Gibt es sie wirklich?

Schwarze Schwäne: Mythos, Fakten & Implikationen

Schwarze Schwäne in aller Munde. Ob Finanzmärkte, Staatsschulden oder Terrorismus, wohin man schaut: Turbulenzen und Ereignisse, deren Eintreten bis vor Kurzem kaum vorstellbar erschien. Sind Schwarze Schwäne – sprich: extreme Negativereignisse – keine Irrgäste mehr, sondern bei uns mittlerweile heimisch geworden? Oder ist es nur eine Frage der Wahrnehmung?

Der Philosoph Karl Popper nutzte den Schwarzen Schwan als Beispiel für die Fehlbarkeit von Universalhypothesen, denn bis zur Entdeckung Australiens und des dort lebenden schwarzen Trauerschwans war die Hypothese „alle Schwäne sind weiß“ nicht widerlegbar. Der Ökonom Nasim Taleb übertrug diese Metapher auf extreme Kurseinbrüche in Finanzmärkten. 

Nachdem das Entweichen der heißen Luft aus der Dotcom-Blase und die dadurch verursachte Aktienmarktkrise im März 2003 vorüber war und alle Schwarzen Schwäne verflogen waren, kehrte an den Märkten scheinbar wieder Normalität ein. Mit dem Einsetzen der Subprime-Krise 2007 änderte sich das allerdings wieder schlagartig, als das Vertrauen der Banken untereinander zu schwinden begann, Interbankenzinssätze nach oben sprangen und der Zusammenbruch der britischen Bank Northern Rock das erste Opfer lieferte. Bear Stearns und Lehman Brother in den USA folgten, was zu massiven Turbulenzen an den weltweiten Finanzmärkten führte. Die Normalität war weg und die Schwarzen Schwäne wieder da. 

Was ist Normalität?

Wurde 2007 also das Ende der Normalität eingeläutet? Was ist überhaupt „Normalität“? Statistische Verteilungen sind es, die die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen, also auch die von Schwarzen Schwänen, beschreiben. Nehmen wir „Normalität“ etwas wörtlicher und verstehen darunter, dass sich Finanzmärkte an die vorherrschende Auffassung der Finanzwelt halten und einer statistischen Normalverteilung folgen, dann ist dies, wie statistische Analysen zeigen, für die ruhigen Vorkrisenjahre tatsächlich gegeben. Im Falle der Normalverteilung scharen sich Kursschwankungen sehr eng und symmetrisch um den Mittelwert der Gaußschen Glockenkurve. Dadurch werden bereits moderate Schwankungen schnell als Extremereignisse klassifiziert.