[Rezension] Problem ungelöst: Geistiges Eigentum und Marktwirtschaft

April 13th, 2016
Rezension des Buchs: Stephan N. Kinsella. Against Intellectual Property. Ludwig von Mises Institute. 2015. 
Der Begriff “geistiges Eigentum” (engl. intellectual property, IP) ist sehr umstritten, auch weil er gar nicht so einfach zu definieren ist. Es werden auch sehr unterschiedliche Konzepte unter diesem Begriff zusammengefasst: Patente, Copyright, Geschäftsgeheimnisse und Trademarks/Warenzeichen.
Stephan N. Kinsella definiert ihn anhand der “Knappheit”. “Knapp” bedeutet in der Ökonomie, dass ein Wirtschaftsgut nicht in beliebiger Anzahl vorhanden ist oder produziert werden kann. Zum Beispiel ist sauerstoffreiche Luft an der Nordseeküste nicht knapp, während die Grundstücke in Strandnähe knapp sind. Die meisten physikalischen Güter sind knapp. Von ihnen ist meistens nicht genügend für alle da. Daher werden gesellschaftliche Konventionen benötigt, um Konflikte zu vermeiden. Hierzu dienen die “Eigentumsrechte”, die laut Kinsella klar definieren sollten, wem etwas gehört. Bei geistigem Eigentum aber sieht Kinsella ein Problem. Er schreibt im Abschnitt “Scarcity and Ideas” folgendes: “only tangible, scarce resources are the possible object of interpersonal conflict, so it is only for them that property rules are applicable”, also “nur berührbare, knappe Ressourcen können der Gegenstand von Konflikten zwischen Personen sein, also können Eigentumsrechte nur für diese gelten”. Ideen und Informationen sind daher nach Kinsella kein Eigentum, da sie einfach geteilt und kopiert werden können. Er schreibt “Unlike tangible property, information is not ownable; it is not property”.
Kurz zusammengefasst fordert Stephan N. Kinsella für physikalische Güter eine kapitalistische Eigentumsdefinition und für Informationen eine “sozialistische”, denn sie gehören allen und sind eine Art Allmende.
Und damit habe ich ein paar Probleme, aber dazu muss ich teilweise etwas ausholen.
1) Informationen, Wissen und digitale Güter haben andere Eigenschaften als physikalische Güter, wie Carl Shapiro und Hal R. Varian in ihrem Buch “Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy” beschreiben. Digitale Güter sind nicht-rival, nicht knapp und führen zu Netzwerkeffekten. Rivale Güter werden beim Konsum verbraucht, wie z. B. Lebensmittel. Nicht-rivale Güter hingegen werden bei der Benutzung nicht verbraucht. Eine MP3-Datei kann man beliebig oft hören. Verbrauchen tun sich allerdings die Speichermedien, wie Festplatten oder USB-Sticks. Digitale Güter lassen sich auch leicht kopieren. Damit sind sie (fast) unbegrenzt verfügbar, sofern sie einmal erstellt wurden. Sie sind nicht knapp. Carl Shapiro und Hal R. Varian drücken das folgendermaßen aus “Information ist teuer herzustellen, aber billig zu kopieren”.
2) Außerdem dienen Informationen zur Reduzierung der Unsicherheit und das ist auf jeden Fall wertvoll. Der Mensch ist sich bezüglich des Zustands eines Systems unsicher. Er weiß nicht alles über das System. Mit Informationen kann er die Unsicherheit verringern. Zum Beispiel kann er durch einen Blick auf ein Thermometer feststellen, wie warm “das System” gerade ist. Die Messung führt zu Daten und die Information in diesen Daten verringert die Unsicherheit. Da die Beschaffung dieser Informationen (das Messen der Temperatur) mit Kosten verbunden ist, kann man nicht sagen, Informationen wären nicht knapp. Die Daten, die am CERN in der Schweiz erzeugt werden, kosten Millionen von Euro. Sie sind knapp. Die Erstellung eines Buchs besteht aus der arbeitsintensiven Filterung der Ideen, Anordnung der Ideen in eine schöne Geschichte, Ausschmückung, usw. Die Erstellung ist nicht “knapp”. Menschen, die gute Literatur schreiben können, sind “knapp”.
3) Außerdem sind manche Informationen auch schwer zu beschaffen: Was ist die Lösung für ein Kreuzworträtsel? Eine Idee bzw. Information. Aber die Lösung benötigt Zeit und Gehirnleistung. Und ist daher knapp. Und es gibt noch schwierigere Probleme, wie z. B. die sog. NP-vollständigen Probleme in der Informatik. Die Lösung eines solchen Problems benötigt exponentiell viel Rechenzeit im Verhältnis zur Größe des Problems. Rechnzeit benötigt Strom und Strom ist knapp.
4) Mit dem Internet der Dinge wird die physikalische Welt “digitalisiert”. Hier hätte man den Widerspruch, das der physikalische Gegenstand jemandem gehört, die Informationen über diesen Gegenstand aber Allgemeingut sind. Und die Digitalisierung wird noch weiter voranschreiten: Der Zukunftsforscher Raymond Kurzweil sagt in seinem Buch “The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology ” auch die Digitalisierung der Biologie voraus.
5) Ludwig von Mises hat 1922 in seinem Buch “Die Gemeinwirtschaft” dargelegt, dass Sozialismus nicht funktionieren kann, wenn alle Produktionsmittel verstaatlicht werden. Denn es gibt dann keine Wirtschaftsrechnung, weil es keine Märkte und damit keine Preise gibt. Preise entstehen aus Angebot und Nachfrage, durch Feilschen der Käufer und Verkäufer. Jeder einzelne Kauf/Verkauf ist eine Optimierung, bei dem beide Parteien versuchen, möglichst viel zu gewinnen. Wenn Informationen aber kein Eigentum sind, können sie auch nicht zur Wirtschaftsrechnung benutzt werden.
6) Auch unterscheidet Kinsella nicht ausreichend genug zwischen Patent und Copyright, dabei haben beide eine sehr unterschiedliche Natur. Mit einem Copyright schützt jemand seine eigene Arbeit vor Plagiatoren. Durch ein Copyright wird niemand anderes daran gehindert, ein Buch zu schreiben. Es kann kein Monopol entstehen, da die anderen Künstler ebenfalls Bücher schreiben oder Musik machen können. Bei einem Patent hingegen wird die Herstellung eines Produkts verhindert. Andere Firmen werden z. B. daran gehindert, ein Handy mit nur einem Button herzustellen, weil eine andere Firma ein Patent drauf besitzt. Patente und Copyrights sind also unterschiedlich und sollten auch unterschiedlich behandelt werden.
7) Die physikalische Welt ist längst nicht mehr so wichtig, wie die “geistige” Welt. Wissen hat Kapital als wichtigsten Produktionsfaktor längst abgelöst. Wir leben längst im “Post-Kapitalismus”, wie es 1994 der Unternehmensberater Peter F. Drucker ausdrückte.
Zusammenfassung: Die traditionelle Definition von Eigentum anhand von “Knappheit” lässt sich nicht auf digitale Güter übertragen. Der Ansatz von Stephen Kinsella kann daher keine Lösung für eine digitale Marktwirtschaft sein.
Buch: http://www.amazon.de/Against-Intellectual-Property-Stephan-Kinsella/dp/1933550325/
Rezension bei Amazon: https://www.amazon.de/review/R5F2CCFDX55O6/ref=cm_cr_rdp_perm

[Rezension] Gute Präsentationen machen gut präsentiert

April 13th, 2016
Rezension des Buchs: Neal Ford, Matthew McCullough, Nathaniel Schutta. Presentation Patterns: Techniques for Crafting Better Presentations. Addison-Wesley. 2012. http://presentationpatterns.com/
Rezension des Videos: Neal Ford, Nathaniel Schutta. Presentation Patterns: Techniques for Crafting Better Presentations. O’Reilly. 2016. http://shop.oreilly.com/product/0636920049906.do?code=authd
Neal Ford und Nathaniel Schutta haben zu ihrem 2012 erschienenen Buch “Presentation Patterns:Techniques for Crafting Better Presentations” eine Video-Schulung erstellt. Informatiker und Software-Entwickler gehen bekannterweise gerne systematisch vor. So haben sich sog. Patterns (“Muster”) etabliert, die auf bestimmte Probleme bei der Programmierung angewendet werden können. Neal Ford und Nathaniel Schutta haben dieses auf den Bereich der Erstellung und Durchführung von Präsentationen übertragen. Herausgekommen ist ein Buch und eine Video-Schulung, die jeder gesehen haben sollte, der Präsentationen geben will. Die beiden haben selber schon sehr viele Präsentationen gegeben und geben ihre Erfahrungen gekonnt weiter. Man erfährt mit den Patterns sowohl, was man tun sollte, um gute Präsentationen zu erstellen, als auch, was man tunlichst vermeiden sollte mit den Antipatterns.
Unbedingt empfehlenswert.

Spielerisch Programmieren lernen mit “Human Resource Machine”

April 5th, 2016
Mit dem Computerspiel Human Resource Machine kann man die Grundlagen der maschinennahen Programmierung spielerisch erlernen.
Ein Büroarbeiter bekommt von seinem Chef eine Aufgabe gestellt, wie er die Zahlen und Buchstaben vom Eingabefließband zu verarbeiten hat und welche Ausgaben auf dem Ausgabefließband erwartet werden. Die Aufgabe des Spielers ist es, den Büroarbeiter “zu programmieren”. Hierzu hat der Büroarbeiter einen kleinen Hilfsspeicher und rudimentäre Befehler wie z. B. “copyfrom”, “copyto”, “add” oder Inkrementierung mit “bump” zur Verfügung.

Screenshot of Human Resource Machine

Insgesamt gibt es 41 solcher “Programmieraufgaben”, die von sehr einfach bis hin zum Sortieren und Ermittlung der Primfaktoren reichen. Optional ist die Optimierung nach der Anzahl der Zeilen Code oder der Anzahl der durchgeführten Rechenschritte.
Aus technischer Perspektive erlernt man so die Grundlagen der Assembler-Programmierung. Ich persönlich fand mich in die 80er-Jahre zurückversetzt, als ich den in Assembler programmierte.
Die Animationen sind niedlich, die Grafiken haben einen guten Stil, die Musik ist toll. Nur das Debugging könnte ein wenig besser sein, denn man kann z. B. keine Breakpoints setzen. Im Endeffekt aber ein sehr tolles Spiel.

Die ‚komplexe‘ Perspektive – Einführung in die digitale Wirtschaft

February 13th, 2016
Die Menschheit ist in der Informations- und Wissensgesellschaft angekommen. Kaum sind die ersten Änderungen verdaut, schon tauchen weitere Neuigkeiten am Horizont auf: das Internet der Dinge, Big Data, Data Science, intelligente Roboter und selbstfahrende Autos mit künstlicher Intelligenz.

Wie soll man diese Technologien bewerten? Welche Folgen werden sie haben?

Viele Menschen sind hier sehr skeptisch und fürchten, dass die Arbeitsplätze, die Privatsphäre und die Freiheit von diesen neuen Technologien bedroht werden. Politiker nutzen diese Ängste wiederum aus, um ihre politischen und wirtschaftlichen Interessen durchzusetzen, wie die Diskussionen zur Regulierung des Internets, zum Datenschutz, zur Buchpreisbindung und zur Scheinselbständigkeit zeigen.

Aber die Gefahren lauern ganz woanders als die meisten vermuten.

Das Ziel dieses Buches ist, das Grundwissen für die digitale Wirtschaft und Gesellschaft möglichst einfach zu vermitteln. Das Buch richtet sich an alle und es werden keine speziellen Vorkenntnisse benötigt. In diesem Buch erfährt man u. a. die folgenden Dinge …

  • Warum komplexe Systeme so schwierig zu durchschauen und zu kontrollieren sind
  • Warum Daten wichtiges Wissen enthalten
  • Wie man Daten verarbeitet, in Datenbanken speichert und mit Data Science Wissen daraus erzeugt
  • Warum die Künstliche Intelligenz noch lange nicht so intelligent wie Menschen ist
  • Welche Auswirkungen die Digitalisierung auf die Wirtschaft hat und in der Zukunft noch haben wird
  • Warum die Marktwirtschaft ein Informationssystem ist und warum Sozialismus nicht funktioniert
  • Warum “Wissen” heute wichtiger ist als “Kapital” und wir eigentlich nicht im “Kapitalismus” leben
  • Warum die Informationstechnologie und Innovationen heute so wichtig für die Wirtschaft sind
  • Warum der Fortschritt immer schneller wird
  • Warum die Politik vorsichtig bei einer Regulierung der IT sein sollte

Das Thema ist so umfangreich, weil die Technik sehr viele Bereiche des Lebens beeinflusst. Um die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu verstehen, muss man auch die Grenzen der menschlichen Intelligenz kennen. Um die Gefährlichkeit einer falschen Regulierung einschätzen zu können, muss man über Grundwissen der Wirtschaft verfügen. Dazu behandelt dieses Buch die Grundlagen von vielen unterschiedlichen Bereichen: Datenverarbeitung, Datenbanken, Data Warehouse, Data Mining, Data Science, Künstliche Intelligenz, die Digitalisierung und deren wirtschaftliche Auswirkungen, komplexe Systeme, die begrenzte Rationalität der Menschen, die Geschichte der Menschheit, Wirtschaftswissenschaften, Märkte, Globalisierung, Wettbewerb, Innovation, Entrepreneurship, die agentenbasierte-Modellierung und ein wenig Politik.

Nach dem Lesen dieses Buchs kann man die Welt und die technische Entwicklung aus der Perspektive der „komplexen Systeme“ und der Informatik betrachten und die „Gefahren“ neu bewerten.

[Rezension] Überraschung mit hohem Informationsgehalt

August 17th, 2015

Rezension des Buchs: George Gilder. Knowledge and Power: The Information Theory of Capitalism and How it is Revolutionizing our World. Regnery. 2013.

Auf der einen Seite hält das Buch nicht 100% was der Titel verspricht, auf der anderen Seite ist es aber ein sehr anregendes Buch, das sehr viele wirtschaftliche, naturwissenschaftliche und informationstechnische Themen behandelt. Der Autor hat ein sehr breites Wissen, seine Schwerpunkte sind Wirtschaft, Finanzmärkte, Venture-Kapital, Startup-Förderung und IT.

Nach George Gilder liegt die Stärke des Kapitalismus darin, das nur die erfolgreichen Unternehmen, die Gewinne machen, die Möglichkeit erhalten, weitere Produkte herzustellen. Sie haben ja ihre Nützlichkeit bewiesen, ihre Produkte wurden gekauft. Zur Produktion von Waren und bei der Durchführung von Dienstleistungen ist sehr viel Wissen erforderlich. Ein Unternehmen ist eine Art Experiment, wie und zu welchem Preis waren produziert werden können, die dann von der “demand”-Seite auch nachgefragt werden. Ein Unternehmen muss das Wissen erst erlernen. Der Gewinn, der aus erfolgreichem Wirtschaften entsteht, gibt dem Unternehmen dann die “Power” weiterzumachen. In der heutigen Welt wird die “Power” allerdings durch Eingriffe des Staats beeinträchtigt. Laut Gilder wird damit “Noise” in das System eingeführt und stark geschädigt. Er macht das z. B. besonders beim Insider-Handel mit Aktien deutlich, der verboten wurde. Der Handel mit Aktien sollte eigentlich auf den Informationen beruhen, die man über eine Firma hat und nicht auf Spekulationen. Je weniger Informationen es aber über die Firmen gibt, desto mehr wird das System zum “Kasino-Kapitalismus”. Denn der Aktienkauf beruht nicht mehr auf Fachinformationen, sondern auf dem Zufall. Das ist ein Beispiel dafür, dass eine gut gemeinte Regulierung negative Begleiterscheinungen hat und von “Linken” dann “dem Kapitalismus” als negative Systemeigenschaft vorgeworfen wird.

Der Autor benutzt als Analogie die Idee, dass Information eine Überraschung, eine Abweichung vom Regulären ist. Erfolgreiche Firmen bringen Ideen mit einem hohen Überraschungspotential auf den Markt. Also die Information ist für den Markt an sich hoch, nicht das Produkt an sich. Ein Buch mit einem einfachen Satzbau und wenig Wörtern hat einen geringeren Informationsgehalt als ein Buch mit einem großen Wortschatz. Aber den Markt interessiert hier der Gewinn und wie viele Folgeprodukte man evtl. noch verkaufen kann usw. Und diese marktrelevante Information ist es, die höher ist.

Diese informationstheoretische Begründung ist aber nur informell. Das ist keine mathematische Argumentation und im strengen Sinn auch keine “The Information Theory of Capitalism”, wie es z. B. mathematisch vorgebildete Wirtschaftswissenschaftler erwarten würden. An manchen Stellen ist die Argumentation auch rein informationstechnisch nicht 100% sauber. Aber ich musste im Laufe des Buches feststellen, dass der Autor über sehr weitreichende Kenntnisse verfügt. Manchmal schlägt er da allerdings Schlachten, die nicht richtig zum Thema gehören, sondern eher in die amerikanische Politik. Andererseits ist alles interessant geschrieben und mich persönlich interessieren Querdenker sehr. 

Auch wenn ich nicht mit allen Punkten des Autors übereinstimme und es ein paar Mängel gibt, ist das Buch ein Leseerlebnis und ich konnte es nur schwer aus der Hand legen.

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[Rezension] Wie Geschäftsmodelle Spass machen – Ein Leseerlebnis

August 7th, 2015

Rezension des Buchs: Alexander Osterwalder, Yves Pigeur. „Business Model Generation“. Campus-Verlag . 2011. 

Ich bin ein freiberuflicher Informatiker, habe einen Einstieg in das komplexe Thema “Geschäftsmodelle” gesucht und ein hervorragendes Buch gefunden. Das Buch behandelt Geschäftsmodelle, deren Erstellung und weitere Anpassung mit Hilfe des “Business Model Canvas” (im Buch wird die feminine Form benutzt “die Canvas”, S. 48-49, ich benutze aber lieber Neutrum für englische Begriffe). Das Buch hat ein schönes Format, sieht sehr gut aus, hat schöne Abbildungen und Diagramme, die die Sachverhalte verdeutlichen.

Das Canvas wird nach einer Einführung anhand mehrerer Geschäftsmodellmuster erklärt. Sehr interessant fand ich die das Entflechtungsmuster, das ist didaktisch sehr gut. Die anderen Muster, wie z. B. Long-Tail, Multi-Sided Plattforms und Freemium sind gut gelungen. Beim “Open Business” Muster wagen die Autoren sich aber schon stark hervor. Dieses Muster wird in der Praxis noch sehr selten angewandt. 

Im Abschnitt zur Entwicklung von Geschäftsmodellen werden die eher zum Standard zu zählenden Techniken behandelt, wie z. B. Kundenorientierung, Tests mit Prototypen und  Geschichten erzählen. Schön ist die Angabe von weiterführender Literatur.

Besser gefallen hat mir der Abschnitt zur Strategie bzw. zur langfristige Änderung und Anpassung eines Geschäftsmodells. Die Welt steht ja nicht still, sondern sie ändert sich und damit muss auch das Modell angepasst werden. Hier fehlt allerdings die Behandlung von “roten Ozeanen”; mit der SWOT-Analyse wird nur eine rudimentäre Technik erwähnt. Es wäre besser gewesen, wenn die Autoren kurz die “five forces” von Porter erwähnt hätten (oder evtl. andere mir nicht bekannte Techniken zur Branchenstrukturanalyse). Die Techniken der Wertinnovation und die 4-Aktionen der Blue-Ocean-Strategie werden gut im Canvas umgesetzt.

Der letzte Abschnitt über die Implementierung bzw. die Umsetzung von Geschäftsmodellen ein knapper Einstieg. Aber das kritisiere ich nicht, denn es ist ein sehr komplexes Thema und würde den Rahmen des Buches sprengen.

Insgesamt trotz ein paar Schwächen aber ein empfehlenswertes Leseerlebnis.

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Gehen Firmen zu optimistisch in die nächste Krise?

July 24th, 2015

Es ist sicher, dass es eine nächste Krise geben wird [1], nur der Zeitpunkt ist offen [2].

Während des Booms im Sommer 2015

Beim Verfassen dieses Artikels befand sich die Wirtschaft in einem künstlichen Boom. Die Bescheidenheit bei Firmenpräsentationen und bei der Wahl der Büroräume ist nicht mehr da. Der Satz “we’re hiring” ist momentan oft zu lesen. Ich selber bin Freiberufler und ein Großteil der von mir kontaktierten Firmen sagte mir, dass sie nur mit Festangestellten arbeiten. Das hat auch mit der von der jetzigen Regierung verursachten unsicheren Rechtssituation von Selbstständigen zu tun, die sog. “Schein-Selbständigen”-Diskussion [10]. Viele dieser Firmen sind recht jung und wurden erst nach der letzten Krise von 2008 gegründet. Ich habe den Verdacht, dass diese Firmen nicht mit einer Krise rechnen und diese auch nicht einplanen. In den Mainstream-Medien wird die wirtschaftliche Situation momentan auch meistens gut dargestellt.

Selbstausbeutung gegen Aktien-Optionen

In Boom-Zeiten arbeiten viele junge Leute bei StartUp-Unternehmen wie wild für einen ziemlich geringen Lohn aber dafür mit der Aussicht eines fernen Tages mal Aktien-Optionen zu erhalten [7]. Dieses wird von den Medien als Unternehmensbeteiligung verkauft mit Schlagzeilen wie z. B. “Startup-Gründer machen ihre Mitarbeiter zu Mitunternehmern” [6]. Der Haken ist, das nur 6% der Unternehmensanteile von Mitarbeitern gehalten werden [6]. Mit 6% ist man aber noch lange kein “Mitunternehmer”. Und das noch größere Problem: die nächste Krise wird den IPO verhindern, so dass es nie zu diesen Aktien kommt. 

Man kann hier also die Naivität von jungen Leuten ausnutzen, um an billige Arbeitskräfte zu kommen.

Das Überleben einer Firma in einer Krise

Wenn eine Krise einbricht, dann sinken als erstes die Einnahmen einer Firma. Die Kunden springen ab [8]. Jetzt muss man entweder die Ausgaben senken oder das angesparte Kapital (die “Notgroschen”) aufzehren. Für Kapital bekommt man momentan keine Zinsen und Kredite sind momentan sehr leicht und zu niedrigen Zinsen zu haben. Damit haben viele Firmen höchstwahrscheinlich nicht viel angespart. Kredite werden schnell von den Banken bei Anbruch einer Krise gestoppt nach dem Motto “rote Zahlen – abschreiben”. Und damit müssen die Ausgaben der Firma gesenkt werden. In der “old economy” wird hier oft auf “Kurzarbeit” zurückgegriffen [5,9]. 

Bei der Softwareerstellung bilden die Personalkosten einen großen Teil der Ausgaben. Wenn die Firma jetzt bei Anbruch der Krise die Ausgaben senken muss, aber nur Festangestellte mit einer Kündigungsfrist von z. B. einem halben Jahr hat, dann kann sie die Ausgaben nicht schnell senken. Jetzt kommt es darauf an, wie lange die Krise dauert. Dauert sie zu lange, geht die Firma während der Krise insolvent. Die Firma war zu statisch und konnte sich nicht dynamisch an die veränderten Marktbedingungen anpassen. Die Mitarbeiter hatten aufgrund ihrer Festanstellung zwar einen guten Kündigungsschutz und damit ein Ideal der Sozialdemokratie und der Gewerkschaften erfüllt, dieser bringt ihnen im Falle einer Insolvenz aber nichts. Sie waren nur im Scheinglauben einer “sozialen Sicherheit”.

 

In einer Firma mit freien Mitarbeitern hingegen würde man die Verträge der freien Mitarbeiter nicht verlängern, könnte damit in eine Art “Winterschlaf” gehen und die Krise überleben.

Firmen sind lernende Organismen

Man kann eine Firma als eine Art lernenden Organismus sehen, der wirtschaftliches Verhalten lernt [3]. Die Mitarbeiter der Firma lernen gemeinsam Aufgaben zu bewältigen. Dieses Wissen ist auf die Mitarbeiter verteilt. Wenn die Firma erhalten bleibt, dann bleibt das gelernte Wissen und die Organisation dieses Wissens erhalten. Wenn die Firma insolvent geht, wird sie aufgelöst und das Wissen ist verloren. Die einzelnen Mitarbeiter werden versuchen ihr gelerntes Wissen über Kooperation und wirtschaftliche Prozesse bei ihrer nächsten Arbeitsstelle wieder einzusetzen, aber das dauert eine Zeit. Volkswirtschaftlich gesehen macht es daher auf lange Sicht keinen Sicht statische aber zerbrechliche Firmen zu haben.

Feststellung: Eine Firma, die Freiberufler beschäftigt kann dynamisch auf wechselnde Anforderungen reagieren. Sie ist bezüglich einer Krise stabil bzw. robust. Eine Firma mit vielen Festangestellten ist “zerbrechlich”, wenn sie nicht über genügend angespartes Kapital für die Dauer der Krise verfügt. Die aktuelle Regierung hat allerdings leider eher das Ziel, die Selbständigkeit abzuschaffen und hat für erhebliche Verunsicherung gesorgt [10]. 

Fazit

Mal sehen, wie diese Unternehmen die nächste Krise meistern und ob sie dafür Hilfen vom Staat, wie z. B. Kurzarbeitsgelder benötigen.

Nassim Taleb hat hier ein sehr interessantes Buch über “Zerbrechlichkeit” bzw. “Fragilität”, Robustheit und “Anti-Fragilität” geschrieben [4].

Literatur

[1] Jörn Dinkla. Wirtschaftskrisen: Manipulation des Leitzins löst Boom & Bust aus.  http://blog.dinkla.net/?p=30602

[2] Jörn Dinkla. Die Vorhersage von Wirtschaftskrisen. http://blog.dinkla.net/?p=30703

[3] Gareth Morgan. Images of Organization. Sage Publications. 2007. https://en.wikipedia.org/wiki/Images_of_Organization

[4] Nassim Nicholas Taleb. Antifragilität: Anleitung für eine Welt, die wir nicht verstehen. Albrecht Knaus Verlag. 2013.

[5] Wikipedia. Kurzarbeit. https://de.wikipedia.org/wiki/Kurzarbeit

[6] Deutscher Startup Monitor 2014. http://deutscherstartupmonitor.de/fileadmin/dsm/dsm-14/DSM_2014_PK_Slidedeck.pdf

[7] Stephan Dörner. Hip aber arm – So wenig verdient man bei Start-ups. Die Welt. http://www.welt.de/wirtschaft/article141980746/Hip-aber-arm-So-wenig-verdient-man-bei-Start-ups.html

[8] Ben Horowitz. The Hard Thing About Hard Things: Building a Business When There Are No Easy Answers. HarperBusiness. 2014.

[9] Tagesschau. BMW, VW, Ford und MAN kündigen Kurzarbeit an. 2009. https://www.tagesschau.de/wirtschaft/bmw124.html

[10] Christa Weidner. Selbständigkeit unerwünscht? ComputerWoche.

http://www.computerwoche.de/a/selbstaendigkeit-unerwuenscht,3231568

Lassen sich die Folgen einer Krise vorhersagen?

July 23rd, 2015

Die Manipulation des Leitzins durch die Zentralbanken löst viele Fehlinvestitionen aus. Diese müssen dann während einer Krise korrigiert werden [1]. Der genaue Zeitpunkt der nächsten Krise ist nicht vorhersagbar, da die Wirtschaft ein sehr komplexes System ist [2].

Lassen sich denn die Folgen der nächsten Krise vorhersagen? Lässt sich vorhersagen, wer die Krise besser übersteht als andere?

Die Entstehung der Krise

Durch das “billige” Geld werden viele Leute im Finanzsektor verleitet, riskante Investitionen zu machen. Sie haben meistens Risikomodelle, die nur einen Teil der Realität abbilden [3]. Hier muss man sich ganz klar machen, dass viele dieser Geschäfte mit einem höheren Leitzins nicht gemacht werden würden, weil die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gewinn erzielt wird, kleiner ist. Ein weiterer Faktor, der das Risiko für die Bank senkt, ist die Aussicht auf staatliche Hilfen im Falle einer Insolvenz der Bank (“to big to fail”) [4]. Damit kommt es zur “Gier” – wie dieses Verhalten in der Mainstream-Presse genannt wird.

Man kann sich die Wirtschaft als eine Art Fluss von Geld vorstellen, das durch eine Ebene fliesst. Dabei sucht es sich natürlich den Weg des geringsten Widerstands und der größten Gewinnmöglichkeit. Die Finanzindustrie möchte das “billige” Geld möglichst gewinnbringend anlegen. Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit hoch, das das Geld in Bereiche eindringt, die von der Politik noch nicht “reguliert” wurden. Denn allgemein gilt, das in “regulierten” Märkten Gewinne schwerer zu erzielen sind, als in “unregulierten” Märkten. Deshalb gibt es nach den Krisen auch immer Forderungen von Politikern, dass man endlich diese Märkte “regulieren” sollte und sprich von “ungezügelten Märkten” oder “Raubtierkapitalismus”. Sie lösen damit die Ursache allerdings nicht, sondern “doktoren an den Symptomen herum”.

Die Ausbreitung der Krise

Irgendwo werden die Fehlinvestitionen jetzt bemerkt und die ersten Firmen reagieren darauf, in dem sie ihre Ausgaben reduzieren. Oder Aktionäre versuchen, ihre Aktien zu verkaufen. Wenn dann eine bestimmte kritische Masse erreicht wird, kommt es meistens in einem bestimmten Teil der Wirtschaft zu einer Krise. Manchmal beschränkt sich die Krise auf eine Region oder ein Land. Bei großen Krisen lösen diese Anfangskrisen aber weitere Krisen aus. Ein Beispiel ist die Euro-Krise ab 2009, die aus einer Staatsschuldenkrise, einer Bankenkrise und einer Wirtschaftskrise bestand [5] und von der Finanzkrise von 2007 angestossen wurde [6].

Hier hat sich das Bild der Schock-Welle (“shock wave”) etabliert. Der erste Anfang der Krise sendet eine Art Schock-Welle durch die Wirtschaft und zwingt alle Marktteilnehmer zu einer Reaktion. Damit verbreiten sich die Krise durch das Wirtschaftssystem und löst evtl. zeitversetzt neue Krisen aus.

Feststellung: Krisen sind Reinigungsprozesse und trennen die reaktiven, dynamischen und adaptiven Wirtschaften von den statischen.

Dynamische und statische Wirtschaften und die Krise

Um eine Krise zu überleben, müssen sich Wirtschaft und Politik schnell und dynamisch an die geänderten Bedingungen anpassen können. Zuerst brechen die Einnahmen der Firmen weg und damit fehlen dem Staat zeitverzögert wichtige Steuereinnahmen. Aus der Krise der Wirtschaft wird dann eine Krise der Staatsfinanzen.

Wenn die Einnahmen sinken, müssen die Ausgaben entsprechend gesenkt werden oder es muss vom angesparten Kapital gelebt werden. Je länger die Anpassung an die durch die Krise geänderten Bedingungen dauert, desto teurer wird die Krise. Wenn sich die Wirtschaft eines Landes schnell an die Krise anpassen kann (also eher markt-liberal orientiert ist), dann kann sich die Wirtschaft schnell zusammenziehen und nach der Krise schnell wieder expandieren. Beispiele für solche Länder waren die USA und Deutschland. Ob sie es heute noch sind, wird die nächste Krise zeigen. Wenn die Wirtschaft statisch ist, sich nicht an die durch die Krise veränderte Situation anpasst, und darauf besteht, dass die Politik die Krise irgendwie “löst”, dann gehen die Firmen insolvent und ein Teil der Wirtschaft überlebt die Krise nicht. Das ist z. B. in Griechenland passiert. Wenn die Firmen erst mal weg sind, ist aber auch das Wissen weg und ein Neuanfang ist immer schwerer als ein Weitermachen.

Wichtig für eine Wirtschaft ist es daher, dass sie resistent gegen Krisen ist. Diese Eigenschaft bezeichnet Nassim Taleb als “Anti-Fragilität”, als “Anti-Zerbrechlichkeit” [7].

Feststellung: Die dynamischeren Wirtschaften (und auch Firmen, siehe den nächsten Artikel) können Finanzkrisen besser überstehen.

Wenn im Herbst eine Finanzkrise wäre?

Wenn jetzt – wie von manchen Endzeitpropheten vorausgesagt – im Herbst 2015 eine Finanzkrise stattfinden würde, was wären die Folgen? Wer ist da besser vorbereitet? Die USA, die EU oder China? China steckt ja schon mitten in einer Krise. Die EU hat die Folgen der letzten Krise noch nicht ganz verarbeitet und der Dollar ist so stark wie nie zuvor. Wer da jetzt dynamischer ist, müssen Wirtschaftswissenschaftler entscheiden, da bin ich als Informatiker überfragt. Mal sehen …

Im nächsten Artikel gehe ich auf die Situationen von Firmen während einer Krise ein.

Fazit

Viele stellen sich die Welt sehr einfach vor. Um einen Einblick in das Thema “Komplexität” zu bekommen, empfehle ich [8], für Fortgeschrittene [7].

Literatur

[1] Jörn Dinkla. Wirtschaftskrisen: Manipulation des Leitzins löst Boom & Bust aus. http://blog.dinkla.net/?p=30602

[2] Jörn Dinkla. Die Vorhersage von Wirtschaftskrisen. http://blog.dinkla.net/?p=30703

[3] Wikipedia. Financial risk modeling. https://en.wikipedia.org/wiki/Financial_risk_modeling

[4] Wikipedia. Hans-Werner Sinn. https://de.wikipedia.org/wiki/Hans-Werner_Sinn#Kasino-Kapitalismus

[5] Wikipedia. Euro-Krise. https://de.wikipedia.org/wiki/Eurokrise

[6] Finanzkrise ab 2007. https://de.wikipedia.org/wiki/Finanzkrise_ab_2007

[7] Nassim Nicholas Taleb. Antifragilität: Anleitung für eine Welt, die wir nicht verstehen. Albrecht Knaus Verlag. 2013.

[8] Melanie Mitchell. Complexity: A Guided Tour. Oxford University Press. 2011.

Die Vorhersage von Wirtschaftskrisen

July 22nd, 2015

Im letzten Artikel [1] habe ich erklärt, warum eine Festsetzung des Leitzins eine Krise hervorruft. Es ist also sicher, dass eine Krise kommt, aber kann man den Zeitpunkt vorher bestimmen?


Der Zeitpunkt der nächsten Krise: Prognosen, Statistik und Determinismus

Die österreichische Schule ist schon eine Art Außenseiter-Theorie [2] und ist auch nicht vielen bekannt. Zum Beispiel wird sie auf der deutschen Wikipedia-Seite zur “Konjunkturtheorie” erst gar nicht erwähnt [3]. Der Grund liegt darin, dass sie auf einer völlig anderen Grundlage beruht, als die anderen wirtschaftswissenschaftlichen Theorien. Die Mainstream-Theorien glauben alle daran, dass man anhand der statistischen Analyse der Vergangenheit auf die Zukunft schließen kann [4,5].

Bei deterministischen Prozessen wie z. B. in der Physik, handelt jedes Atom nach “Naturgesetzen”, also immer gleich. Ein Atom hat keinen freien Willen und kann sein Verhalten nicht eigenwillig verändern. Hier sind statistische Analysen natürlich sinnvoll und mit hoher mathematischer Wahrscheinlichkeit korrekt [6]. Bei der hohen Anzahl von Atomen ist eine statistische Analyse sogar oft die einzig mögliche Analyse, weil es zu lange dauern würde für jedes Atom zu jedem Zeitpunkt seine Position und Kräfte zu berechnen [6]. Allerdings wird sich dieses mit schnelleren Computern in der Zukunft wohl langsam ändern [7].

Wirtschaftliches Handeln wiederum ist menschliches Handeln und nicht deterministisch [2]. Zum Beispiel wird jemand, der schon mal Aktien gekauft hat und viel Geld damit verloren hat, beim zweiten Mal anders handeln und z. B. Gold kaufen.

Natürlich kann man bei nicht-deterministischen-Systemen auch Aussagen über zukünftiges Verhalten machen, nur sind dieses “unsichere” Aussagen [8]. Man kann z. B. nur Aussagen wie “Mit einer Wahrscheinlichkeit von 98% wird im Zeitraum von … bis … die Kursentwicklung stabil sein”.

Dieses führt zu dem bekannten Spruch “Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen”.

Feststellung: Da wirtschaftliches Verhalten menschliches Verhalten ist, ist es nicht vorhersagbar. Nur in Einzelfällen können für kleine Zeiträume oder kleine Gruppen von Menschen genaue Aussagen gemacht werden. Über einen langen Zeitraum ist eine Vorhersage unmöglich.

Algorithmic Trading

Wie gut eine Prognose sein kann, hängt von mehreren Faktoren ab. Zum Beispiel von der Komplexität der zu prognostizierenden Funktion und von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten zum “Üben”. Im “Data Mining” wird z. B. versucht aus Daten neues Wissen zu gewinnen [9]. Natürlich sind in kleineren Anwendungsgebieten Erfolge möglich [10]. Die gesamtwirtschaftliche Situation allerdings, die in Aktienkursen abgebildet wird, ist zu komplex, um sie vorhersagen zu können. Aus Informatiker-Sicht ist es sogar unmöglich, denn es werden inzwischen Computerprogramme zum Handeln eingesetzt [11]. Und eine Vorhersage dieser Programme würde ein Programm erfordern, dass mindestens so komplex ist, wie das Händler-Programm. Daraufhin würden die Händler ihre Programme ändern, weil sie nicht vorhersagbar sein wollen, denn sie machen dann keinen Gewinn mehr. Das ist also eine Schleife.

Externe Einflüsse auf die Wirtschaft

Da die Wirtschaft im Endeffekt von Menschen gemacht wird, gibt es auch externe Einflüsse, wie z. B. politische Ereignisse. Als Beispiel sei der Angriff auf das World-Trade-Center in New York am 11.9.2001 genannt, der zu Kursrutschen an Börsen in der ganzen Welt führte. Ein weiteres Beispiel beschreibt Hans-Werner Sinn in seinem Buch “Kasino-Kapitalismus”: die Garantie von Hypotheken ohne Bonitätsüberprüfung für bestimmte Bevölkerungsschichten, die dann die Ursache für die “Subprime”-Krise war [12].

Es gibt aber auch religiöse Einflüsse auf das Wirtschaftsleben. Ein Beispiel hierfür ist das sogenannte Sabbatjahr bzw. Shmita, dass alle sieben Jahre gehalten werden soll [13]. In einem solchen Jahr sollen die Acker brach liegen gelassen werden und Schulden erlassen werden. Laut [13] befinden wir uns gerade in einem solchen Sabbatjahr und es endet am 13.9.2015. Nach dem siebten Sabbatjahr, also nach 49 Jahren, soll ein Erlassjahr, auch Jubeljahr genannt, [14] gehalten werden. Dieses Jubeljahr beginnt am 13.9.2015. Auch die katholische Kirche hat ein Jubeljahr ausgerufen [15], das am 8.12.2015 beginnt.

Natürlich locken solche Ereignisse auch diverse Endzeitpropheten an, denn das Internet ist ein ideales Medium für diese. Es kommt jetzt nicht darauf an, ob es wahr ist, was diese Propheten verkünden. Für die Prognose der Aktienkurse ist nur wichtig, wie religiöse Menschen auf diese Ereignisse reagieren und ob das wiederum einen Einfluss auf den Rest des Markts hat. Wenn es z. B. einen kleinen Kursrutsch gibt, reagiert der Rest dann besonnen und kauft weiter oder verkaufen dann alle im Herdentrieb (bzw. die Algorithmen)? Um zu erfahren, wie religiöse Marktteilnehmer reagieren werden, müsste man eine statistische Umfrage machen. Ohne diese Informationen kann man leider keine Aussagen machen.

Feststellung: Ohne genauere Informationen über das Verhalten religiöser Markteilnehmer, kann man leider nur spekulieren. Ich selber habe keine Aktien, aber ab Mitte September werde ich mir die Kurse ab und zu mal angucken.

Wer sich für Data Mining und Prognosen interessiert, dem sei das Buch von Foster und Provost empfohlen [16].

Literatur

[1] Jörn Dinkla.Wirtschaftskrisen: Manipulation des Leitzins löst Boom & Bust aus. http://blog.dinkla.net/?p=30602

[2] Ludwig von Mises. Human Action. https://de.wikipedia.org/wiki/Human_Action

[3] Wikipedia. Konjunkturtheorie. https://de.wikipedia.org/wiki/Konjunkturtheorie

[4] Wikipedia. Technische Analyse. https://de.wikipedia.org/wiki/Technische_Analyse

[5] Wikipedia. Technical Analysis. https://en.wikipedia.org/wiki/Technical_analysis

[6] Wikipedia. Statistische Physik. https://de.wikipedia.org/wiki/Statistische_Physik

[7] Wikipedia. Computational Physics. https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_physics

[8] Wikipedia. Uncertainty. https://en.wikipedia.org/wiki/Uncertainty

[9] Wikipedia. Data Mining. https://de.wikipedia.org/wiki/Data-Mining

[10] Wikipedia. Prognose. https://de.wikipedia.org/wiki/Prognose

[11] Wikipedia. Automatisierter Handel. https://de.wikipedia.org/wiki/Automatisierter_Handel

[12] Wikipedia. Hans-Werner Sinn. https://de.wikipedia.org/wiki/Hans-Werner_Sinn#Kasino-Kapitalismus

[13] Wikipedia. Sabbatjahr. https://de.wikipedia.org/wiki/Sabbatjahr

[14] Wikipedia. Erlassjahr. https://de.wikipedia.org/wiki/Erlassjahr

[15] Radio Vatikan.

http://en.radiovaticana.va/news/2015/04/11/pope_francis_presents_bull_of_indiction_of_jubilee_of_mercy/1136108

[16] Foster Provost, Tom Fawcett. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly. 2013. http://data-science-for-biz.com

Wirtschaftskrisen: Manipulation des Leitzins löst Boom & Bust aus

July 21st, 2015
Seit dem Anfang der letzten Wirtschaftskrise am Ende des Jahres 2008 beschäftige ich mich in meiner Freizeit mit der Ursache dieser Krisen, wie man sie vorhersagen könnte und welche Folgen sie haben.
Ich bin beruflich Informatiker, habe also mehr mathematische, statistische und logische Vorkenntnisse als wirtschaftswissenschaftliche. Eventuell hat mir diese Unkenntniss  geholfen, die sogenannte Österreichische Schule der Ökonomie zu entdecken [1].
Zinsen
Für eine größere Investition leiht man sich typischerweise Geld von der Bank. Banken wiederum selber leihen sich Geld bei der Zentralbank (*). Für das Leihen von Geld wird ein Zins fällig. Dieser Zins drückt das Verhältnis des Werts heute und in der Zukunft aus [8]. Bei einem Zins von 5% werden 100 Euro heute wie 105 Euro in einem Jahr angesehen. Damit sich das Leihen rentiert, muss das Geld so investiert werden, dass der Gewinn die Zinsen übersteigt. Man muss also in einem Jahr mehr als 105 Euro  einnehmen. Je höher der Zinssatz, desto schwieriger wird es, Gewinn zu machen. Bei hohen Zinsen werden die Investitionen daher sehr viel kritischer bewertet als bei niedrigeren Zinsen. Umgekehrt gilt natürlich: je niedriger die Zinsen, desto einfacher der Gewinn.
Wie wird der Zins bestimmt?
In einem unregulierten Finanzmarkt wird der Zins “natürlich” gebildet [8]. Man spricht auch von einem “Marktzins”. Dieser Marktzins wird durch Angebot und Nachfrage bestimmt. Es gibt Leute, die ihr vorhandenes Geld sparen möchten und es gibt Leute, die Kredite aufnehmen wollen. Die Banken finden dadurch den “Marktzins”. Die Sparer gehen zu der Bank, wo sie die höchsten Zinsen bekommen und die Leiher gegen zu der Bank, wo sie die niedrigsten Zinsen zurückzahlen müssen (*). Hier gelten die üblichen Regeln zwischen Angebot, Nachfrage und Preis [2].
In der Wirtschaftslehre wurde schon vor langer Zeit erkannt, dass die Festsetzung von Mindest- oder Höchstpreisen durch die Politik sehr negative und unerwünschte Nachteile haben kann. Paul Krugman beschreibt es auch in seinem Buch sehr schön [2, Kap. 4].
Der Leitzins und seine Folgen
Der Leitzins der EZB und der FED ist eine solche Marktregulierung. Der Leitzins bestimmt die Zinsen, zu dem sich die Banken von der Zentralbank Geld leihen können [3]. Der Leitzins ist momentan in der EU bei 0.05%, also sehr niedrig [4].
Dadurch sind Kredite günstig zu haben und es werden Investitionen gemacht, die bei höheren Zinsen nicht gemacht werden würden. Wer kennt in seinem Bekanntenkreis nicht auch jemanden, der in den letzten Jahren Immobilien gekauft hat, weil es die Kredite “so billig so schnell nicht wieder gibt”.
Banken können sich jetzt auch “billiges” Geld leihen und  versuchen die 0.05% zu erwirtschaften. Am einfachsten geht das durch “Zocken” am Aktienmarkt und mit den unzähligen weiteren Fantasieprodukten des Finanzsektors. Mit einem niedrigem Leitzins beginnt ein Börsenboom.
Damit das eine richtige Blase ergibt muss man sich in die Firmen hineindenken, deren Aktienkurse jetzt steigen. In einer natürlichen Wirtschaft mit einem natürlichem Zins würde das Ansteigen des Kurses bedeuten, dass die Aktionäre denken, die Firma sei auf dem richtigen Kurs und würde tolle Produkte herstellen. Die Leitung des Unternehmens könnte also planen, die Produktion zu erweitern, neue Mitarbeiter einzustellen, neue Fabriken zu bauen, etc.
In der manipulierten Wirtschaft heißt es das aber nicht mehr. Wenn die Firma das weiß, ist es ok. Sie muss also versuchen, die tatsächliche Lage des Unternehmens zu bewerten und nicht den Aktienkurs. Denn der Aktienkurs ist aufgrund des gesenkten Leitzins und der dadurch vermehrten Aktienkäufe verzerrt. Wenn die Firma das aber nicht tut und den Aktienkurs ernst nimmt, fängt sie an die Produktion auszuweiten, Fabriken zu bauen, usw. Die Firma fängt an zu investieren.
Wenn der Leitzins niedriger ist als der Marktzins werden daher Investitionen gemacht, die ansonsten nicht gemacht werden würden. Und das genau ist die Blase [8].
Aufschwung und Krise / “Boom and Bust”
Jetzt können zwei verschiedene Ereignisse eintreten [7]: a) Irgendwann erkennen die Firmen, dass zwar ihre Aktien an Wert gewonnen haben, sie ihre Produkte aber nicht stärker verkaufen als vorher. Sie haben also die Aktieninformationen falsch interpretiert und Fehlinvestitionen gemacht. Jetzt müssen sie auf die Bremse treten und die Ausgaben wieder senken. Wenn das mehrere Firmen erkennen, beginnt mit der Reduzierung der Ausgaben die Krise. Oder b) die Zentralbanken wollen die Wirtschaft abbremsen und erhöhen den Leitzins wieder. Dieses betrifft dann langlaufende Projekte, die noch nicht abgeschlossen sind. Mit den höheren Zinsen lohnt sich evtl. die Weiterführung des Projekts nicht mehr. Beispielsweise werden in einer solchen Situation  Wolkenkratzer nicht mehr weitergebaut (“skyscraper curse”) [5, 6].
Es kommt also zu einer Krise. Diese Krise ist eigentlich eine Art “Reinigungsprozess” bei der die Fehlentscheidungen, die aufgrund der zu niedrigen Zinsen gemacht wurden, wieder korrigiert werden müssen. Das sehen allerdings nicht alle so: manche sind dann der Meinung, dass man den Leitzins weiter senken sollte, damit der “Aufschwung” wieder losgeht. Damit wird nach der Konjunkturtheorie der österreichischen Schule die notwendige Korrektur bzw. “Reinigung” auf später verschoben, d.h. die Krise wird heraus gezögert. Bei einem Leitzins von 0.05% bleibt auch nicht viel Raum mehr nach unten. Da ist die Luft schon fast raus.
Fazit: Wenn die Leitzinsen unterhalb des Marktzinses festgesetzt werden, kommt es zu Fehlinvestitionen und damit mit Sicherheit zu einer Krise. Den Zeitpunkt kann man allerdings nicht so genau bestimmen. Siehe den nächsten Artikel.
Wer sich für eine humorvolle Einführung in die österreichische Schule interessiert, dem sei [9] empfohlen.
(*) das ist natürlich stark vereinfacht
Literatur
[1] Wikipedia. Österreichische Schule. https://de.wikipedia.org/wiki/Österreichische_Schule
[2] Paul Krugman, Robin Wells. Volkswirtschaftslehre. Schäffer-Poeschel. 2010.
[3] Wikipedia. Leitzins. https://de.wikipedia.org/wiki/Leitzins
[5] Wikipedia. Skyscraper Index. https://en.wikipedia.org/wiki/Skyscraper_Index
[6] Mark Thornton. Skyscrapers and Business Cycles. https://mises.org/library/skyscrapers-and-business-cycles-4
[7] Wikipedia. Austrian business cycle theory. https://en.wikipedia.org/wiki/Austrian_business_cycle_theory
[8] Ludwig von Mises. Human Action. https://de.wikipedia.org/wiki/Human_Action
[9] Peter Schiff. Wie eine Volkswirtschaft wächst und warum sie abstürzt. Börsenbuchverlag. 2011.

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