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4/2017 | Theorie & Praxis
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Das Ende der Missverständnisse

Trotz aller Bemühungen, offen und klar zu kommunizieren, werden Aussagen der EZB mitunter ­immer noch vollkommen gegensätzlich interpretiert. Das kann zu Fehlsignalen an den Märkten führen. Zwei Franzosen wollen diesen Missstand beheben und arbeiten am ultimativen EZB-Wörterbuch.

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Kennen Sie das auch, Frau Yellen? Ob sich EZB-Präsident Mario Draghi bei seinem US-Pendant Janet Yellen über Missverständnisse seitens der Märkte beklagt, ist offiziell nicht überliefert, inoffiziell aber durchaus vorstellbar.

FOTO: © DAVID PAUL MORRIS | BLOOMBERG

Florian Weber, Fixed-Income-Stratege der Bank J. Safra Sarasin, wirkte leicht konsterniert. Anlass dieser Gefühlsregung war die EZB-Sitzung vom 7. September 2017. „Die Zins- und Devisenmärkte scheinen an zwei verschiedenen Pressekonferenzen teilgenommen zu haben“, wunderte sich der Experte im Nachhinein. Denn während die Währungsinvestoren „das Treffen als hawkish wahrgenommen hatten, schien der Zinsmarkt die Pressekonferenz im Gegensatz dazu als neutral bis dovish interpretiert zu haben“, wie es der Stratege in seinem einschlägigen Marktkommentar ausdrückte.


Zum Hintergrund: Unmittelbar nach der Sitzung stieg der EUR/USD-Wechselkurs auf über 1,20. „Das erscheint seltsam angesichts Draghis Beharren darauf, dass die Revision im Inflationsprofil ganz auf die stärkere Währung zurückzuführen war“, so der Sarasin-Experte. Hinzu komme, dass der EZB-Präsident in der Pressekonferenz mehrfach hervor­gehoben habe, dass ein zu starker Euro ein Risiko darstelle. Und um dem Ganzen die Krone aufzusetzen, hätte „die einleitende Bemerkung zur EZB-Pressekonferenz sogar den Satz ent­halten, dass ,die jüngsten Wech­selkursschwankungen ein Unsicherheitsfaktor sind, den es wegen seiner möglichen Auswirkungen auf die mittelfristigen Aussichten für die Preisstabilität zu beobachten gilt‘ – eine Phrase, welche Zentralbanken benutzen, wenn sie Einfluss auf die Währung nehmen wollen“.


Weber ist nicht der Einzige, der sich über EZB-Kommentare wundert. Immer wieder kommt es zu Überraschungen, und das obwohl das damalige EZB-Ratsmitglied Otmar Issing bereits im Jahr 1999 postuliert hatte, dass es von „höchster Wichtigkeit sei, den Märkten und der breiten Öffentlichkeit klare und kohärente Botschaften zu schicken“. Trotz der offenkundigen Bemühung der Notenbank, klar zu kommunizieren, und der Tatsache, „dass jedes einzelne Wort der Notenbank von Marktbeobachtern und Entscheidungsträgern minutiös analysiert wird, bleibt es für die Research-Abteilungen und die Forschung schwierig, qualitative Inhalte in quantitative Indikatoren umzuwandeln“, wie Matthieu Picault und Thomas Renault in ihrer im Juni 2017 veröffentlichten Arbeit „Words are not all equal: a new measure of ECB communi­cation“ schreiben. Die beiden Wissenschaftler lehren und forschen an der IESEG School of Management in Lille respektive an der Pariser Sorbonne und haben sich ­gefragt: Wie interpretiert man die EZB richtig? Und vor allem: Welche Rückschlüsse kann man aus den Aussagen für die Märkte auf der einen Seite und den zukünftigen Kurs der Notenbank auf der anderen Seite ziehen?


Unterschiedliche Ansätze
Nachdem die EZB-Gründung mittlerweile 19 Jahre zurückliegt, gibt es bereits einige wissenschaftliche Versuche, das Orakel von Frankfurt zu interpretieren. Zwei Methoden herrschen hier vor. Erstens die des manuellen Kodierens: Hier beziehen sich die Autoren unter anderem auf ­Rosa und Verga, die 2007 alle 62 EZB-Pressekonferenzen von 1999 bis 2004 ausgewertet und in fünf Grade eingeteilt haben. „+2“ galt als „sehr restriktiv“, null als „neutral“ und „–2“ als „sehr stimulierend“. Modelle dieser Art können beliebig verfeinert werden, bei Berger et al. reicht die Spanne beispielsweise von „+3“ bis „–3“, dazu kommen die vier Unterkate­gorien „allgemeine Absichten“, „Preisstabilität“, „Konjunktur“ und „monetärer Bereich“. Picault und Renault zeigen sich von diesem Ansatz nicht überzeugt. Sie stört beispielsweise, dass die manuelle Zuordnung von Begriffen von Natur aus subjektiv gefärbt ist. Als Beispiel führen sie wieder Rosa und Verga an, die in ihrer Einschätzung der EZB-Statements in 23 Prozent der Fälle eine unterschied­liche Auffassung zur Bedeutung der EZB-Statements hatten. Außerdem sind diese Systeme statisch und gehen nicht auf die Entwicklung in Politik, Jargon und Personal der Notenbank ein.


Der Codebrecher
„Diese Probleme werden zumindest teilweise über einen anderen Ansatz ­gelöst. Und zwar durch wörterbuchbasiertes Zählen und Gewichten der verwendeten Begriffe“, erklärt Picault. In diesem Bereich gibt es bereits – mitunter skurril-simplistisch anmutende – Ansätze. So wurde beispielsweise versucht, „Risiken zur Preisstabilität zu quantifizieren, indem man einfach nur gezählt hat, wie oft das Wort „wachsam“ in den EZB-Aussendungen vorgekommen ist“, schildert Co-Autor Renault.


In komplexeren Ansätzen werden Standardwerke wie das psychosoziale Wörterbuch Harvard IV-4 oder der Loughran & McDonald (LM) Financial Dictionary als Basis herangezogen. Beide Wortdatenbanken listen Begriffe auf und ordnen sie Kategorien wie „positiv“, „negativ“ oder „unentschlossen“ zu. Die LM-Lis­te umfasst beispielsweise eine Onlinedatenbank von 2.329 negativen und 354 positiven Ausdrücken. Setzt man nun die Zahl der in einer EZB-Aussendung verwendeten negativen und positiven Begriffe in Relation zur Gesamtwortanzahl, wird klar, ob die ­Tonalität einer Stellungnahme eher pessi­mistisch oder optimistisch zu werten ist. In einem Folgeschritt kann die so gewonnene „Kommunikationsvariable“ in herkömm­liche Analyse- und Prognosemodelle ein­gebaut werden. Demnach verbessert sich etwa die Prognosekraft der Taylor Rule, wenn man sie um eine Kommunikations­variable erweitert. Auch Prognosen zum Eurokurs, zu Aktienmärkten, Inflation oder Volatilität hätten sich verbessert, wenn sie um diesen Kommunikationsaspekt ergänzt wurden.


Trotzdem orten die französischen Autoren Verbesserungspotenzial bei der Analyse von EZB-Statements, denn „es könnte sein, dass die Anwendung von relativ allgemein gehaltenen Lexika dazu führt, dass nicht alle Besonderheiten der Notenbankkommunikation erfasst werden“, gibt Renault zu bedenken. „Im LM-Wörterbuch wird das Wort ,abwärts‘ als negativ gewertet, während ,aufwärts‘ keine beziehungsweise eine neutrale Klassifizierung erhält. Tatsächlich ­bedeuten sie im EZB-Kontext immer das genaue Gegenteil voneinander“, moniert ­Picault. Ebenfalls problematisch könnte die bisherige Tendenz sein, einzelne Wörter ­eines EZB-Statements zu analysieren. So würde etwa die Begriffskombination „geringere Arbeitslosigkeit“ bei Anwendung des LM-Lexikons negativ gewertet werden, weil das Wort „Arbeitslosigkeit“ als negativ definiert wird. Auch hier weist eine wörtliche Auswertung das Gegenteil dessen aus, was tatsächlich gemeint war.


Die Verfeinerung
„Um diese Beschränkungen aufzulösen, haben wir ein eigenes fachspezifisches Lexikon entworfen“, erklärt Renault. Vorgegangen sind die Autoren folgendermaßen: Sie haben alle einleitenden Bemerkungen zu den insgesamt 106 EZB-Pressekonferenzen von Januar 2006 bis Dezember 2014 herangezogen. Die daraus resultierenden 7.333 individuellen Sätze wurden wiederum in Einzelwörter sowie Wortgruppen zerlegt, die wiederum manuell sieben Kategorien und zwei Ausrichtungen („i“ für „inclination“), nämlich Geldpolitik und konjunkturelle Erwartung, zugeordnet wurden. Die Kategorien („c“ für „category“) lauten: ­restriktiv, neutral, stimulierend, positiv, neutral und negativ. Die ersten drei Kategorien gehören zur Geldpolitik, die nächsten drei zu den konjunkturellen Erwartungen, die siebente Kategorie zählt als „weder-noch“. Anschließend wird ausgerechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Begriff- oder eine Begriffsgruppe zu einer gewissen Tona­lität im EZB-Statement beiträgt. So kommt etwa das Wort „Konsum“ im Beobachtungszeitraum 22-mal vor – davon 20-mal (also zu 91 Prozent) in Sätzen, die als „Konjunkturausblick positiv“ gewertet werden. In zwei Fällen (also zu 9,0 Prozent) wird der Begriff in Sätzen angewendet, die als „Konjunkturausblick negativ“ gewertet werden.


Berücksichtigt wurden nur Begriffe, die zumindest zweimal vorkamen. Außerdem musste die Wahrscheinlichkeit, in einer ­Kategorie vorzukommen, über 50 Prozent liegen. Das Wort „Weltwirtschaft“, wird ­angesichts dieser Vorgaben beispielsweise nicht berücksichtigt. Es kommt zwar 39-mal vor, allerdings besteht eine jeweils 46,15-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass es in „Konjunkturausblick positiv“ oder „Konjunkturausblick negativ“ vorkommt beziehungsweise zu 7,7 Prozent in der ­Kategorie „weder-noch“. Insgesamt kamen die Autoren im Rahmen ihrer Arbeit auf 34.052 ­Begriffe oder Wortgruppen.


Anschließend werden die Begriffe gewichtet sowie die Wahrscheinlichkeit, ob ein Statement beispielsweise als restriktiv oder konjunkturoptimistisch zu werten ist (siehe Informationskasten „Die Mathematik hinter der Entschlüsselung“), errechnet. Die auf diese Weise gewonnenen Daten werden schließlich in Indizes gegossen, mit deren Hilfe man die jeweiligen Wahrscheinlichkeiten zu geld­politischen Entscheidungen und konjunkturellen Erwartungen abbilden kann (siehe Chart „Die Richtung stimmt“). Das Spannende an diesen Variablen: Sie lassen sich in bestehende Prognosemodelle einarbeiten.


Soll die Arbeit der Franzosen aber irgendeinen Wert haben, müssen sie zwei Kriterien erfüllen: Erstens müssen sie die bestehenden Prognosemodelle, die auf EZB-Statements keine Rücksicht nehmen, verbessern und zweitens bessere Resultate liefern, als sie die bereits bestehenden Arbeiten mit vorhandenen Wortdatenbanken erzielen. Die Probe aufs Exempel wird mit der Anwendung der Taylor Rule gemacht. Das Formelwerk, das hier nicht näher ausgeführt wird, ist eine 1993 entworfene geldpolitische Regel zur Setzung des Leitzinses durch eine Zentralbank. Erdacht hat sie John Taylor, der zuletzt immer wieder als Kandidat für das Amt des Fed-Präsidenten genannt wurde. Liefern die Index-Variablen zur Geldpolitik (IMP) beziehungsweise zur konjunkturellen Erwartung (IEC) eine Verbesserung der Prognosekraft, müssten sie statistische Signifikanzen ausweisen. Das tun sie auch – aber nur zum Teil. ­Wertet man aus, inwieweit das adaptierte Taylor-Modell Zinsschritte der EZB vor­hersagen kann, so weist der geldpolitische Index keinerlei statistische Signifikanz aus. Anders stellt sich der Fall dar, wenn wir die Daten zu den konjunktu­rellen Erwartungen auswerten. Da sind die Aussagen auf dem ein­prozentigen Konfidenzniveau signifikant. Somit besteht die Forschung der Franzosen auch den zweiten Lackmustest, sind die Koeffizienten doch deutlich höher als bei den ­Versuchsreihen, die parallel mit dem LM- und dem Apel-Blix-Grimaldi-Wörterbuch durchgeführt wurden.


In der weiteren Auswertung ergeben sich folgende Prognosemodelle: Ein positiver Konjunkturausblick prognostiziert für die nächste und übernächste Sitzung eine ­restriktive Politik. Das Gegenteil gilt für ­eine negative Prognose. Die Autoren entwickeln analoge Modelle zu Volatilitäten und Kursentwicklungen auf dem Aktienmarkt, wobei die Tendenzen des jeweiligen Folgetages prognostiziert werden (siehe ­Tabelle „Prognosematrix des EZB-Jargons“).


Fazit
Der Versuch der Franzosen, den EZB-Code ein für alle Mal zu knacken, ist über weite Strecken überzeugend. Skeptisch kann man sehen, dass die Bewertung, ob ein Terminus beispielsweise expansiv zu werten ist, manuell vorgenommen wird. Hier kann es zu subjektiven Unschärfen kommen. Insgesamt ist aber die kontinuierliche Arbeit an der Vokabeldatenbank be­eindruckend. Die Ergebnisse verbessern außerdem herkömmliche Prognosemethoden wie etwa die der Taylor Rule und stellen im Vergleich zu bisherigen Ansätzen zur Textanalyse eine Verbesserung dar. Zu finden wäre also sicherlich noch ein Weg, die Zuordnung des EZB-Vokabulars zu automa­tisieren und allenfalls längerfristige Prognosemodelle zu entwickeln. 


Anhang:

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