Weiche Daten werden härter

Ich weiß noch, wie der August ein ruhiger Monat war. Die Schule begann erst nach dem Tag der Arbeit. Selbst als ich als Erwachsener in der Welt der Investitionen tätig war, passierte nicht viel. Die Leute waren entweder im Urlaub oder kamen zurück und bereiteten sich auf den September vor. Es ist kaum zu glauben, aber in den 80er und 90er Jahren interessierte sich niemand wirklich für Jackson Hole. Und bis 1981, als es zu "Jackson Hole" wurde, hatte es mehrere Veranstaltungsorte.

Dieser August, und sogar diese Woche, war eine Ausnahme von dieser alten Regel. Seit 2022 haben wir "Rezessionsgefühle" gespürt, obwohl die Arbeitsmarktdaten und andere harte Indikatoren nichts dergleichen zeigten. Erst Mitte 2024 kamen die Fed-Beamten zu dem Schluss, dass das Wachstum ein größeres Risiko darstellt als die Arbeitslosigkeit, und begannen, die Zinsen zu senken. Dann änderten sie ihre Meinung innerhalb weniger Monate und erklärten, der Kampf gegen die Inflation sei wieder wichtiger.

Zu Beginn dieses Jahres sagten viele Wirtschaftsexperten, dass die Zölle von Präsident Trump mit Sicherheit eine Rezession auslösen würden. Ich gebe zu, ich war besorgt, aber in diesem wirtschaftlichen Umfeld kann man das Wort "sicher" einfach nicht verwenden. Die harten Daten sagten etwas anderes... bis letzte Woche, als sie plötzlich nicht mehr stimmten. Der schwache Arbeitsmarktbericht für Juli erregte die meiste Aufmerksamkeit, aber auch andere Daten wurden schwächer.

Jetzt glauben die Händler, dass eine Zinssenkung im September wieder auf der Tagesordnung der Fed steht. Das Drumherum ist dasselbe, aber sollten wir den Daten trauen? Das ist eine wichtige Frage, denn die Daten sind unser wirtschaftliches "Armaturenbrett". Ohne sie sind wir im Blindflug unterwegs ... oder abhängig von unseren Gefühlen. Und es ist schwierig, ein Anlageportfolio, ein Unternehmen oder sein Privatleben auf der Grundlage von Vibes zu führen. Aber wenn das alles ist, was wir haben?


Planungszwecke

Fast alles, was wir über die Wirtschaft zu wissen glauben, beruht auf ursprünglich fehlerhaften Daten. Beschäftigungsdaten, Inflationsdaten, Ausgabendaten, Produktionsdaten - all diese Daten sind unvollkommen. In diesem Geschäft gibt es keine Gewissheit. Aber das macht die Daten nicht unbrauchbar.

Ich habe schon einmal die Geschichte über die Erfahrungen des Wirtschaftsnobelpreisträgers Kenneth Arrow als Wetteroffizier im Zweiten Weltkrieg erzählt. Sein Team wurde damit beauftragt, langfristige Wettervorhersagen zu erstellen. Sie probierten jede nur denkbare Methode aus. Keine war besser als das Werfen von Münzen.

Frustriert baten Arrow und sein Team darum, von dieser sinnlosen Aufgabe befreit zu werden. Sie erhielten diese Antwort: "Der kommandierende General weiß sehr wohl, dass die Prognosen nichts taugen. Er braucht sie jedoch für Planungszwecke."

Was bedeutet das? Das Wetter beeinflusst die Kriegspläne. Wenn Flugzeuge nicht fliegen oder Schiffe nicht fahren können, wird ein Plan, der davon abhängt, nicht funktionieren. Aber Generäle brauchen keine Gewissheit; eine Reihe von Möglichkeiten reicht aus. So können sie in ihren Plänen bekannte Unwägbarkeiten berücksichtigen. In ähnlicher Weise sind die Daten, die in unsere Wirtschaftsprognosen einfließen, nie zu 100% zuverlässig, aber das müssen sie auch nicht sein. Wir müssen lediglich Wendepunkte erkennen, damit wir unsere Strategien anpassen können.

Dennoch wollen wir auch, dass unsere Daten so zuverlässig wie möglich sind. Nachlässige und/oder voreingenommene Methoden sind dabei nicht hilfreich. Ebenso wenig wie der Eindruck, dass Daten zu politischen Zwecken manipuliert werden könnten.

Die beste Verteidigung gegen solche Probleme ist ein konsistentes und transparentes Datenerhebungsverfahren. Dann können wir den Daten so viel Vertrauen schenken, dass sie nützlich, wenn auch noch unvollkommen sind. Wie Kenneth Arrow gesagt wurde, sind sie "für Planungszwecke" nahe genug.

Der unerwartet schwache Beschäftigungsbericht der vergangenen Woche veranlasste Präsident Trump, die BLS-Kommissarin Erika McEntarfer zu entlassen. Seine Hauptsorge galt offenbar den Korrekturen der Vormonate, die darauf hindeuten, dass die Arbeitslosigkeit viel schlimmer war, als sie zunächst erschien.

Versuchen wir zu verstehen, was hier passiert ist. Unabhängig davon, ob große negative Korrekturen ein Beweis für politische Voreingenommenheit sind oder nicht, gab es sie schon lange vor dem Beginn von Trumps zweiter Amtszeit. Wir werden das Problem aus drei verschiedenen Blickwinkeln betrachten.

Erstens: Mit Ausnahme von COVID sehen diese Überarbeitungen in den letzten 10 Jahren groß aus.




Der rote Kreis zeigt, dass die Revisionen im Jahr 2022 überwiegend negativ wurden, ein Muster, das sich auch in diesem Jahr fortsetzte. Aber lassen Sie uns noch weiter zurückblicken. Wenn wir bis zum Jahr 2000 zurückgehen, sehen wir ein hohes Maß an Volatilität, insbesondere in den 2000er Jahren.

Anmerkung: Während der Großen Rezession gab es wesentlich mehr negative Revisionen der Beschäftigungszahlen, aber auch mehr und häufigere positive Revisionen.