Knightsche Unsicherheit
- Knight's split: knowable odds vs. unknowable onesnoch nicht geprüft
- Profit as the reward for bearing uncertaintynoch nicht geprüft
- Ellsberg paradox and ambiguity aversionnoch nicht geprüft
- 2008, climate fat tails, and pandemicsnoch nicht geprüft
Frank Knight, 35 Jahre alt und Ökonom in Iowa, brachte 1921 seine in Cornell entstandene Dissertation als Buch heraus: Risk, Uncertainty, and Profit. Es trennt zwei Lagen, die die Ökonomik bis dahin in einen Topf geworfen hatte — die Unterscheidung heißt heute Knightsche Unsicherheit. Risiko liegt vor, wo die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Ausgänge bekannt ist: Roulettekessel, Brandschadenstabellen, Kasinoquoten. Unsicherheit liegt vor, wo die Verteilung selbst unbekannt ist — und das ist die Lage, in der Unternehmer und Innovatoren tatsächlich stecken. Gewinn ist bei Knight der Lohn dafür, Unsicherheit zu tragen, nicht Risiko. John Maynard Keynes kam in der Allgemeinen Theorie (1936), in Kapitel 12, zu einem parallelen Schluss; die treibende Kraft nannte er Animal Spirits. Die Finanzkrise von 2008 hat die Unterscheidung von Knight und Keynes empirisch auf breiter Front bestätigt.
Knights Unterscheidung ist präziser, als sie klingt. Risiko hat drei Merkmale: Die Ausgänge sind klar umrissen, ihre Wahrscheinlichkeiten bekannt oder durch Wiederholung erlernbar, und auf Häufigkeiten lässt sich eine Bepreisung bauen. Der Unsicherheit fehlt mindestens eines davon — die Ausgänge lassen sich vorab nicht aufzählen, die Wahrscheinlichkeiten existieren in keinem Häufigkeitssinn, oder das Problem wechselt unterwegs seine Struktur. Brandwahrscheinlichkeiten kann ein Versicherer bepreisen: Risiko. Die Wahrscheinlichkeit einer neuartigen Pandemie, einer systemischen Finanzkrise oder eines neuen politischen Regimes kann derselbe Versicherer nicht bepreisen: Unsicherheit. Ihr Gewicht bezieht die Unterscheidung daraus, dass die probabilistische Entscheidungstheorie — der Erwartungsnutzen von von Neumann und Morgenstern, Savages System von 1954 — erschließbare Wahrscheinlichkeiten schlicht voraussetzt. Wo es sie nicht gibt, braucht sie Ergänzungen wie das Maximin-Kriterium oder Ambiguitätsaversion. Dass Unsicherheitsaversion real und messbar ist, zeigte Daniel Ellsbergs Paradox von 1961: Menschen ziehen bekannte Wahrscheinlichkeiten unbekannten vor, selbst wenn die unbekannte Verteilung im Erwartungswert mehr auszahlt. Hyman Minskys Hypothese der finanziellen Instabilität setzt auf der keynesianischen Unsicherheit auf — Stabilität nährt Risikofreude, Risikofreude schafft Fragilität, Fragilität mündet in die Krise. Robert Shillers Aufsatz von 1981 über die überschießende Volatilität der Aktienkurse wies nach, dass Finanzmärkte nach Unsicherheit bepreist sind, nicht nach Risiko. Die Krise von 2008 war die Folge davon, hypothekenbesicherte Papiere nach Risiko zu bepreisen, deren tatsächliche Unsicherheit Gauß-Copula-Modelle ausgeblendet hatten — Modelle, die schwere Ränder für dünne hielten. Die einflussreichste Popularisierung ist Der Schwarze Schwan (2007) von Nassim Nicholas Taleb, erschienen ein Jahr vor der Krise.