Risikomodelle der Banken liegen bei WM-Prognosen daneben

Vor der Fußball-WM 2018 in Russland haben fünf internationale Banken wie Goldman, ING oder UBS ihre Risikomodelle angeworfen, um eine Prognose des künftigen Weltmeisters abzugeben. Bis auf die japanische Investmentbank Nomura lagen alle falsch – meist sogar komplett daneben.

Fussball ist anders als Finanzen – hoffentlich!

Was ist bei aller mathematischer Brillanz der Modelle falschgelaufen, oder ist Fussball wirklich anders als z.B. Finanzmarktrisiken? Angesichts der Ergebnisse der Prognosen kann man das im Sinne der Finanzmarktstabilität nur hoffen!

Wie sind die Banken vorgegangen – einen kurzenÜberblick gibt Business Insider in seinem Artikel:

Künstliche Intelligenz – Monte Carlo – Marktkapitalisierung – alle lagen falsch

Goldman Sachs verwendete das vermutlich aufwendigste Gesamtmodell: Maschinelles Lernen oder auch Künstliche Intelligenz.  Damit wurden 200.000 verschiedene Modelle betrieben, die Daten über Teams und Spielerattribute extrahierten. Letztlich wurden so eine Million Variationen des Turniers berechnet, um die Gewinnwahrscheinlichkeit für jede Mannschaft zu berechnen. Prognose: Brasilien schlägt Deutschland im Finale.

Die UBS aus der Schweiz begnügte sich mit 10.000 Simulationen und führte dann eine in der Statistik und im Risikomanagement bewährte und vielfach eingesetzte Monte-Carlo-Simulation durch. Dabei wurden eine große Anzahl von zufälligen Variablen verwendet, um eine zufällige Komponente in die Berechnungen einzubringen. Wahrscheinlichkeiten: Deutschland Ausscheiden in Vorrunde: <10%, Kroatien Endspielteilnahme <1% , Weltmeister Frankreich Nummer 5 in der Wahrscheinlichkeit.

ING ging sehr einfach vor: Die Bank addierte quasi die Marktkapitalisierung der Spieler der einzelnen Mannschaften. Viel Marktwert = Turniergewinn. Nicht überraschender Sieger gemäß Prognose: Spanien. Immerhin Frankreich wurde als zweite Möglichkeit pronostiziert.

Wie sind die Analysten von Nomura vorgegangen, die richtig prognostiziert hatten? Auch sie haben die Portfoliotheorie und die Hypothese der effizienten Märkte auf die WM angewandt. Dabei zogen sie den Wert der Spieler in jedem Team, die Dynamik des Teams sowie die aktuelle und historische Leistung ins Kalkül.

Müssen sich die Regulierer angesichts der Prognosen Sorgen machen?

Die meisten Banken lagen wohl nicht aufgrund ihrer Modelle, sondern aufgrund des sehr überraschenden Turnierverlaufs falsch. Schon die Ergebnisse der Vorrunde waren statistisch extrem unwahrscheinlich und fanden damit kaum Ausschlag in den Prognosen. Statistisch kommt das einem Stressszenario oder einem sog. Conditional Expected Shortfall gleich. Ein Schock für Statistik-Fanatiker.

Und, Fußball ist zu unberechenbar, um auf ein statistisches Modell reduziert zu werden. Die Frage ist nur, wie sich das mit den Finanzmärkten und den damit verbundenen Risiken verhält? Die von der EZB durchgeführten TRIM-Überprüfungen – über deren hohe Belastung die Banken unisono klagen – erscheinen da auf einmal in einem anderen Licht :-).

In unseren Seminaren zum Risikomanagement gehen unsere Experten auf statistische Methoden und ihre Stärken und Schwächen ein. Eine Vorhersage zur EM werden wir aber voraussichtlich nicht anbieten.

Den Artikel des Business Insider sehen Sie hier.