Ökonomische Narrative im US-Aktienmarkt

Ein Autorenteam um Pascal Blanqué von Amundi hat in einem Research Paper den Einfluss ökonomischer Narrative auf die Bewegung des US-Aktienmarktes untersucht und stellt einen Ansatz vor, wie diese in makroökonomische Modelle einbezogen werden können.
Ökonomische Narrative sind definiert als Geschichten, die Sinn konstruieren und dem Denken der Menschen zugrunde liegen. Sie werden von einer Gruppe oder Gesellschaft geteilt und breiten sich in sozialen Interaktionen aus. Das Gedächtnis der Marktteilnehmer prägt die Wahrnehmung künftiger wirtschaftlicher Schwankungen, daher beeinflussen Narrative die Entscheidungen und Handlungen der Marktakteure. Narrative ergeben sich aus dem öffentlichen Bewusstsein für bestimmte wichtige Marktereignisse oder können unter bestimmten Umständen absichtlich herbeigeführt werden. Aktuelle ökonomische Narrative spiegeln oft die Wirtschaftsgeschichte des letzten Jahrhunderts in Bezug auf die Ähnlichkeiten hinsichtlich makroökonomischer Grundlagen wider.
Die Autoren haben die Relevanz von vier verschiedenen Narrativen in dem aktuellen Marktumfeld analysiert: Roaring 20s, Secular Stagnation, Back to the 70s und Monetary. Diese vier stehen für zentrale wirtschaftliche Perioden des 21. Jahrhunderts. Zudem werden aktuelle gesellschaftliche Narrative hinzugefügt, die sich auf Umwelt- oder Sozialaspekte beziehen sowie ein geopolitisches Risiko-Narrativ.
 

Quelle: Amundi (2022)

Als Datengrundlage dient die Global Database of Events, Language, and Tone (GDELT), ein großes Netzwerk, das eine Vielzahl von Themen umfasst, die aus Online-, Print- und Rundfunknachrichten stammen. Zunächst leiten die Autoren die Metriken Volume (Viralität) und einen Stimmungsindikator (positives oder negatives Sentiment) ab. Mithilfe des Count-Weighted-Tone-Indikators (Kombination beider Metriken) werden die polarisierendsten und sichtbarsten Themen identifiziert. Diese werden in die Standardmodelle für die Prognose der Bewegungen des US-Aktienmarktes integriert. Schließlich wird gezeigt, dass Narrative, die aus Metriken rekonstruiert werden können, die im Zusammenhang mit Nachrichten stehen, einen hohen Informationsgehalt besitzen. Der Einbezug dieser Narrative in traditionelle Makromodelle erhöht die Anpassungsgüte von Modellen.

Informationsgehalt ohne und mit Narrativen

Quelle: Amundi (2022)

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass die Metriken aus dem GDELT Datensatz einen signifikanten Informationsgehalt für die Vorhersage von Bewegungen im S&P500 enthalten und sowohl die Erklärungskraft und die Qualität rein makroökonomischer Modelle verbessern. Die Ergebnisse sprechen für eine genaue Überwachung von Narrativen auf den Finanzmärkten.

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