Textprobe: Kapitel 3, Vorhersagegenauigkeit: In diesem Kapitel wird die Vorhersagegenauigkeit verschiedener Prognosemärkte beleuchtet. Prognosemärkte finden in vielen Bereichen Anwendung und konnten im Sportbereich präzise Vorhersagen machen (Servan-Schreiber et al., 2004). Laut Pennock et al. (2001) konnten Marktteilnehmer des Hollywood Stock Exchange die Kassenerfolge von Filmen oft besser vorhersagen als Branchenexperten. Bei der Erstellung von Wirtschaftsprognosen fanden Prognosemärkte nach Snowberg et al. (2012) trotz der wachsenden Popularität aber bisher wenig Beachtung. Sehr großes wissenschaftliches Interesse galt stattdessen den Politikmärkten. Durch den Iowa Electronic Market bot sich seit 1988 die Möglichkeit, in einem durch die Universität Iowa kontrollierten Umfeld Daten zu erheben. Ein Grund für das Interesse an Politikmärkten ist sicherlich auch, dass sich Vorhersagen leicht am offiziellen Wahlergebnis messen lassen. Um Vergleiche anstellen zu können, werden praktischerweise zu jeder Wahl durch mehrere Meinungsforschungsinstitute eigene Vorhersagen erhoben. Diese Menge an Daten erlaubt es, robuste Aussagen über die Genauigkeit von Prognosemärkten zu treffen. Da große Konzerne mit mehreren Hunderttausend Mitarbeitern vor dem Problem stehen, dass Wissen über viele Köpfe verstreut ist, wurde auch in diesem Bereich geforscht. Obwohl weniger Informationen öffentlich verfügbar sind, da Unternehmen ihre internen Prozesse selten offenlegen, sind einige Studien vorhanden. Es wird sich in diesem Kapitel auf die beiden Bereiche Politik und Unternehmen beschränkt. 3.1, In der Politik: Berg et al. (2008) haben mit Hilfe des Iowa Electronic Market, 49 Prognosemärkte zu Wahlen in verschiedenen Ländern untersucht. Die Stimm- und Sitzverteilungen wurden dabei mit Index-Kontrakten erhoben. Um die Genauigkeit von Prognosemärkten beurteilen zu können, müssen diese direkt mit den Ergebnissen der Wahlen verglichen werden. Prognosemärkte müssen sich außerdem an Umfragen messen lassen. Die einfachste Methode um die absolute Genauigkeit der Vorhersagen zu prüfen, ist ein Streudiagramm. Auf der 45° Linie würden sich alle Datenpunkte finden, bei denen das Ergebnis genau vorhergesagt werden konnte. Eine geringe Streuung um diese Linie ist daher mit einer guten Vorhersagekraft der Prognosemärkte gleichzusetzen. Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse von US Präsidentschaftswahlen, US Senatswahlen, US parteiinterne Vorwahlen und unterschiedliche Wahlen in anderen Ländern. Die Märkte waren in der Lage, für geringe sowie auch hohe Ergebnisse genaue Vorhersagen zutreffen. Gerade für die Präsidentschaftswahlen ist der durchschnittliche absolute Vorhersagefehler besonders niedrig. Dies könnte an der größeren Bedeutsamkeit dieser Wahlen liegen, was zu mehr Aktivität in diesen Märkten geführt hat. Allerdings stehen hier auch weniger Stichproben zur Verfügungen. Auffällig sind drei Ausreißer bei den parteiinternen Vorwahlen, die alle aus dem Jahr 1992 stammen. Unklar ist hier, ob bestimmte Umstände zu diesen extremen Abweichungen geführt haben. Ohne diese Ausreißer scheinen die restlichen US Wahlen mit einem durchschnittlichen absoluten Vorhersagefehler von ca. 2% von den Märkten genauso gut vorhergesagt worden zu sein, wie Wahlen in anderen Ländern. Um Prognosemärkte und Umfragen vergleichen zu können, muss geklärt werden, welcher Preis des Marktes als Vorhersage herangezogen wird. Berg et al. (2008) haben dabei den Preis um Mitternacht vor dem Wahlabend, sowie einen mit dem Volumen gewichteten Durchschnittspreis der letzten Woche vor den Wahlen herangezogen. Es wird argumentiert, dass der Mitternachtspreis alle Informationen die relevant sein könnten repräsentiert. Der gewichtete Durchschnittspreis ist hingegen näher an der Zeitspanne, während der auch die letzte Umfrage vor der Wahl erhoben wurde. 3.2, In Unternehmen: 3.2.1, Hewlett-Packard: Eine umfassende Studie zu Prognosemärkten, die 1996 bei Hewlett-Packard eingeführt worden sind, wurde von Chen and Plott (2002) veröffentlicht. Hewlett-Packard hat dafür winner-takes-all-Kontrakte zu 12 Ereignissen aufgelegt. Bei 'Ereignis 1' handelte es sich um die von der Geschäftsleitung festgelegte Bonusbeteiligung am Gewinn des Unternehmens, die es zu schätzen galt. Alle anderen Ereignisse gehörten zu den erwarteten Verkäufen von verschiedenen Produkten. Anstatt über einen Index-Kontrakt eine Punktschätzung zu erheben, wurden für jedes Mengeninterval an verkauften Produkten ein eigener winner-takes-all-Kontrakt eingeführt. Jedes Ereignis wurde so in 8 bis 10 nichtüberlappende Intervalle eingeteilt. Das oberste Interval war dabei als einzigstes nicht zu beiden Seiten begrenzt. Die Teilnehmer wurden aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens ausgewählt. Dabei wurden auch Personen einbezogen, die keine genauen Informationen über erwartete Verkäufe haben konnten. Ziel war es, u. a. die Prognosemärkte gegen die normalen firmeninternen Vorhersagen zu vergleichen. Zu 8 der 12 Ereignisse standen traditionelle firmeninterne Vorhersagen zur Verfügung. Es wurde auch geprüft, ob die Märkte andeuten können, ob die traditionellen Vorhersagen das eigentliche Ergebnis über- oder unterschätzen werden. Als Prognosewert der Märkte wurden jeweils die letzten 50% der Transaktionen genommen und die Preise mit ihrem Volumen gewichtet und gemittelt. Ähnlich wie im Vergleich gegen die Wahlumfragen, wurde dieser Preis als im Mittel von allen Händlern akzeptierter Preis interpretiert. Bei der Berechnung des Vorhersagewertes wurde dabei das offene Interval zunächst ignoriert. Grund hierfür ist, dass keine Aussage über die Wahrscheinlichkeitsverteilung in diesem Interval gemacht werden kann. Für die Vorhersagen der Märkte sind zusätzlich noch unterschiedliche Stichprobengrößen vorhanden. Es ist zu erkennen, dass die Größe der Stichprobe keinen großen Einfluss auf den Schätzfehler hat. Würde der letzte Preis genommen, würde sich aber oft die Vorhersage verschlechtern. In 6 von 8 Fällen, in denen eine interne Vorhersage vorhanden war, wurde sie durch den Markt geschlagen.