Seit Jahrzehnten fällt es der gängigen Wirtschaftsmodellierung schwer, große Krisen genau vorherzusagen – vom Finanzkollaps 2008 bis zum anhaltenden Klimanotstand. Jetzt schlägt ein erfahrener Wissenschaftler und ehemaliger Markttreiber eine radikale Lösung vor: einen Supersimulator, der jedes Unternehmen auf der Erde modelliert und realistische Entscheidungen trifft, wenn sich die Wirtschaft verändert. Die Kosten? Ungefähr 100 Millionen Dollar.
Das Scheitern traditioneller Modelle
Traditionelle Wirtschaftsmodelle basieren auf Annahmen, die in der realen Welt einfach nicht zutreffen. Entweder vereinfachen sie die Realität zu sehr, bis sie nutzlos werden, oder sie werden rechnerisch unmöglich, wenn sie so skaliert werden, dass sie die volle Komplexität globaler Märkte abbilden. Dies hat zu anhaltenden Prognosefehlern geführt, die zu finanziellen Verlusten in Billionenhöhe führten und eine wirksame Klimapolitik behinderten.
Das Problem ist nicht nur die Genauigkeit; Es ist der grundlegende Ansatz. Bestehende Modelle gehen von vollkommener Rationalität aus, was bedeutet, dass Agenten (Unternehmen, Verbraucher) alles wissen und optimale Entscheidungen treffen. Das ist unrealistisch. Akteure in der realen Welt lernen durch Versuch und Irrtum, ahmen andere nach und agieren in einer Umgebung unvollständiger Informationen.
Die Komplexitätslösung
Die Komplexitätsökonomie bietet einen anderen Weg. Durch die Simulation von Millionen von Agenten, jeder mit einfachen, aber sich entwickelnden Regeln, kann das System neuartiges Verhalten erzeugen, das reale Muster widerspiegelt. Dieser Ansatz reduziert den Rechenaufwand drastisch und erhöht gleichzeitig den Realismus. Prof. Doyne Farmer, ein Physiker, der zum Wirtschaftswissenschaftler wurde, erklärt: „Wir wollen für die Wirtschaftsplanung das tun, was Google Maps für die Verkehrsplanung getan hat … eine intelligente und nützliche Antwort.“
Die Erfolgsbilanz von Farmer spricht für sich. Bekanntermaßen nutzte er in den 1970er Jahren mithilfe früher digitaler Computer Schwachstellen beim Casino-Roulette aus und baute dann in den 1990er Jahren automatisierte Handelssysteme, die die Wall Street übertrafen. Dieselbe analytische Genauigkeit wendet er nun auch auf die Wirtschaftsmodellierung an.
Komplexität auf den Klimawandel anwenden
Die Klimakrise stellt ein besonders akutes Scheitern traditioneller Modelle dar. Aktuelle Prognosen haben die Geschwindigkeit der Einführung erneuerbarer Energien und den Kostenrückgang immer wieder unterschätzt. Das Team von Farmer erstellt ein Modell, das 30.000 Energieunternehmen und 160.000 Anlagen umfasst und deren Entscheidungsfindung in einem dynamischen Umfeld simuliert.
Erste Ergebnisse deuten auf das Potenzial für erhebliche Einsparungen hin: Ein schneller Übergang zu sauberer Energie könnte der Welt Billionen Dollar einsparen. Das Modell ist nicht nur theoretisch; Es basiert auf 25 Jahren realer Daten und ermöglicht genauere Prognosen und strategische Planung.
Warum jetzt?
Drei Schlüsselfaktoren machen diesen Ansatz heute realisierbar:
- Rechenleistung: Moderne Computer sind in der Lage, die Rechenanforderungen umfangreicher agentenbasierter Simulationen zu bewältigen.
- Datenverfügbarkeit: Umfangreiche Datensätze zu Wirtschaftstätigkeit, Energieproduktion und Unternehmensverhalten liefern das Rohmaterial für realistische Modellierungen.
- Theoretische Fortschritte: Die Komplexitätswissenschaft bietet neue Werkzeuge – einschließlich maschinellem Lernen –, um sich entwickelnde Strategien und systemische Schocks zu bewältigen.
Ein Aufruf zur Investition
Das Farmer-Team sucht aktiv nach Finanzmitteln, um die Entwicklung zu beschleunigen. Der Preis von 100 Millionen US-Dollar ist ein Schnäppchen angesichts des Potenzials, wirtschaftliche Verluste in Billionenhöhe abzumildern und die Klimapolitik zu optimieren. Wie Farmer es ausdrückt: „Wenn uns jemand Millionen von Dollar geben will, um beim Bau dieser Modelle zu helfen, haben wir unseren Hut heraus.“
Die Entwicklung dieses Komplexitätsmodells ist nicht nur ein wissenschaftliches Unterfangen; es ist eine dringende Notwendigkeit. Indem wir überholte Annahmen aufgeben und uns mit der realen Unordnung der Wirtschaftssysteme auseinandersetzen, können wir endlich Instrumente schaffen, die die Krisen des 21. Jahrhunderts genau vorhersagen und bewältigen.
