Warum sieben Modelle statt eines
Wie wir sowohl an der Zinskurve (16-monatige Inversion 2022-2023 ohne nachfolgende Rezession) als auch an der Sahm-Regel (im Juli 2024 ausgelöst durch Verschiebungen im Arbeitsangebot statt durch Nachfrageschwäche) gesehen haben, haben einzelne Rezessionsindikatoren blinde Flecken. Jedes Modell wurde entwickelt, um einen bestimmten Mechanismus zu erfassen, durch den sich Rezessionen entwickeln, und kein einzelner Mechanismus erklärt alle Rezessionen.
Die Kombination mehrerer Modelle adressiert diese Einschränkung. Wenn nur ein Modell Warnsignale sendet, könnte es sich um einen Fehlalarm handeln, ausgelöst durch ungewöhnliche Umstände. Wenn fünf oder sechs Modelle konvergieren, ist das Signal deutlich schwerer zu ignorieren.
Was die sieben Modelle erfassen
Das Zinskurvenmodell erfasst die Erwartungen der Finanzmärkte hinsichtlich des zukünftigen Wachstums und der Geldpolitik. Seine Stärke ist die lange Erfolgsbilanz. Seine Schwäche liegt in stark schwankendem Timing und dem jüngsten Fehlsignal.
Die Sahm-Regel erfasst die Verschlechterung des Arbeitsmarkts über steigende Arbeitslosigkeit. Ihre Stärke sind Einfachheit und historische Treffsicherheit. Ihre Schwäche, die sich 2024 zeigte, ist die Anfälligkeit für Angebotsschocks am Arbeitsmarkt, die Nachfrageschwäche imitieren.
Frühindikatoren (Leading Economic Indicators) erfassen einen breiten Korb zukunftsgerichteter Kennzahlen. Ihre Stärke ist die Breite. Ihre Schwäche ist die starke Gewichtung des Verarbeitenden Gewerbes in einer dienstleistungsdominierten Wirtschaft.
Credit-Spread-Modelle erfassen finanziellen Stress über die Differenz zwischen Unternehmens- und Treasury-Renditen. Ihre Stärke ist die Echtzeit-Marktbepreisung. Ihre Schwäche ist die Anfälligkeit für Zentralbankinterventionen, die Spreads künstlich drücken können.
Modelle zum Konsumentenvertrauen (Consumer Sentiment) erfassen das Vertrauen der Haushalte und ihre Ausgabenabsichten. Ihre Stärke liegt in der Erfassung der Nachfrageseite der Wirtschaft. Ihre Schwäche besteht darin, dass Stimmung vorübergehend durch politische Faktoren beeinflusst werden kann, die nichts mit ökonomischen Fundamentaldaten zu tun haben.
Indikatoren des Immobilienmarkts erfassen einen der zinsempfindlichsten Sektoren der Wirtschaft. Baubeginne, Baugenehmigungen und Preise laufen der Gesamtwirtschaft tendenziell voraus. Ihre Schwäche ist die regionale Variation, da eine landesweite Abkühlung des Immobilienmarkts regionale Resilienz verdecken kann.
Indizes zur Industrieproduktion und zum Verarbeitenden Gewerbe erfassen den güterproduzierenden Sektor. Während der Anteil des Verarbeitenden Gewerbes am BIP geringer ist als der der Dienstleistungen, ist er tendenziell zyklischer und führt oft zu breiteren wirtschaftlichen Wendepunkten.
Die Kraft der Konvergenz
Die Composite-Scorecard weist jedem Modell einen Status zu: Grün (kein Rezessionssignal), Gelb (Annäherung an die Auslöseschwelle) oder Rot (ausgelöst). Die Anzahl der Modelle in jedem Zustand sowie die Bewegungsrichtung (bewegen sich Modelle von Grün nach Gelb oder von Gelb zurück nach Grün) liefert Ihnen eine nuancierte Einschätzung der Rezessionswahrscheinlichkeit.
Historische Analysen deuten darauf hin, dass bei gleichzeitigem Auslösen von vier oder mehr Modellen innerhalb von zwölf Monaten stets eine Rezession folgte. Wenn nur ein oder zwei Modelle auslösen, ist die Fehlalarmquote hoch. Die Schwelle von drei auslösenden Modellen ist die Grauzone, in der weitere Untersuchungen gerechtfertigt sind, das Signal aber noch nicht eindeutig ist.
Integration von 50+ FRED-Indikatoren
Die FRED-Datenbank (Federal Reserve Economic Data) bietet über 800.000 ökonomische Datenreihen. Die Scorecard bezieht mehr als 50 dieser Indikatoren ein, organisiert nach den sieben Modellkategorien. Erstanträge auf Arbeitslosenunterstützung, Baugenehmigungen, ISM Manufacturing PMI, Konsumentenvertrauen, Einzelhandelsumsätze, Industrieproduktion und Dutzende weiterer fließen in die Composite-Ansicht ein.
Der Vorteil von FRED liegt in Datenqualität und Aktualität. Die meisten Reihen werden wöchentlich oder monatlich aktualisiert und liefern Ihnen ein nahezu echtzeitnahes Bild der wirtschaftlichen Lage. Der Nachteil ist, dass ökonomische Daten, teils erheblich, revidiert werden, sodass die Scorecard den Unterschied zwischen Erstveröffentlichung und endgültig revidierter Zahl berücksichtigen muss.
Praktische Anwendung
Die Scorecard ist nicht dafür konzipiert, den Markt zu timen. Rezessionsprognosen sind selbst für professionelle Ökonomen notorisch schwierig, und die Verzögerung zwischen wirtschaftlicher Verschlechterung und Marktauswirkung ist unberechenbar. Was die Scorecard leistet, ist die Information Ihrer Risikohaltung. Wenn die Mehrheit der Modelle grün anzeigt, können Sie sich selbstbewusst in Risikoanlagen positionieren. Wenn mehrere Modelle gelb oder rot zeigen, sind die Reduzierung der Positionsgrößen, das Straffen der Stopps und die Erhöhung der Cash-Allokation umsichtig, selbst wenn Sie nicht genau wissen, wann der Abschwung einsetzt.
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