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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Neue Perspektiven aus Neurowissenschaft und Kognitionsforschung

verfasst von : Heinz-Werner Rapp, Alfons Cortés

Erschienen in: Cognitive Finance

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Weder das „alte“ Paradigma der Markteffizienz noch die neueren Ansätze der „Behavioral Finance“ konnten bisher ein umfassendes und kohärentes Bild einer realitätsnahen Kapitalmarkttheorie vermitteln. Meist fehlt dabei ein grundlegendes Verständnis menschlichen Verhaltens, das oftmals als „Black Box“ gilt und in vielen theoretischen Modellen keine Rolle spielt. Wegweisende Impulse zur Durchdringung und Aufdeckung dieser menschlichen „Black Box“ kommen derzeit aus dem Bereich der modernen Neurowissenschaft sowie der interdisziplinären Kognitionsforschung. Beide Ansätze erforschen die Aufnahme, Perzeption und Verarbeitung von Informationen, die nachgelagerte Entscheidungsfindung sowie andere typische Grundelemente menschlicher Verhaltensweisen. Speziell die modernen Neurowissenschaften liefern überraschende Erkenntnisse, wie das menschliche Gehirn oftmals „irrationale“ Verhaltensweisen induziert. Die Komplexität menschlicher Emotionen, Heuristiken und unterbewusster Impulse bildet dann den faszinierenden Hintergrund, um „irrationale“ Kapitalmarkt-Anomalien und andere schwer erklärbare Phänomene besser zu verstehen.
Fußnoten
1
Gardner (1989), Spur, S. 21.
 
2
Vgl. Gardner (1989), Spur, S. 21 ff.
 
3
Vgl. Seung (2013), Konnektom.
 
4
Vgl. dazu grundlegend: Lashley (1929), Brain.
 
5
Gardner (1989), Spur, S. 16. Vgl. dazu auch Millers rückblickende Beschreibung dieser Zeit in: Miller (2003), Revolution.
 
6
Vgl. Jäncke (2013), Neurowissenschaften, S. 23. Jäncke ist Inhaber des Lehrstuhls für Neuropsychologie an der Universität Zürich und in dieser Funktion einer der führenden Kognitionsforscher in Europa.
 
7
Singer (2002), Beobachter, S. 9.
 
8
Roth (2007), Entscheidung, S. 71.
 
9
Roth (2007), Entscheidung, S. 72.
 
10
Roth (2007), Entscheidung, S. 74.
 
11
Vgl. dazu nochmals rückblickend: Kirchgässner (1991), Oeconomicus.
 
12
Roth (2012), Willensfreiheit, S. 216. Roth stellt dazu weiter fest, dass wir „an den Fäden des Unbewussten“ hängen, deren „Macht“ wir nicht „unmittelbar“ bemerken.
 
13
Vgl. dazu Förstl (2012), Mind.
 
14
Singer (2002), Beobachter, S. 73.
 
15
Auch hier scheint erneut der Hinweis auf das alte Beispiel von Keynes und seinem „Schönheitswettbewerb“ angebracht; vgl. dazu bereits oben, Abschn. 4.​3.
 
16
Singer (2002), Beobachter, S. 36.
 
17
Vgl. Eckoldt (2014), Gehirn.
 
18
Singer (2002), Beobachter, S. 181 f. Dieses Zitat spricht für sich selbst und reflektiert eine intellektuelle Redlichkeit und Bescheidenheit, die bei orthodoxen Verteidigern der Effizienzmarkthypothese oftmals zu fehlen scheint.
 
19
Zitiert in Förstl (2012), Mind, S. 9.
 
20
Damasio (1997), Irrtum, S. 234.
 
21
Singer (2002), Beobachter, S. 72.
 
22
Arthur (2000), Cognition, S. 3.
 
23
Roth (2003), Sicht, S. 84.
 
24
Arthur (2000), Cognition, S. 3, der sich dabei bezieht auf Aussagen von: Clark (1993), Engines.
 
25
Dieses Beispiel findet sich häufiger in Fachbüchern zum Thema. Es wird unter anderem auch verwendet bei: Arthur (2000), Cognition, S. 3 ff.
 
26
Diese Fähigkeiten des Gehirns sind klar evolutorisch geprägt. Ihre Relevanz im Prozess der Evolution wird schnell deutlich, wenn der Katzenschwanz im obigen Beispiel gegen den Schwanz eines Löwen getauscht wird.
 
27
Singer (2002), Beobachter, S. 85.
 
28
Singer (2002), Beobachter, S. 92.
 
29
Singer (2002), Beobachter, S. 86.
 
30
Singer (2002), Beobachter, S. 86.
 
31
Dabei würde es bleiben wenn der methodologische Individualismus der Standardtheorie in der Finanzwissenschaft Bestand hätte. Er hat ihn aber nicht, weil der Mensch ein zutiefst soziales Wesen ist. Vgl. dazu ausführlicher unten, Abschn. 5.3.
 
32
Vgl. Roth (2003), Sicht.
 
33
Roth (2003), Sicht, S. 156.
 
34
Roth (2003), Sicht, S. 162.
 
35
Roth (2007), Entscheidung, S. 181. Zum Modell von Lucas vgl. bereits oben, Abschn. 2.​3.
 
36
Vgl. dazu unter anderem auch: Gigerenzer et al. (1999), Heuristics. In ähnlicher Weise auch die Arbeiten von Kahneman und Tversky (1979), Prospect; Kahneman (2011), Thinking. Vgl. dazu auch bereits oben, Abschn. 4.​1 und 4.​2.
 
37
Roth (2007), Entscheidung, S. 197.
 
38
Arthur (2013), Complexity, S. 10–11.
 
39
Singer (2002), Beobachter, S. 221.
 
40
Vgl. grundlegend: Keynes (1936), Theorie, S. 124–138; analog: Akerlof und Shiller (2009), Spirits.
 
41
Der in nachfolgender Abbildung dargestellte Markt-Zyklusverlauf ähnelt in wesentlichen Punkten dem psycho-dynamischen Marktphasenmodell von Rapp, vgl. Rapp (1997), Behavioral.
 
42
Der Begriff geht zurück auf Brickman und Campbell (1971), Hedonic.
 
43
Eine hervorragende Erklärung und Darstellung derartiger „Phänomene“, speziell aus Sicht der Komplexitätsforschung, findet sich bei Arthur (2013), Complexity, S. 9–13.
 
44
Damit besteht eine wichtige Parallele zu zentralen Aussagen der Behavioral Finance, analog aber auch zu grundsätzlichen Erkenntnissen der Komplexitätsforschung und der Chaostheorie; vgl. zu Ersterem: Rapp (1997), Behavioral; zu Letzeren: Arthur (2013), Complexity, S. 9–13.
 
45
Ähnliche Ableitungen finden sich aber bereits im psychodynamischen Marktmodell von Rapp; vgl. Rapp (1997), Behavioral.
 
46
vgl. dazu: Arthur (2013), Complexity, S. 9–13.
 
47
Abrupte Eingriffe des limbischen Systems sind typischerweise mit einem erhöhten Ausmaß an Stress verbunden, der in der Regel nicht lange durchgehalten werden kann. Vgl. dazu die Aussagen zum limbischen System, oben Abschn. 5.3.
 
48
Vgl. dazu ausführlich oben, Abschn. 5.1 und 5.2.
 
49
Diese Überlegungen sind vollständig kompatibel zu Grundüberlegungen aus dem Bereich der Behavioral Finance; vgl. dazu bereits oben, Kap. 4 sowie ausführlich: Rapp (1997), Behavioral. Sie entsprechen ebenfalls wichtigen Grundannahmen und Modellen der Komplexitätsforschung; vgl. dazu grundlegend: Arthur (2013), Complexity.
 
50
Diese Iteration lässt sich sehr gut anhand des keynesschen Bilds vom „Schönheitswettbewerb“ illustrieren, vgl. dazu bereits oben, Abschn. 2.​3 und 4.​3. Die moderne Komplexitätsforschung spricht hingegen nüchtern von „Feedback“-Schleifen; vgl. dazu Sornette (2003), Crash, S. 82–132; und analog: Arthur (2013), Complexity, S. 12: „Positive feedbacks in fact are very much a defining property of complex systems…“.
 
51
vgl. Soros (2003), Alchemy.
 
52
vgl. dazu oben, Vorbemerkung, sowie die nachfolgenden Kap. 24.
 
53
Arthur (2013), Complexity, S. 4.
 
54
Lo (2004b), Adaptive, S. 23.
 
55
Dies entspricht bisherigen Befunden aus diversen „Flash Crashes“, die meist auf computer-basierte und algorithmierte Handelsprogramme zurückgeführt wurden; vgl. z. B. http://​boerse.​ard.​de/​boersenwissen/​boersengeschicht​e-n/​fuenf-jahre-flash-crash100.​html.
 
Literatur
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Metadaten
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Neue Perspektiven aus Neurowissenschaft und Kognitionsforschung
verfasst von
Heinz-Werner Rapp
Alfons Cortés
Copyright-Jahr
2017
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-18643-2_5

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