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Fußgänger in Hongkong: In China sind die Menschen Datenanalysen zufolge fast wieder so viel unterwegs wie vor der Krise. Foto: imago images / Science Photo Library

Blackrock über Datenanalyse

Wie Big Data Anlegern durch die Krise hilft

Das Corona-Virus hat für unruhige Märkte gesorgt. In dieser Situation ist es schwierig, klare Prognosen abzugeben. Offizielle Daten hinken der Entwicklung häufig hinterher oder sind unpräzise. Viele Unternehmen haben zudem in der Krise ihre Geschäftsprognosen zurückgezogen. Das erschwert die Analyse auf Branchen- und Unternehmensebene.

Vor diesem Hintergrund kommt sogenannten alternativen Daten, auf Englisch auch Big Data genannt, und Analysetools eine neue Bedeutung zu: Sie ermöglichen Anlegern, Trends in der Wirtschaft und an den Märkten schneller zu erkennen als es mit traditionellen Instrumenten möglich wäre.

Was sind alternative Daten?

Alternative Daten sind physische, unstrukturierte oder nicht-finanzielle Daten, die tagtäglich durch den Einsatz von Alltagstechnologien entstehen – etwa durch Smartphones, GPS- und Smart-Home-Geräte. Richtig zusammengestellt und interpretiert können diese Daten Einblicke in die Entwicklung von Ländern, Branchen und Unternehmen liefern.

Das Blackrock Systematic Active Equity-Team nutzt seit mehr als einem Jahrzehnt Big Data unterschiedlicher Formate. Einige davon haben sich – in den richtigen Kontext gestellt – im Zuge der Corona-Krise als besonders wertvoll erwiesen. Die folgenden drei Beispiele zeigen, wie diese Daten dazu beigetragen haben, die wirtschaftliche Entwicklung und das Anlageumfeld in der Corona-Pandemie besser beurteilen zu können.

Beispiel 1: Der Fußgängerverkehr

Der Fußgängerverkehr in Einkaufszentren war eine der ersten Big-Data-Kennzahlen, die Investoren für ihre Analysen nutzten. Allerdings verloren diese Daten mit der wachsenden Bedeutung von Online-Einkäufen an Relevanz.

Der coronabedingte Lockdown in vielen Ländern sorgte in diesem Jahr zwar für einen zusätzlichen Boom des Onlinehandels. Die Daten zu Fußgängern gewannen aber auf andere Art und Weise an Bedeutung. Je nach Land und Pandemieverlauf gab es unterschiedliche Vorgaben zum Social Distancing für die Bevölkerung. Aus dem Vergleich des Fußgängerverkehrs an verschiedenen Orten ließ sich ein schneller Überblick über die Wirtschaftslage in unterschiedlichen Ländern und Branchen gewinnen. So konnte Blackrock etwa Ende Mai feststellen, dass die Bewegungsmuster in China seit Beginn der Lockerungen im März und April wieder fast zwei Drittel des normalen Niveaus erreicht hatten.

Beispiel 2: Maschinelle Verarbeitung von Texten

Methoden zur maschinellen Verarbeitung von Sprache lieferten in der Krise insbesondere Erkenntnisse für die Gewinnprognosen von Analysten. Die Prognosen für das erste Quartal dieses Jahres kamen aus nachvollziehbaren Gründen spät. Ähnlich haben wir das in der globalen Finanzkrise 2008/09 erlebt. In einer solchen Situation ist es sehr schwer, punktgenaue numerische Einschätzungen zur Wirtschaftsentwicklung zu geben. In Zeiten, in denen Analysten erst spät exakte Prognosen veröffentlichen, kann die maschinelle Textanalyse ihrer Berichte Abhilfe leisten.

Zudem ist diese Datenauswertung hilfreich, um sich früh ein Bild von Tendenzen in der Fiskalpolitik zu machen. So werden die Texte zunächst nach Entwicklungen in den einzelnen Ländern sondiert und dann einzelne Staaten mit einem Trend zu Lockerungen genauer angeschaut. Derzeit trifft das zum Beispiel auf die USA zu.

Beispiel 3: Stellenausschreibungen

Trends auf dem Stellenmarkt liefern wichtige Informationen über Wachstumsaussichten von Branchen und Unternehmen. In der Covid-19-Krise hat Blackrock die Analyse von Stellenausschreibungen auf die Schwellenländer ausgedehnt. Dort sind diese Daten üblicherweise knapp und deswegen weniger aussagekräftig. Angesichts des aktuellen Umfelds mit schnellen Veränderungen haben sich diese Daten trotz geringerer Abdeckung als nützlich erwiesen, um potenzielle Gewinner und Verlierer zu identifizieren.

Außerdem ermöglichte die Analyse des Stellenmarktes Einblicke, welche Unternehmen Fachkräfte suchen, um die Arbeit im Homeoffice im Speziellen sowie die Digitalisierung im Allgemeinen voranzubringen. Firmen, die in diesem Bereich zum Vorreiter werden, könnten später ihre Wettbewerber überflügeln.

Big Data liefert wertvolle Erkenntnisse

In der langen Zeit, in der wir bereits mit alternativen Daten arbeiten, hat sich eines sehr deutlich gezeigt: Welche Daten besonders hilfreich sind, variiert je nach Zeitraum und wirtschaftlicher Lage. So können bestimmte Formate rund um die Veröffentlichung von Geschäftsergebnissen wertvolle Erkenntnisse liefern. Andere Daten lassen sich nutzen, um mehrere Monate andauernde Trends zu erkennen. Am effektivsten aber ist aus Erfahrung die Kombination einer Vielzahl von alternativen Daten.

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