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Wie können wir mit Unsicherheit umgehen?

Veröffentlicht am 7. Mai 2018, 10:51 Uhr
Tagung am Zentrum für interdisziplinäre Forschung (ZiF) der Universität

Die Mathematik kann Risiko mit Modellen berechnen. Autoversicherungen können nur so funktionieren. Anders ist es bei Unsicherheit, etwa wenn eine Verhandlungspartei in Gesprächen schweigt: Viele mathematische Modelle versagen dann. Unsicherheit ist bisher oft unberechenbar. Der Umgang mit ihr ist deshalb ein Schwerpunkt im Sonderforschungsbereich (SFB) 1283 an der Universität Bielefeld. Bei der Tagung „Mathematik der Verhaltensökonomie und Knightsche Unsicherheit in Finanzmärkten“ (14. bis 18. Mai) diskutieren internationale Forschende neue Modellanwendungen und gehen der Frage nach, wie Menschen unter Unsicherheit reagieren. Professor Dr. Frank Riedel (Universität Bielefeld) und Professor Dr. Ulrich Horst (Humboldt-Universität zu Berlin) leiten die interdisziplinäre Tagung.


Prof. Dr. Frank Riedel ist einer der Tagungsleiter. Foto: Universität Bielefeld
Prof. Dr. Frank Riedel ist einer der Tagungsleiter. Foto: Universität Bielefeld
„Märkte können mit Risiko gut umgehen, Unsicherheit ist für sie gefährlich“, erklärt Frank Riedel und nennt die Finanzkrise 2008 als Beispiel. „Bis dahin wurden Unsicherheit und Risiko in mathematischen Modellen gleichbehandelt - ein Fehler.“ Dass Millionen Autofahrerinnen und Autofahrer gleichzeitig auf ihre Versicherung zurückgreifen, etwa wegen Unfällen, ist unwahrscheinlich und ein berechenbares Risiko. Dass Millionen von Menschen ihre Jobs verlieren und Häuserkredite nicht mehr tilgen könnten, wurde vor der Finanzkrise 2008 ebenfalls als unwahrscheinlich einzutreffendes Risiko betrachtet, nicht als Unsicherheit. „Aber die Unsicherheit existierte“, so der Bielefelder Mathematiker und Ökonom und ergänzt: „Wir können Unsicherheit nicht länger wie Risiko behandeln und müssen lernen sie besser zu berechnen und neue Modelle zu entwickeln und anzuwenden.“ 

In einer Forschungsgruppe am Zentrum für interdisziplinäre Forschung (ZiF) unter der Leitung von Frank Riedel und Chris Shannon (University of California Berkeley, USA) diskutierten internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedener Disziplinen bereits 2015 bis 2016 neue Ansätze. Ein Ergebnis: „Der schlimmste anzunehmende Fall muss in Modellen zu Unsicherheit mit einbezogen werden.“ In Finanzmärkten könne das beispielsweise bedeuten, dass mehr Rücklagen gebildet werden, um mögliche negative Folgen von Unsicherheit kompensieren zu können. „Aber dieser konservative Ansatz hat auch Nachteile und kann nicht die einzige Lösung sein“, so Frank Riedel. Bei der Tagung vom 14. bis 18. Mai am ZiF werden die Forschenden daher die neuen Modellansätze diskutieren und weiter vorantreiben. Internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Mathematik, Betriebs- und Volkswirtschaftswissenschaften nehmen teil.

Sie gehen auch anhand bestehender empirischer Daten der Frage nach, wie Menschen bei Unsicherheit reagieren. Ein Szenario: In Verhandlungsgesprächen von drei Parteien artikulieren zwei Parteien ihre Positionen, die dritte Partei schweigt. „Das Schweigen erzeugt Unsicherheit, die für die beiden anderen Parteien schwer zu kalkulieren ist, genauso wie für mathematische Modelle“, so Frank Riedel. Führt das Schweigen zu moderateren Verhandlungspositionen der beiden anderen Akteure? Wie reagieren sie auf die Unsicherheit, in diesem Fall das Schweigen? Die Forschenden simulieren Unsicherheitsszenarien und lassen sie in die Modellentwicklung einfließen.

Der Sonderforschungsbereich 1283 „Unsicherheit beherrschen und Zufall sowie Unordnung nutzen in Analysis, Stochastik und deren Anwendungen“, der im Mai 2017 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFB) bewilligt wurde, fördert die Veranstaltung.

Weitere Informationen:
•    Die Tagung: www.uni-bielefeld.de/(de)/ZiF/AG/2018/05-14-Riedel.html
•    Der Sonderforschungsbereich: www.sfb1283.uni-bielefeld.de
•    Pressemitteilung zur Bewilligung des SFB (26.05.2017): https://ekvv.uni-bielefeld.de/blog/pressemitteilungen/entry/dfg_erfolg_1_neuer_sonderforschungsbereich
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