Institutional Money, Ausgabe 4 | 2024

zudem Berichtsdaten, um die tatsächlich realisierten Zahlen mit den von den Banken eingereichten Prognosen zu ver- gleichen (siehe Grafik „Prognose vs. Fakten“) . „In unserer Analyse konzentrieren wir uns hauptsächlich auf das erste Prognosejahr. Zum einen weil Vorhersagen für die nahe Zukunft in der Regel zuverlässiger sind als für längere Zeit- räume, zum anderen weil dies den Vergleich der Erhebung von 2022 mit Berichtsdaten ermöglicht“, so Memmel. Um sicherzustellen, dass die Daten nicht durch Fusionen verfälscht werden, schließen sie Banken, die im jeweiligen Jahr an einer Fusion beteiligt waren, aus der Analyse aus. Eine Frage der Relevanz Nachdem die Daten erfasst sind, wird zunächst die Frage untersucht, ob die Prognosen überhaupt Informationen über zukünftige Entwicklungen enthalten. Dabei wird gemessen, wie stark die Vorhersagen mit den realisierten Werten korrelieren. Liefern die Prognosen eine deutliche Erklärungskraft für die tatsächlichen Ergebnisse, gelten sie als relevant. Andernfalls bleiben sie auf dem Niveau naiver Modelle, die keinen Mehrwert bieten. Gleichzeitig wird geprüft, ob die Prognosen systematisch verzerrt sind. Dies geschieht, indem der durchschnittliche Fehler zwischen den Vorhersagen und den realisierten Werten analysiert wird. Eine systematische Über- oder Unterschätzung der Ergeb- nisse könnte auf methodische Schwächen hinweisen. Die wahrscheinlich wichtigste Frage ist jedoch, ob eine hohe Prognosegenauigkeit von Banken mit einer besseren finan- ziellen Performance zusammenhängt. Eine präzise Planung könnte ja darauf hindeuten, dass ein Institut sein Geschäft gut versteht, Ressourcen effizient allokieren kann und stra- tegische Entscheidungen erfolgreich umsetzt. Diese Fähig- keiten könnten wiederum in höherer Profitabilität münden. Gleichzeitig könnte eine Bank, die verlässliche Prognosen erstellt, als zuverlässiger wahrgenommen werden, was sich positiv auf ihre Finanzierungskosten und das Vertrauen von Investoren auswirken könnte. Umgekehrt könnte eine schlechte Prognosequalität zu erheblichen Problemen führen. „Banken, die ihre Geschäfts- entwicklung regelmäßig über- oder unterschätzen, riskieren Ressourcenfehlallokationen und operative Reibungsverluste“, meint Memmel. Eine fortlaufende Überschätzung könnte zudem das Vertrauen von Investoren und Kunden beein- trächtigen und Reputationsrisiken schaffen. Eine fortlaufen- Die Deutsche Bundesbank arbeitet heraus, dass Banken, die gute Prognosen zum eigenen Geschäft anstellen, operativ erfolgreicher sind als Mitbewerber, die ihr zukünftiges Geschäft schlechter einschätzen. Das ist nicht ganz abwegig, erleichtern treffsichere Prognosen doch den effizienten Einsatz der eigenen Ressourcen. N o . 4/2024 | institutional-money.com 117 Bankenprognosen | THEORIE & PRAXIS FOTO: © OLEKSANDR | STOCK.ADOBE.COM » Banken, die ihre Geschäftsentwicklung regelmäßig über- oder unterschätzen, riskieren Ressourcen- fehlallokationen und operative Reibungsverluste. « Christoph Memmel, Deutsche Bundesbank