Die Macht der Zahlen: Zahlen und Statistiken begegnen uns andauernd – ob als Bürger und Wähler, als Verbraucher und natürlich auch bei der Geldanlage.
Gerade beim Investieren sollen uns Zahlen dabei helfen, einen Sachverhalt besser einschätzen zu können und bessere Entscheidungen zu treffen.
Und bei der Geldanlage wird das Resultat natürlich ebenfalls in Zahlen ausgedrückt, nämlich als Gewinn und Verlust oder als die prozentuale wie absolute Vermehrung oder auch Minderung des Vermögens.
Doch Zahlen können auch trügerisch sein.
In dieser Ausgabe geht es darum:
- Wie wir als Anlegerinnen und Anleger dazu neigen können, mit einer Zahl einen Sachverhalt vielleicht verkürzt zu betrachten und die zugrunde liegende Komplexität zu weit zu vereinfachen.
- Wie Zahlen eher missverständlich oder gar manipulativ für zumindest fragwürdige Aussagen eingesetzt werden.
- Wie Du als Anlegerin oder Anleger mit Zahlen arbeiten kannst und Dich nicht fälschlich beeinflussen lässt.
Hier geht es zum Podcast:
In seinem Büro an der Princeton University hatte Albert Einstein ein Schild hängen mit den Worten:
Nicht alles, was zählt, kann man zählen und nicht alles, was man zählen kann, zählt.
Dieser Meinung war auch ein besonders prominenter Vertreter der Finanzbranche, nämlich Jack Bogle, der 2019 verstorbene, legendäre Gründer des Finanzdienstleisters Vanguard und Pionier bei Indexfonds und somit auch von ETFs.
In der Welt der Finanzen, der Aktien und des Investierens wird alles quantifiziert und analysiert.
Da werden prozentuale Abweichungen und jährliche Wachstumsraten gemessen und das Ergebnis pro Aktie oder die Dividendenrendite durchleuchtet.
Und Bogle kritisierte, dass wir zwar alles Erdenkliche in Zahlen, bunten Grafen und Tabellen ausdrücken, aber dass wir Zahlen nicht immer hinreichend einordnen. Er war der Meinung, dass wir die Komplexität der Realität und das dahinterliegende, das was die Zahlen ausdrücken, nicht verkennen sollten.
Zahlen und Kennzahlen drücken komplexe Sachverhalte aus und sie helfen, bestimmte Dinge oder eine Situation besser zu verstehen. Wir müssen sie aber immer im Kontext betrachten.
Auf den ersten Blick kann eine Aktie sehr attraktive Zahlen aufweisen.
Doch eine Kennzahl allein genügt nicht, um die Attraktivität zu beurteilen. Ein Beispiel sind Dividenden. Wenn man als Investor auf die Zahlung von Dividenden setzt, dann bevorzugt man Aktien mit einer hohen Dividendenrendite.
Zur Erinnerung: Die Dividendenrendite berechnet sich, indem die Dividende pro Aktie durch den Aktienkurs geteilt wird. Und wenn ein Unternehmen bzw. eine Aktie eine hohe Dividendenrendite aufweist, dann bekomme ich relativ zum Aktienkurs eine hohe Dividende ausgezahlt.
Doch alleine die Dividendenrendite zu betrachten greift zu kurz.
Die Rendite einer Aktie setzt sich zusammen aus Kurssteigerungen und der Zahlung der Dividende. Auch wenn ein Unternehmen keine oder nur eine geringe Dividende zahlt, kann die Aktie trotzdem ein hohes Kurspotenzial haben und attraktiv sein.
Es kann auch sein, dass ein Unternehmen Probleme hat. Dann kann der Aktienkurs unter Druck geraten und die insgesamt erzielte Rendite gering ausfallen. Oder die Zahlung der Dividende kann aufgrund der Probleme nicht aufrechterhalten werden.
Vielleicht hat das Unternehmen hohe Schulden, die es bedienen muss. Oder es hat eine sehr hohe Auszahlungsquote. Das bedeutet, dass das Unternehmen einen hohen Anteil des Gewinns für Dividendenzahlungen aufwendet. Auch das kann dazu führen, dass die Dividendenzahlung nicht nachhaltig ist.
Oder die Dividendenrendite ist deshalb so groß, weil der Aktienkurs niedrig ist, vielleicht weil die Perspektive des Unternehmens schlecht ist. Das passiert gar nicht selten.
Ein weiteres Beispiel ist das Kurs-Gewinn-Verhältnis, kurz KGV.
Das Kurs-Gewinn-Verhältnis oder auch KGV drückt aus, ob der Aktienkurs eines Unternehmens mit Blick auf den Gewinn, also die Ertragskraft, hoch oder niedrig, also ob die Aktie günstig oder teuer ist.
Ein hohes KGV kann eine hohe Wachstumserwartung an das Unternehmen bedeuten. Es könnte aber ebenfalls sein, dass das Unternehmen überbewertet ist.
Umgekehrt kann ein niedriges KGV eine niedrigere Wachstumserwartung bedeuten, vielleicht fälschlich und das Unternehmen ist unterbewertet. Es kann aber ebenfalls sein, dass das Unternehmen Probleme hat.
Also, nur der Blick auf das KGV reicht nicht aus, um zu sehen, ob eine Aktie niedrig oder hoch bewertet ist und ob diese Bewertung gerechtfertigt ist. Zahlen müssen immer im Kontext betrachtet werden.
Zahlen können auch irreführend sein.
Anstatt dir bei Deinen Investitionsentscheidungen wirklich zu helfen, können sie verwirren oder im schlimmsten Fall einen Sachverhalt falsch darstellen.Man kann Sachverhalte schön rechnen und quantitative Aussagen können soweit gebeugt werden, bis sie den eigenen Standpunkt bestätigen.
Finanzexperten sprechen gerne vom sogenannten bereinigten Gewinn. Damit meinen sie bspw., dass manche Kosten außerordentlich sind. Also, dass sie nur einmalig anfallen oder dass es sich um Sondereffekte handelt. Sondereffekte sind zum Beispiel Unternehmenskäufe oder Ausgaben für Restrukturierungen, aber auch externe Faktoren wie Naturkatastrophen. Der bereinigte Gewinn eines Unternehmens ist dann eben um diese Kosten bereinigt. Er fällt also in der Regel besser aus.
Und das Problem ist, dass nicht eindeutig geregelt ist, was als außerordentlich qualifiziert. Da gibt es viel Spielraum. Das Ergebnis kann also auch geschönt sein. Entsprechend wenig aussagekräftig ist ein bereinigter Gewinn für mich als Investor, wenn ich nicht tief in die Materie eintauche und nachvollziehe, was die Bereinigung konkret bedeutet und ob sie gerechtfertigt ist.
Und es passiert nicht selten, dass diese Kosten eben nicht einmalig anfallen, sondern dass sie strukturell bedingt sind und sie auch in Folgejahren anfallen. Also das Unternehmen ist in Wirklichkeit gar nicht so profitabel, wie es sich darstellt.
Deswegen, wenn ein Unternehmen vollmundig verkündet, dass der bereinigte Gewinn stabil oder gestiegen ist, dann solltest Du die Ohren spitzen und die Zahl bzw. die Aussage kritisch hinterfragen.
Ein weiteres Beispiel für eine Zahl, die kritisch hinterfragt werden kann, ist der sogenannte EBITDA.
EBITDA steht für „Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization“, auf Deutsch “Ergebnis vor Zinsen, Steuern, Abschreibungen auf Sachanlagen und Abschreibungen auf immaterielle Vermögensgegenstände”. Und der EBITDA ist in der Finanzwelt zwar weit verbreitet. Er wird aber ebenso scharf kritisiert, zum Beispiel von Warren Buffett.
Vereinfacht gesagt wird der EBITDA berechnet, indem man zum Nettogewinn Zinsen, Steuern und Abschreibungen addiert. Die Idee ist es, dass man die operative Rentabilität des Unternehmens darstellt, indem man nicht-operative Aufwendungen wie Zinsen oder Abschreibungen nicht berücksichtigt. Der EBITDA bereinigt also zum Beispiel um Abschreibungen. Die sind nicht zahlungswirksam, bedeuten also keinen Abfluss von Cash. Trotzdem vernachlässigt der EBITDA Investitionsausgaben. Das kann gerade bei kapitalintensiven Branchen wie Industrie oder Telekommunikation ein Problem sein.
Und es kann passieren, dass ein eigentlich unrentables Unternehmen profitabel erscheint. Vielleicht muss das Unternehmen hohe Schulden bedienen. Wenn der EBITDA bei 5 Mio. € liegt, die Zinszahlungen betragen aber 6 Mio. €, dann erscheint der EBITDA hoch, die Zinsen sind aber höher. Also das Unternehmen mag finanziell gesund aussehen, ist es aber vielleicht gar nicht. Vielleicht hat das Unternehmen in Wahrheit ein Liquiditätsproblem.
Das greift an dieser Stelle zu weit, aber der EBITDA hat seine berechtigten Anwendungsfälle. Zum Beispiel kann man mit dem EBITDA oft Unternehmen einer Branche gut miteinander vergleichen.
Der Punkt ist: Du solltest mit solchen Kennzahlen kritisch umgehen und nicht vorschnell vom EBITDA oder gar einem bereinigten EBITDA auf die Ertragskraft eines Unternehmens, auf einen hohen Gewinn, schließen. Also anders ausgedrückt: Gewinn ist nicht gleich Gewinn.
Zahlen können besonders eindrucksvoll aussehen. Sie können die Fantasie von Investoren beflügeln und zu übermäßigem Optimismus beitragen.
Das betrifft ebenfalls Finanzanalysten. Die sollten eigentlich einen objektiven Blick auf ein Unternehmen und dessen Zahlen haben. Aber es passiert immer wieder, dass sie eine äußerst positive Wachstumserwartung haben oder die Prognosen des Managements eher unkritisch übernehmen.
Ein Stichwort hierzu ist Optimism Bias, der wir uns nochmal in einer späteren Folge widmen werden. In aller Kürze: Optimism Bias beschreibt die Tendenz, die Wahrscheinlichkeit positiver Ereignisse zu überschätzen und die Wahrscheinlichkeit negativer Ereignisse zu unterschätzen.
Die zukünftige Wachstumserwartung für ein Unternehmen oder einen Aktienkurs ist schnell zu Papier gebracht. Das muss sich aber in der Realität durch organisches Wachstum und durch solides Wirtschaften erstmal beweisen. Das ist kein Wünsch Dir was. Also solltest Du bei allzu positiven Prognosen kritisch sein und Dich fragen, ob dies in Zukunft realistisch überhaupt zu schaffen ist.
Eine Zahl mag in ihrer Aussagekraft eindeutig sein. Das ist sie aber nicht unbedingt.
Ein Beispiel sind Daytrading und die Chartanalyse. Da wird mit Graphen und Zahlen wild erklärt und mit Begriffen wie Candlesticks argumentiert, wie und warum sich eine Aktie nun nach oben oder unten entwickelt. Candlesticks sind eine mögliche grafische Darstellungsform von Kursentwicklungen, die optisch an eine Kerze erinnern, deswegen der Name.
Das mag im Einzelfall stimmen. Aber mit der Wirtschaft, den Unternehmen, ihrer Performance und ihrer langfristigen Perspektive hat das nur wenig zu tun. Und wenn du langfristig investierst, solltest du dich von solchen Analysen nicht beeindrucken und nicht beeinflussen lassen.
Bei vielen Zahlen muss man auch genau hinsehen.
Ein Beispiel sind Durchschnittswerte. Es gibt das arithmetische Mittel, den Mittelwert, und es gibt den Median. Beim Mittelwert werden alle Werte addiert und die Summe wird dann durch die Anzahl der Werte dividiert. Beim Median werden alle Werte nach Höhe aufgelistet und die Zahl in der Mitte ist dann der Median. Und je nachdem welchen Wert man benutzt, kann die Aussage anders ausfallen.
Ein Beispiel: Wenn ich drei Zahlen habe, 5, 10 und 50, dann ist der Mittelwert 5 plus 10 plus 50, also 65 geteilt durch 3, also 21,7. Der Median wäre die mittlere Zahl 10, also weniger als die Hälfte des Mittelwerts.
Auch der Umgang mit absoluten und prozentualen Werten ist für manche Menschen missverständlich.
Wenn ein Unternehmen mit Produkt A letztes Jahr 1 Mio. € umgesetzt hat und dieses Jahr kommt man auf 2 Mio. €, dann liegt das Wachstum in nur einem Jahr bei stolzen +100%.
Vielleicht macht Produkt B aber einen Umsatz von 600 Mio. € nach 500 Mio. € im letzten Jahr. Dann liegt das Wachstum von Produkt B nur bei +20%. Absolut ist es aber um +100 Mio. € gewachsen, Produkt A hingegen nur um +1 Mio. €. Und wenn das Unternehmen keine weiteren Produkte anbietet, dann macht Produkt A trotz des phänomenalen Wachstums weniger als ein halbes Prozent am Gesamtumsatz aus.
Vielleicht ist Produkt A in Zukunft das ganze heiße Ding. Auch hier muss man die Zahlen im Kontext betrachten. Dann ist die Story vielleicht anders als es zunächst scheint.
Statistiken sind anfällig dafür, einen Sachverhalt zumindest ungenau darzustellen.
Ein bekanntes Zitat lautet:
Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast.
Fälschung ist ein starkes Wort, aber es passiert nicht selten, dass statistisch unsauber gearbeitet wird oder dass vermeintlich unbestechliche Fakten bei genauerem Blick ziemlich hanebüchen sind.
Es gibt repräsentative Stichproben. Für eine repräsentative Befragung von 80 Millionen Deutschen, bspw., benötigt man eine Stichprobe von mindestens 2.000 Menschen. Es gibt aber auch vorsortierte Stichproben. Das bedeutet, dass Teilmengen der Grundgesamtheit in der Stichprobe übermäßig enthalten sind. Dann ist die Stichprobe eben nicht repräsentativ fürs Ganze.
Grafen und Schaubilder sind häufig visuell irreführend. Da wird zum Beispiel mit der Skala gespielt, um einen Wert als besonders dramatisch steigend oder sinkend wirken zu lassen.
Die Macht der Zahlen greift auch bei volkswirtschaftlichen Kennzahlen.
In Ausgabe 3 über das Gespenst der Inflation sprach ich bereits über die Fehleranfälligkeit bei der Berechnung der Inflationsrate.
Ein weiteres Beispiel für eine mindestens fragwürdige Statistik ist die Arbeitslosenquote. Die wird oft als Messgröße herangezogen, um auszudrücken, wie es der Wirtschaft geht. Doch diese vermeintlich unbestechliche Zahl ist hochpolitisch. Deswegen werden in der Berechnung der Arbeitslosenquote einige abenteuerliche Ausnahmen gemacht.
Wenn Du Dich nicht als arbeitssuchend meldest, giltst Du nicht als arbeitslos. Wenn Du krankgeschrieben bist auch nicht. Das kann man noch nachvollziehen, doch die Liste der Ausnahmen ist deutlich länger. Wenn Du in Trainings- oder Arbeitsbeschaffungsmaßnahmen bist oder einen Ein-Euro-Job hast, bist Du laut offizieller Definition nicht arbeitslos und Du tauchst nicht in der Statstik auf.
Also, kurzum, Irreführung durch Statistiken ist ein ziemlich umfangreiches Thema, mit dem sich leicht eine ganze Folge füllen ließe.
Wenn Du das Thema Zahlen gerade mit Blick aufs Investieren vertiefen möchtest, dann empfehle ich Dir Ausgabe 13 über Wahrscheinlichkeitsdenken.
Abschließend lässt sich über die Macht der Zahlen sagen:
Zahlen begegnen uns als Anlegerinnen und Anleger an vielen Stellen. Und das ist auch gut so.
Zahlen sind hilfreich. Zahlen sind wichtig. Zahlen lassen uns Ziele definieren, Fortschritte überprüfen, Erfolge messen. Zahlen können Sachverhalte gut darstellen. Wir sollten mit Zahlen arbeiten und sie für uns nutzen.
Doch entscheidend sind nicht die Zahlen als solche, sondern wie wir sie interpretieren. Um sie zu interpretieren, müssen wir verstehen, was sie aussagen. Zahlen stellen nur einen sehr kleinen Ausschnitt der Wirklichkeit dar und müssen meistens in einem größeren Zusammenhang interpretiert werden. Nur weil eine Zahl etwas bestimmtes ausdrückt, heißt das nicht, dass damit der komplette Sachverhalt dargestellt wird.
Also sollten wir sie hinterfragen und immer im Kontext betrachten.
PS: Das Beitragsbild ist in Südfrankreich entstanden.
