann einmal. Ein 200 Jahre altes, ziemlich einfaches, eigentlich geniales mathematisches Instrument, um Streuungen zu beschreiben, Unschärfen, Wahrscheinlichkeiten, Dinge, die man ziemlich genau, aber eben nicht ganz genau kennt. Wie viele Menschen pro Tag geboren werden, wie oft die 6 gewürfelt wird – ungefähr bei jedem 6. Wurf. Nach rechts und links läuft diese Glockenkurve schnell gegen Null, nähert sich, wie die Mathematiker sagen, der x-Achse asymptotisch. Beim Würfeln besagen diese flachen Ränder der Glocke folgendes: Dass eine 6 erst nach 100 Würfen auftritt, ist sehr sehr selten, und wenn bei 100 Würfen nur Sechsen auftreten, ist das geradezu unwahrscheinlich.

In der Finanzmathematik bewegen sich die Risiken der Hedgefonds und Wetten in wirtschaftlich ruhigen Zeiten brav innerhalb der dicken Glocke. Extreme Verluste (links, wo die Kurve sehr flach wird) und extreme Gewinne (rechts) sind äußerst selten. Claudia Klüppelberg sprach schon bei unserem ersten Gespräch vor Monaten von dem Gift der Gaußschen Glocke für die Finanzwelt.

Zwar sind die Glockenmodelle heute nicht mehr eindimensional, sondern zeigen Punktverteilungen. Aber im Grunde sehen sich die Banker seit der ersten finanzmathematischen Modellierung durch den französischen Mathematiker Louis Bachelier vor 110 Jahren auch heute noch am liebsten die Mitte dieser Schönwetterverteilung an, statt ihre weit auslaufenden ‚bösen’ Ränder, die Schwänze, die ‚Tails’. Christian Bluhm

"Wenn Sie mit diesem Modell von Herrn Gauß in ein extremes Krisenszenario hinein manövriert werden durch die Märkte, fängt alles an, sich asymptotisch unabhängig zu bewegen. Das heißt, Sie sehen keine Abhängigkeiten mehr. Und wie wir alle wissen von September 11, wo die Airline-Industrie sich plötzlich von heute auf morgen komplett, koordiniert in den Ruin bewegt hat, oder wir wissen von der jetzigen Krise, wo Sie praktisch keine Ausflüchte mehr fanden, wo es keine Diversifikationen mehr gab, wo die Aktien- und Kreditmärkte, die Regionen alle gleichzeitig am Kippen waren, dass in einer Krise genau das Gegenteil der Fall ist. In einer Krise, einem mathematisch extremen ‚Tail’-Szenario gibt es eben keine asymptotische Unabhängigkeit, sondern stark koordiniertes Verhalten."


Claudia Klüppelberg:

"Die mathematische Theorie, die hinter diesen Value at Risk-Berechnungen und auch hinter diesen asymptotischen Abhängigkeiten, die Dr. Bluhm gerade beschrieben hat, stehen, diese Theorie nennt sich Extremwerttheorie. Und ich würde mal vermuten, dass an sehr wenigen Universitäten überhaupt Vorlesungen über Extremwerttheorie angeboten werden. Das ist sicherlich auch ein Problem, dass in den Banken die Quants häufig von dieser Theorie noch überhaupt nichts gehört haben."

Christian Bluhm:

"Es gibt sicher in konservativeren Instituten eine gewisse Ablehnung gegenüber neumodischen Modellen. Es kommt auch ein bisschen darauf an, ob sich Ihre ganz oberen Chefs darauf einlassen. Die Modelle sind nicht das allein Seligmachende hier, sondern die Menschen, die Kultur und der Umgang mit Risiken an sich, der Risikoappetit, die Bereitschaft des Instituts, sich zu übernehmen oder sich gerade nicht zu übernehmen, und so weiter."

Stefan Blochwitz von der Bankenaufsicht sieht das etwas optimistischer.

"Ja, es sind sicher viele Ideen aus der finanzmathematischen Forschung in die Praxis gekommen. Aber letztlich ist die Idee dessen, was man umsetzen kann, dadurch begrenzt, was man ausrechnen kann, also durch die Mathematik limitiert, die man noch beherrschen kann, und es ist andererseits limitiert durch die Erfahrungen, die man in der Vergangenheit gemacht hat. Alle diese Modelle basieren sehr stark auf historischen Erfahrungen, das heißt, Erfahrungen aus der Vergangenheit werden in irgendeinen Form in die Zukunft extrapoliert, in dieses Modell integriert. Und diese Modelle operieren unter der Annahme, dass strukturell keine wesentlichen Brüche zu erwarten sind."


Mathematische Modelle für ruhigen Seegang. Claudia Klüppelberg:

"Eine Bank ist wie ein Schiff, was man manchmal eben auch durch Unwetter bringen muss. Und ein Kapitän muss verstehen, wie das ganze Schiff funktioniert und sich nicht nur einen Value at Risk einmal am Tag anzuschauen und zu denken, die Welt ist in Ordnung. Viele Manager haben das große Geld gesehen, was man in einer guten Zeit zum Beispiel an CDOs und CDS verdienen kann, aber das Risiko im Auge zu behalten, denke ich, ist bei vielen Banken wirklich in die Hose gegangen."


Stefan Blochwitz:

"Diese mathematischen Modelle haben meiner Meinung nach versagt unter den Bedingungen, dass sich eine überaus optimistische Sichtweise in eine überaus pessimistische Sichtweise verkehrt hat, was in den Modellen aber nicht abgebildet war. Insofern liegt das Versagen dieser Modelle darin, dass man sich über ihre Grenzen nicht genügend Gedanken gemacht hat."

Und dass Sie diese Grenzen nicht gesehen haben, liegt das daran, dass Sie nur systemimmanent in den Modellen prüfen und nicht darüber hinaussehen?

"Das ist eine gute Frage."

Ich habe sie jetzt freundlich gefragt.

"Wenn man das allgemein beantworten will, liegt es vielleicht an den Grenzen menschlicher Erkenntnisfähigkeit. Sie sind sicher in diesen Dingen befangen und in dieser Modellwelt drin."

Hat Sie gefühlsmäßig diese Krise denn kalt gelassen?

"Nein. Es ist natürlich schmerzlich, wenn man sieht, wie bestimmte Annahmen, die man durchaus für zutreffend gehalten hat, von der Wirklichkeit eingeholt werden. Insofern ist das sicherlich enttäuschend, und die Vorstellung war sicherlich auch bei allen Beteiligten, dass über die finanzmathematische Modellierung ein höheres Maß an Sicherheit existiert."

Die Finanzmathematik war für Krisen grundsätzlich unbrauchbar, hat aber, vor allem mit der Extremwerttheorie, enorm dazugelernt. In manche Banken ist das Wissen darüber vorgedrungen, in viele nicht. Die Bankdaten in die Gaußsche Normalverteilung zu füttern, ist kein großer Aufwand. Extremwertberechnungen wegen ihrer nicht linearen Differentialgleichungen sind dagegen anspruchsvoll, sie kosten Programmieraufwand und Rechenzeit.

Vor allem aber verdirbt die neue Mathematik die Bilanzen. Mit ihrer vorsichtigen, weitaus realistischeren Risikoschätzung fordert sie nämlich höhere Rücklagen. Sie bremsen sozusagen den Risikoappetit. Claudia Klüppelberg sagt, die Versicherungen schauen schon lange auf die Tails und kamen deswegen relativ ungeschoren durch die Wirtschafts- und andere Krisen.

Eine Mitarbeiterin der Münchner Rückversicherungs-Gesellschaft meinte mir gegenüber, dass für das gute Abschneiden ihres Konzerns weniger die gute Mathematik als die Lehren aus den Jahren 2000-2001 verantwortlich waren. Damals platzte die Internetblase, und den Versicherungen, die zuvor durchaus mit riskanten Werten spekuliert hatten, ging es richtig schlecht.

Klaus Mainzer – er leitet die Carl-von-Linde-Akademie und den Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie an der Technischen Universität München – sieht die Mathematik auch nur als Beförderin der Wirtschaftskrise. Die Hauptursache liege in der Abkoppelung der Finanzwirtschaft von der Realwirtschaft, also im Umgang mit virtuellen Geldern und Risiken, die nichts mehr mit dem, was Menschen tatsächlich produzieren, zu tun haben.

"Eine Finanzwirtschaft, in der es sozusagen nur noch um Wetten auf die Realwirtschaft geht. Das heißt, mit wenig Eigenkapital hoch riskante Spekulationen. Wenn ich dann verliere, ist es keine Katastrophe für mich. Was in den letzten Jahren zugenommen hat, ist, dass die Wetten nicht nur auf einzelne Wertpapiere gehen, so wie sich das in den 90er Jahren die Nobelpreisträger wie Markowitz und Black das vorgestellt hatten, sondern heute wettet man auf den Abstieg von Ländern, von Währungen, ja Währungsunionen, wenn man will, auf den Abstieg ganzer Erdteile, sprich: Europa. Und da bekommt das ganze eine Dimension, die nicht mehr kontrollierbar ist."

Mainzer vermutet, dass die Krisen jetzt dichter aufeinander folgen und härter werden, unter anderem, weil die Agenten in den Banken und an den Börsen risikofreudiger sind. Die Kriegsgeneration war vorsichtiger, auch in der Beurteilung der Mathematik.

"Während jetzt in den 80er Jahren eine völlig unbeleckte Generation herankam, sozusagen die jungen Wilden, die wollten es jetzt mal richtig wissen und mal richtig zocken und mal sehen, was gibt das System denn her."

Und: Seit ich hier bin, nämlich seit mindestens 48 Minuten 19 Sekunden, hat Ihre Email ungefähr viermal gepiept.

"Aha."

Wann piept sie denn das nächste Mal?

"Nun, kann ich nur aus meinen Erfahrungswerten sprechen…"

Das heißt, Sie lernen aus der Vergangenheit?

"Natürlich! Bei mir piept es morgens sehr stark. Dann ist Ruhe, wir haben jetzt Mittagszeit, und gleich wird es weitergehen und eine starke Häufung geben."

Gaußsche Normalverteilung?

"Äh, nein. Keine Gaußsche Normalverteilung. Es gibt Tage, da sieht’s also wüst aus."

Bevor ich mich nun auch von Claudia Klüppelberg verabschiede, frage ich sie augenzwinkernd, ob sie uns nicht mal ein Modell der Wirtschaftswelt bauen kann, wo alle Krisen schon drin sind. Auch Ereignisse wie der 11. September, Tsunamis und Wirbelstürme. Sie sagt: Das ist eine dumme Frage, schluckt dreimal, und antwortet dann doch – mit der Weltformel:

"Also, es gab ja in den 70er Jahren diesen Club of Rome, in dieser Zeit wurde der gegründet. Da war die Idee ja ein Weltmodell zu erstellen. Das hat man da auch gemacht, hat versucht, riesige Differentialgleichungssysteme erstellt, um zu prognostizieren, in welcher Weise das Wachstum sowohl wirtschaftlich als auch bevölkerungsmäßig und so weiter weitergeht. Das hat man gemacht, und das waren Horrorszenarien, die uns alle auch getroffen haben. Aber in der Nachfolge hat man gesehen, dass solche Prognosen alleine schon Veränderungen bewirken. Man sieht eben, dass alles, was da prognostiziert wird, auch wieder Einfluss hat, da verändern sich dann auch wieder die Parameter. Einerseits kann man sicher nicht die ganze Welt modellieren – woher soll man wissen, dass in irgendeinem Bergdorf in Afghanistan der nächste Osama bin Laden ausgebildet wird. Solche Überlegungen sind müßig. Ich denke, man muss versuchen, sich gegen alle möglichen Risiken abzusichern. Aber andererseits darf man nicht vergessen, dass das schlicht und ergreifend unmöglich ist."

Hinweis: Diese Online-Version weicht leicht von der gesendeten Version ab.

Das könnte sie auch interessieren

Entdecken Sie den Deutschlandfunk