Die Fussball-WM startet am 20. November 2022. Prognosen für den nächsten Weltmeister sind dann in aller Munde. Auch die Ökonomen sind mit ihren Zinsprognosen fürs nächste Jahr gefordert. Dabei stellt sich die Frage: Wer hat die bessere Trefferquote? Und weshalb verzichten wir beim Anlagefonds Swiss Franc Bonds Optimized auf Prognosen?

Fussball-Grossanlässe lösen immer wieder Euphorie aus. Es gibt praktisch kein Unternehmen oder keine Freundesgruppe, in denen der künftige Titelträger nicht prognostiziert wird.

Auch in der Forschung wird anhand von Wettquoten der künftige Weltmeister eruiert.

Prognosen sind ganz einfach – wenn man genügend Details auslässt

Neuerdings werden auch spezifische Ratingmodelle hinzugezogen.* Im Jahr 2018 wurde Brasilien sowie Deutschland nach beiden Ansätzen die grössten Chancen eingeräumt. Für beide Favoriten endete die WM in einer Enttäuschung. Kenner werden argumentieren, dass auch in diesem Jahr nur rund die Hälfte aller Teams Siegeschancen haben.

Aussenseiter als Titelträger, wie der Europameister Griechenland 2004, sind eine grosse Seltenheit. Obwohl Punktprognosen, sprich der genaue Weltmeister, schwierig erscheinen, kann mittels einer Tendenzschätzung die Siegchance deutlich erhöht werden. Lassen wir uns auf folgendes Experiment ein: Sie können vor Beginn der WM 16 der 32 Teilnehmer als potentiellen Weltmeister nominieren.

Ungleich verteilte Chancen

Ihre theoretische Siegwahrscheinlichkeit beträgt 50 Prozent. Gemäss Wettbüros wären Ihre Chance aber bedeutend höher mit der Wahl der links abgebildeten Teams, da die Siegchancen nicht gleich verteilt sind: Das Vorgehen, bei dem unter begrenztem Wissen und knapper Zeit Schlussfolgerungen gezogen werden, wird Heuristik genannt.

Diese fühlt sich intuitiv gut an und basiert auf Erfahrungen. Ein solcher Tipp wäre die Squadra Azzurra, «weil mit Italien bei jedem Fussball-Grossanlass zu rechnen ist». Italien ist allerdings bereits in den Playoffs ausgeschieden. Solche Prognosen lassen oft wesentliche Fragen für einen nüchternen Vergleich beiseite: Zum Beispiel ist eine Mannschaft gut eingespielt, sind die Spieler in Form oder müssen sie sich noch an einen neuer Trainer gewöhnen.

Klimatische Bedingungen zum Beispiel haben einen wesentlichen Einfluss. So wurde bei acht Austragungen auf dem amerikanischen Kontinent nur einmal eine europäische Mannschaft Weltmeister (Deutschland 2014 in Rio). Je mehr solcher Faktoren miteinbezogen werden, desto komplexer ist eine Prognose.

Es gibt viele (Irr-)Wege – auch für Experten

Auch die Finanzwelt lebt von Prognosen. Die Zinsstrukturkurve gilt als zentrale Bewertungsgrösse für Vermögenswerte. Zinsprognosemodelle berücksichtigen oftmals Erkenntnisse aus der Finanzmarkttheorie oder es werden Muster in Daten gesucht. Wie gut lassen sich Zinssätze voraussagen?

Der Reality-Check am Beispiel der nach eigenen Angaben ältesten, makroökonomischen US-Prognosevereinigung, der Federal Reserve Bank of Philadelphia Professional Forecaster, spricht für Bescheidenheit: Die Auswertung der Daten zeigt auf, dass die Experten in den vergangenen 30 Jahren 28 Mal steigende Zinsen für die zehnjährigen US-Staatsanleihen vorhergesagt haben.**

Wie kann das sein?

Die Ausnahmen betrafen die Jahre 1994 und 1996, als die Prognosen negativ waren und die Zinsen am Jahresende in der Tat tiefer lagen. In den drei Dekaden waren die prognostizierten Zinsen am Jahresende nur zwölfmal höher als am Jahresanfang.

Im 21. Jahrhundert wurden per se steigende Zinsen vorausgesagt. Die heuristische Begründung könnte hierzu lauten: «Die Zinsen sind schon so tief, sie müssen zwangsläufig steigen». Fakt ist, dass die historische Trefferquote der «Professional Forecaster» unterhalb des Erwartungswerts eines Münzwurfs lag.

Wie kann das sein? History matters: Ja, Muster leben von vergangenen Entwicklungen und daraus abgeleiteten Analogien. Doch die Geschichte ist keine Aneinanderreihung von starren Regeln. Menschen verhalten sich gemäss der Behavioral Finance nicht nur rational.

Damit kommt es zu Verzerrungen. So scheint es bei Prognosen ein Herdenverhalten zu geben. Auch dürfte der Bestätigungsfehler eine Rolle spielen, bei dem Prognostiker dazu neigen, Informationen höher zu gewichten, die ihren Vorhersagen dienen. Solche Verzerrungen machen (Zins-)Prognosen sind selbst für Experten sehr schwierig.

Weshalb verzichten wir auf Zinsprognosen bei Anleihen?

Der Wirtschaftskreislauf ist geprägt von nichtlinearen Prozessen. Überlagert werden diese von kaum prognostizierbaren Eventrisiken. Dazu gehören auch neue Reaktionsmuster von Marktteilnehmern und Zentralbanken. Obige Auswertung zeigt exemplarisch auf, wie schwierig Zinsprognosen sind.

Entsprechend unterlassen wir mit dem systematischen Expected Total Return (ETR)-Ansatz Zinsprognosen bei den Anlagelösungen Baloise Bonds Optimized. Der Erfolg lässt sich am Beispiel des auf mehr als eine Milliarde Franken an Vermögen angewachsenen Anlagefonds Swiss Franc Bonds Optimized aufzeigen: Das Hauptmerkmal des Fonds ist eine Laufzeitenkonzentration (Bullet-Struktur) zur Optimierung der Rollrenditen.

Die Annahme dabei ist, dass sich die Zinsstrukturkurven über einen Zeitraum von einem Jahr nicht verändert, da die Prognose dazu wie oben aufgezeigt sehr schwierig ist. 

Fazit und WM-Tipp 2022

Was ist nun einfacher zu prognostizieren? Wer der nächste Fussballweltmeister wird oder wo die (Schweizer) Zinskurve in einem Jahr stehen wird? Wird eine Tendenzschätzung (WM Favoriten bzw. Aussenseiter versus höhere respektive tiefere Zinsen) abgegeben, ist der Fussballweltmeister einfacher zu schätzen.

Bei einer Punktprognose ist der Fall noch eindeutiger, da die Auswahl künftiger Weltmeister limitiert ist, während numerische Schätzungen zur Zinskurve infinit sind. Die Fussballfans haben in unserem Beispiel die bessere Trefferquote. Mit dem Baloise Fonds Swiss Franc Bonds Optimized verzichten wir bewusst auf schwierige Zinsprognosen.

Da wir von der Zinsprognose entlastet sind, bieten wir einen Weltmeister-Tipp: Wir setzen auf Portugal!

* Barnett (2018): «The science of predicting the World Cup champion», [02.08.2022]
** Wir vergleichen dabei die durchschnittlichen Prognosewerte per Ende Jahr für in vier Quartalen versus die durchschnittlichen Prognosewerte für im kommenden Quartal.

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