Was Preise beeinflusst und wie Prognosemärkte mit Krisen rechnen

Vergrößern

Herr Professor Spann, Sie forschen zu Preisen und Plattformen wie Polymarket. Hier kann man darauf setzen, ob ein Krieg ausbricht oder ein Politiker zurücktritt. Ist es für Sie aus Forschungssicht interessant, wie hier Preise gebildet werden – oder sind das schlicht Wetten auf reale Krisen?

Spann: Es ist beides gleichzeitig. Zum einen sind das digitale Märkte, auf denen Ereignisse gehandelt werden – man kann also wetten oder spekulieren. Gleichzeitig tragen die Teilnehmenden ihre Informationen in den Markt hinein. Daraus entsteht ein Preis, der als Prognose für das Ereignis interpretiert werden kann. In diesem Sinne ist es sowohl Wette als auch Anwendung digitaler Märkte. Diese Prognosen können als Entscheidungsgrundlage dienen – etwa für Unternehmen, Investoren oder politische Beobachter.

Sie beschäftigen sich seit mehr als 20 Jahren mit solchen Märkten. Was messen Sie dort genau: Erwartungen, Wahrscheinlichkeiten oder Verhalten?

Spann: Die Grundlage meiner Arbeit kommt aus der mikroökonomischen Theorie: Märkte reflektieren die Erwartungen der Teilnehmer. Es gibt dazu auch Forschung in der experimentellen Ökonomie. Ein frühes Beispiel ist die University of Iowa, wo Ende der 1980er-Jahre ein Markt für die US-Präsidentschaftswahl geschaffen wurde. Dort hat sich gezeigt, dass solche Prognosen relativ gut funktionieren. Ich habe mich ab Ende der 1990er- und Anfang der 2000er-Jahre damit beschäftigt, solche Märkte zu entwickeln und zu programmieren – also Marktplätze, auf denen man Prognosen handeln kann. Später ging es darum, dieses Konzept auf neue Bereiche zu übertragen, etwa die Prognose von Produktabsätzen, Erfolg von Markteinführungen oder Produktideen. Im Kern geht es darum, Erwartungen über tatsächliches Verhalten im Markt abzubilden.

Wenn Erwartungen zu Preisen werden

Prognosemärkte gibt es schon lange. Warum haben Plattformen wie Kalshi und Polymarket gerade jetzt so viel Zulauf?

Spann: Dafür gibt es zwei wesentliche Entwicklungen. Zum einen die Regulierung: Kalshi wurde in den USA von der zuständigen Aufsichtsbehörde zugelassen und gilt damit als regulierter Markt. Zum anderen die technologische Entwicklung: Plattformen wie Polymarket nutzen Blockchain. Dadurch wird es einfacher, Geld zu transferieren und daran teilzunehmen – auch international. Das führt auch zu Unterschieden: Kalshi ist reguliert und darf bestimmte Themen nicht anbieten, während Polymarket außerhalb klassischer Regulierung auch sehr spekulative oder politische Ereignisse anbieten kann.

Sie sprechen in diesem Zusammenhang oft von „Schwarmintelligenz“. Sind solche Märkte damit verlässlicher als klassische Umfragen – und braucht es diese dann überhaupt noch?

Spann: Das Prinzip der „Wisdom of the Crowd“ kommt aus der Statistik. Wenn viele Menschen eine Einschätzung abgeben, gleichen sich individuelle Fehler aus. Ein klassisches Beispiel stammt vom britischen Forscher Francis Galton: Auf einem Jahrmarkt sollten Menschen das Gewicht eines Ochsen schätzen. Der Durchschnitt der vielen Schätzungen lag sehr nah am tatsächlichen Wert. Bei Prognosemärkten kommt noch die ökonomische Perspektive hinzu: Teilnehmende handeln auf Basis ihrer Erwartungen und reagieren auf Preise. Diese Informationen fließen in den Marktpreis ein, der dann eine kollektive Einschätzung widerspiegelt. Das funktioniert aber nur, wenn die Teilnehmenden über Informationen verfügen, etwa bei Wahlen oder bei der Oscarverleihung. Wenn kaum eigene Informationen vorhanden sind und sich alle nur an bestehenden Prognosen orientieren, stößt das System an seine Grenzen. Prognosemärkte sind daher eher eine Ergänzung zu Umfragen als deren Ersatz.

Wer nutzt diese Marktplätze: Privatanleger, politische Insider oder professionelle Investoren?

Spann: Es ist eine Mischung. Für Forschende sind solche Märkte interessant, weil man daran gut beobachten kann, wie Informationen verarbeitet werden. Für Privatanleger ist es eine zusätzliche Möglichkeit, Geld zu investieren – aber eine sehr risikoreiche. Und für Entscheidungsträger kann es eine zusätzliche Informationsquelle sein.

Wenn etwa Personen, die in Behörden oder der Politik arbeiten, bei solchen Wetten auf politische Ereignisse internes Wissen nutzen und damit Geld verdienen: Ist das rechtlich zulässig? Und wäre das auch in Deutschland denkbar?

Spann: Ich kann mir nicht vorstellen, dass solche Wetten in Deutschland zugelassen werden. Hier sind im Grunde nur Sportwetten erlaubt. Auch in den USA gibt es Diskussionen, etwa im Zusammenhang mit Insiderwissen aus der Politik. Dort wird im Kongress bereits über strengere Regeln nachgedacht. Ich bin kein Jurist, aber klar ist: Das Thema wird kritisch gesehen.

Kritiker warnen vor Manipulation. Wie anfällig sind solche Märkte wirklich – etwa durch Käufe in eine bestimmte Richtung oder Insiderwissen?

Spann: Manipulation ist ein Risiko: Wenn wenige Teilnehmende gezielt auf bestimmte Ereignisse setzen, können sie die Preise beeinflussen. Es gab Fälle, in denen kleinere Gruppen versucht haben, Prognosen in eine bestimmte Richtung zu verschieben. Ein zweites Thema ist Insiderhandel. Aus Prognosesicht kann es hilfreich sein, wenn Informationen aus erster Hand einfließen. Aus Fairness-Sicht ist es problematisch. Und schließlich gibt es Sicherheitsfragen – etwa, wenn sensible Informationen zu militärischen Ereignissen frühzeitig im Markt sichtbar werden.

Sie haben Prognosemärkte auch in Unternehmen untersucht, etwa bei Carl Zeiss. Wie läuft das konkret ab – und warum trifft so ein interner Markt oft bessere Entscheidungen als ein Management-Team?

Spann: Wir haben das innerhalb von Unternehmen eingesetzt, etwa zur Bewertung von Produktideen. Mitarbeitende konnten Ideen einbringen, die dann als „Ideenaktien“ gehandelt wurden – mit Spielgeld. Andere konnten darauf investieren und so einschätzen, wie erfolgreich eine Idee sein könnte. Bei Carl Zeiss wurden so rund 250 Ideen gesammelt und bewertet. Das hat gut funktioniert, ist jedoch aufwendig und wird daher bislang nur begrenzt eingesetzt.

Sie forschen auch zu Preisen im Alltag. Supermärkte testen digitale Preisschilder: Preise können sich also jederzeit ändern. Was bedeutet das für Kunden: Mehr Effizienz oder mehr Unsicherheit?

Spann: Aus Konsumentensicht wirkt das zunächst eher anstrengend oder sogar beängstigend. Aber dynamische Preise gehen in beide Richtungen – sie können auch sinken. Unternehmen wollen ihre Produkte schließlich verkaufen. Für Kundinnen und Kunden bedeutet das zunächst mehr Aufwand: Man muss stärker vergleichen und sich überlegen, wann man kauft. Andererseits helfen auch digitale Hilfsmittel beim Vergleich.

Kann es sein, dass ich für ein Produkt mehr zahle, weil ich ein teures iPhone nutze oder aus einer wohlhabenden Region komme – oder täuscht dieser Eindruck?

Spann: Technisch wäre das möglich, aber es ist kein besonders guter Indikator. Unternehmen wissen selbst nicht genau, wie aussagekräftig solche Merkmale sind. Vielleicht nutzt die Kundschaft ja ein gebraucht gekauftes Gerät oder ist nur auf der Durchreise. Oft liegt der Eindruck steigender Preise eher daran, dass Preise sich zeitlich verändern – etwa bei Flugtickets, wenn der Abflug näher rückt. Preisunterschiede sind in der Regel eher auf Angebot und Nachfrage zurückzuführen als auf eine gezielte individuelle Zuordnung.

Wie ist es bei den Tankstellenpreisen? Die Bundesregierung will Preiserhöhungen nur noch einmal am Tag zulassen. Wie wird sich das auswirken?

Spann: Ich glaube nicht, dass das automatisch zu niedrigeren Preisen führt. Wenn Anbieter wissen, dass sie Preise nur begrenzt erhöhen können, setzen sie sie eher höher an. Für Konsumenten ist wichtiger, dass sie vergleichen können – etwa über Apps. Eine Welt mit festen Preisen wäre einfacher, aber wahrscheinlich insgesamt teurer.

Zur Person:

Martin Spann ist Institutsdirektor und Professor für Electronic Commerce und Digitale Märkte an der LMU. Seine Forschung liegt an der Schnittstelle von Wirtschaftsinformatik, Marketing und Verhaltensökonomie.

Er promovierte mit einer Arbeit über virtuelle Börsen als Instrument zur Prognose von Markt- und Konsumentenverhalten – ein Thema, das bis heute einen Schwerpunkt seiner Forschung bildet.

Seit über 20 Jahren untersucht er, wie digitale Technologien Märkte verändern, etwa durch Prognosemärkte, dynamische Preisgestaltung oder Plattformökonomien.

Seine Arbeiten erscheinen regelmäßig in führenden internationalen Fachzeitschriften wie Management Science, Marketing Science und MIS Quarterly.