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Bessere Inflationsprognosen per künstlicher Intelligenz

Handel und Märkte sind zuletzt deutlich komplexer geworden, doch die Prognose der Inflationsraten konnte nicht mithalten. „Noch immer werden eher statische Modelle genutzt, die das Wirtschaftsgeschehen immer weniger abbilden“, sagt Dr. Dieter Falke, Geschäftsführer der Quant.Capital Management GmbH.

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Dr. Dieter Falke, Geschäftsführer von Quant.Capital Management 
© Quant.Capital Management GmbH

„Künstliche Intelligenz bietet jetzt zum ersten Mal die Möglichkeit, Inflationsrisiken genauer und aktueller zu prognostizieren. Denn nicht nur die Wirtschaft ist komplexer geworden. Zugenommen haben auch die Zahl der verfügbaren Daten und die Rechnerkapazitäten“, so Dr. Dieter Falke, Geschäftsführer von Quant.Capital Management.

Das jüngste Inflationsprognosemodell von Quant.Capital Management
Dieses bezieht sowohl Fundamental- als auch Preisdaten in die Modellierung ein und nutzt dabei neben langfristigen auch tagesaktuelle Daten. Viele davon waren in den 1970er-Jahren noch gar nicht verfügbar, weshalb manche Modelle sie noch vollständig außer Acht lassen.

Selbstlernender Prozess dank KI
„Künstliche Intelligenz ermöglicht einen selbstlernenden Prozess, der die Formel zur Berechnung der Inflationsraten immer wieder neu schreibt“, sagt Falke. In einer Dauerschleife wird die Formel für den optimalen Warenkorb immer weiter angepasst. So nutzt die KI die tatsächlich gemeldete Inflationsrate immer wieder, um den eigenen Rechenweg anzupassen und zu verfeinern – und dadurch immer exaktere Inflationsprognosen zu erhalten.

Verbesserte Entscheidungsbasis für Investoren und Asset-Manager 
Für die Risikoeinschätzung an den Märkten und für Portfolios ist die Inflation eine immens wichtige Kennzahl. „Je genauer sie prognostiziert werden kann und je besser auch die Dynamik der Entwicklung daraus hervorgeht, desto bessere Entscheidungen können Asset-Manager und Anleger treffen“, sagt Falke.

Dynamische Betrachtungen
Gerade die Dynamik der Entwicklung, die Geschwindigkeit, mit der sich Preise verändern, ist ein entscheidendes Kriterium. „Natürlich ist es gut zu prognostizieren, ob die Inflationsrate steigt oder fällt und wie stark“, so Falke. „In einer auf immer schnellere Reaktionen ausgelegten Marktumgebung aber ist es wichtig zu sehen, wie schnell diese Entwicklungen vonstattengehen.“ Diese Dynamik lässt sich anhand der vorhandenen Daten sehen – einfache Inflationsmodelle aber konnten diese Bewegung bislang nicht berechnen.

Ähnlichkeit zum Fed-Modell
„Das Basismodell zur Inflationsprognose, das wir verwenden, ähnelt dem der Fed“, sagt Falke. „Mit dem Unterschied, dass wir tagesaktuelle Entwicklungen einbeziehen und so zu aktuelleren Ergebnissen kommen.“ So ändert sich die KI-berechnete Inflationsprognose regelmäßig, manchmal täglich und gibt so auch kurzfristig Signale, anhand derer reagiert werden kann. „Für das Risikomanagement ist das ein echter Gewinn“, so Falke. (kb)

 

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