Die Repräsentativitätsheuristik

Ich möchte heute einen bisher noch nicht besprochenen Effekt darstellen, die Repräsentativitätsheuristik (Representativeness)

Bei der sog. Repräsentativitätsheuristik wird die Eintrittswahrscheinlichkeit repräsentativer Ereignisse gegenüber weniger repräsentativen überschätzt. Dies beeinflusst uns bei der Informationsverarbeitung und Entscheidung, weil wir Ereignisse, die uns repräsentativer erscheinen, für wahrscheinlicher halten, als andere.

Verantwortlich für diese Fehleinschätzung ist unter anderem die Ähnlichkeit der Stichprobe mit der Population (statistisch beobachtete Grundgesamtheit)

Hierbei handelt es sich um einen Vergleich der zufällig gewählten Stichprobe mit der Grundgesamtheit. Entspricht das Auftreten der Stichprobe nicht den Erwartungen, wird dieses Ereignis unterschätzt und andere im Gegensatz dazu überschätzt.

Hier ein Beispiel der Wissenschaftler Kahneman und Tversky zur Veranschaulichung:

In einer Befragung aller Familien einer Stadt mit sechs Kindern ergab sich bei 72 Familien folgende Geburtenfolge:

Variante 1: M J M J J M (M = Mädchen, J = Junge)

Den Probanden der Studie wurde eine zweite Geburtenfolge gezeigt und sie sollten einschätzen, auf wie viele Familien sie zutreffen könnte:

Variante 2: J M J J J J

Etwa 80 Prozent schätzten die erste Variante wahrscheinlicher ein, als die zweite.

Beide Geburtenfolgen sind statistisch gleich wahrscheinlich. Da die zweite Variante nicht repräsentativ in Bezug auf die Grundgesamtheit (alle Familien mit sechs Kindern) ist, wird sie unterschätzt, bzw.<!–[if supportFields]>xe “bzw.”<![endif]–><!–[if supportFields]><![endif]–>die erste Variante überschätzt.

Aus der Repräsentativitätsheuristik lassen sich mehrere Fehler ableiten:

• die bereits hier vorgestellte Gambler’s Fallacy
• die Conditional Probability Fallacy, bei der Ursache und Wirkung vertauscht werden
• die Conjunction Fallacy, bei die Wahrscheinlichkeit verbundener Ereignisse übrschätzt wird

Beispiel zur Gambler’s Fallacy

Im Beitrag Trendumkehr oder die Suche nach dem heiligen Gral wurde bereits des Spieler’s Trugschluss oder Gambler’s Fallacy dargestellt.

An folgendem Beispiel eines Kursverlaufs lässt sich dieser Effekt grafisch veranschaulichen:

Hier ist ein klar zu erkennender Trend dargestellt bei dem der Kurs gerade nach einem etwas stärkeren Anstieg einknickt.
Ist das ein günstiger Einstiegspunkt und wenn ja in welche Richtung? Vielleicht denken Sie kurz darüber nach, bevor Sie weiter lesen…

Dieser Kursverlauf zeigt den Devisenkurs des Euro gegenüber dem US Dollar der letzten drei Monate (abzüglich der letzten paar Wochen).

Die Gambler’s Fallacy tritt nun auf, wenn sich jemand mit folgender Begründung für den Einstieg auf der Short Seite entscheidet:

• der Kurs ist bereits lange gestiegen und
• ich glaube dass es jetzt sehr viel wahrscheinlicher ist, dass dieser Trend umkehrt, als noch vor ein paar Wochen (weil er jetzt schon viel länger andauert)

Es ist eben allein auf Grund der Tatsache, dass der Trend jetzt älter ist, die Wahrscheinlichkeit für eine Umkehr des Trends nicht größer.
Die Entscheidung Short zu gehen wäre hier als falsch anzusehen. Hier der gesamte Chart der letzten drei Monate:

Hinweis: Diese Beurteilung gilt nur für den angesprochenen Fall zur Erklärung der Gambler’s Fallacy. Es gibt weitere Einflussfaktoren, die diese Entscheidung durchaus stützen könnten, beispielsweise die Überlegung, dass die Europäische Zentralbank an einem bestimmten Punkt eingreifen muss, um die Währung stabil in einer festgelegten Schwankungsbreite zu halten.

Effektbeschreibung hinzugefügt

Auf der Seite “Heuristiken und Effekte” wurde ein neuer Effekt hinzugefügt:

Gambler’s Fallacy / des Spieler’s Trugschluss

Dieser Effekt handelt von einer Überschätzung der Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses, wie z. B. gestern bei der Trendumkehr beschrieben.

Trendumkehr oder die Suche nach dem heiligen Gral

Trends sind ein bekanntes Phänomen – Phänomen dann, wenn man von einer mehr oder weniger zufälligen Kursentwicklung ausgeht.

“The trend is your friend” – zumindest solange all diejenigen ihre Anteile nicht verkaufen, die schon vorher auf den Zug aufgesprungen sind! Aber wann soll man nun bei einem Aufwärtstrend noch kaufen und wann nicht mehr? Und wann ist es am wahrscheinlichsten, dass der Trend sich umkehrt?

Gerade die Wahrscheinlichkeit scheint oftmals Grund genug für eine Gegenposition zu sein. Woher soll man diese aber bekommen? Genau lässt Sie sich nicht bestimmen, also muss eine grobe Einordnung wohl reichen. Es zeigt sich, dass die Wahrscheinlichkeit für die Umkehr eines solchen Trends umso höher eingeschätzt wird, je länger dieser andauert.

Das macht logisch Sinn, denn kein Trend hält ewig. Die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit ist allerdings falsch, denn die Einzelwahrscheinlichkeit für die Ereignisse eines fallenden oder steigenden Kurses ändern sich nicht im geringsten in Abhängigkeit davon, wie diese Ereignisse vorher aufgetreten sind. Man spricht deshalb von unabhängigen Ereignissen. Die Wahrscheinlichkeit bleibt also im Verlauf des Trends mehr oder weniger konstant (natürlich abhängig von weiteren Einflussfaktoren wie neue Informationen über das Unternehmen, das Marktumfeld, usw.)

Dieser Effekt, bei dem die Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis überschätzt wird, das ein anderes, sehr häufig auftretendes Ereignis wieder ausgleichen soll (hier Kursanstieg oder- verfall), nennt sich “des Spieler’s Trugschluss” oder “Gambler’s Fallacy.