Unternehmensanalyse Mit Big Data Veränderungen aufspüren und Risiken erkennen

Nelson Yu (l.) und Chris Hogbin

Nelson Yu (l.) und Chris Hogbin Foto: Alliance Bernstein

Anlegern steht heute eine gigantische Menge an Daten zur Verfügung. So erstellen beispielsweise mehr als 8.000 US-notierte Unternehmen vierteljährliche Berichte mit jeweils mehreren hundert Seiten Umfang. Theoretisch müssen Portfoliomanager Tausende von Datensätzen eigenständig durchforsten, um die Risiken und Chancen eines Unternehmens vollständig einschätzen zu können. In der Praxis lässt sich das nicht umsetzen. Die Datenwissenschaft bietet Lösungen, indem sie Techniken des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Verarbeitung von Informationen einsetzt.

Anwendung von Big Data bei der Aktienanalyse

Um Erkenntnisse zu gewinnen, müssen große Datensätze gebündelt und mit komplexen statistischen und ökonomischen Modellen kombiniert werden. Investmenthäuser, die im quantitativen Research verwurzelt sind, mögen als besser geeignet für die Verarbeitung erscheinen, sind aber möglicherweise nicht in der Lage, die Informationen zu deuten. Fundamentalanalysten hingegen können intuitives Research anwenden, indem sie die richtigen Fragen stellen, um nützliche Informationen aus riesigen Datenbeständen zu extrahieren, aber sie haben möglicherweise nicht die technischen Fähigkeiten, sie effizient zu verarbeiten.

Fortschrittliche Big Data-Techniken sind in der Lage, Rätsel der Aktienanlage anzugehen, die durch menschliche Analysen allein nicht gelöst werden können. Zwei Fallstudien zeigen, wie ein hybrider Ansatz, der auf verschiedenen analytischen Fähigkeiten basiert, Investmentteams helfen kann, die Datenherausforderung zu bewältigen.

Fallstudie 1: Preisgestaltung von Fluggesellschaften

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Die Flugpreisgestaltung ist äußerst komplex und undurchsichtig, was es für einen Branchenanalysten schwierig macht, Rückschlüsse aus der Kapazität, den Preisen und letztlich aus der Profitabilität einer Fluggesellschaft zu ziehen. Um mehr darüber zu erfahren, wie sich die Kapazität der Fluggesellschaften auf die Preisgestaltung auswirkt, hilft eine Analyse der großen Datenmengen des Jahres 2018.

Die Datenbank wurde so eingestellt, dass sie über 1 Million Datenzeilen des US-Verkehrsministeriums, mit einer Verzögerung von sechs Monaten, mit den von der Fluggesellschaft gemeldeten Daten über die Route verglichen hat. Anschließend wurden die vierteljährlichen Tarif- und Kapazitätsdaten abgeglichen, die Fluggesellschaften konsolidiert und die Monopolmärkte aus dem Datensatz entfernt, um sich auf die Auswirkungen des Wettbewerbs zu konzentrieren.