Wie Märkte Erwartungen sichtbar machen

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Digitale Märkte bilden nicht nur Preise, sondern auch Erwartungen ab

Prof. Dr. Martin Spann, Direktor des Instituts für Electronic Commerce und Digitale Märkte an der LMU Munich School of Management, untersucht seit vielen Jahren, wie Prognosemärkte funktionieren, welche Informationen in Preise einfließen und was sich daraus für Wirtschaft, Politik und Konsum ableiten lässt.

Prognosemärkte als Forschungsfeld

Plattformen wie Polymarket oder Kalshi zeigen, wie Ereignisse über Märkte gehandelt werden können. Teilnehmende setzen dort etwa auf politische Entwicklungen oder andere reale Ereignisse. Ein zentrales Element ist dabei der Preis. Für Prof. Dr. Martin Spann sind solche Plattformen aus wissenschaftlicher Sicht interessant als spekulative Märkte und als Systeme, in denen Informationen gebündelt werden. Der Preis kann als Prognose für den Eintritt eines Ereignisses verstanden werden, weil die Teilnehmenden ihre Erwartungen und Informationen in den Markt einbringen.

„Gleichzeitig tragen die Teilnehmenden ihre Informationen in den Markt hinein. Daraus entsteht ein Preis, der als Prognose für das Ereignis interpretiert werden kann.“

Wenn viele Einschätzungen zusammenkommen

Ausgangspunkt ist die mikroökonomische Theorie, nach der Märkte die Erwartungen der Teilnehmenden reflektieren. Spann beschäftigt sich seit mehr als 20 Jahren mit solchen Märkten und befasst sich damit, Prognosemärkte zu entwickeln und auf weitere Bereiche zu übertragen, etwa auf Produktideen, Markteinführungen oder Absatzprognosen.

Im Zentrum steht dabei die Frage, wie kollektive Einschätzungen entstehen. Prognosemärkte gelten als Beispiel für sogenannte Schwarmintelligenz. Nach diesem Prinzip können viele einzelne Einschätzungen zusammen eine belastbare Vorhersage ergeben. Das funktioniert vor allem dann gut, wenn die Teilnehmenden tatsächlich über eigene Informationen verfügen. Prognosemärkte können als eine Ergänzung zu Umfragen gesehen werden, nicht als Ersatz.

Regulierung, Technologie und Risiken

Dass Prognosemärkte derzeit so viel Aufmerksamkeit bekommen, führt Spann auf zwei Entwicklungen zurück: auf regulatorische Veränderungen und auf technologische Neuerungen. Während Kalshi in den USA als regulierter Markt zugelassen wurde, nutzt Polymarket Blockchain-Technologie, was die Teilnahme vereinfacht und internationaler macht.

Zugleich sind mit solchen Märkten auch kritische Fragen verbunden. Spann verweist auf mögliche Manipulationen, auf Probleme durch Insiderwissen und auf sensible Informationen, die über Marktbewegungen sichtbar werden könnten. Auch deshalb sieht er eine Zulassung solcher Wetten in Deutschland skeptisch.

Märkte im Unternehmen und Preise im Alltag

Prognosemärkte hat Spann auch in Unternehmen untersucht. Dort konnten Mitarbeitende Ideen einbringen, die anschließend als „Ideenaktien“ mit Spielgeld gehandelt wurden. So ließ sich einschätzen, welche Vorschläge als besonders erfolgversprechend galten. Bei Carl Zeiss wurden auf diese Weise rund 250 Ideen gesammelt und bewertet.

Darüber hinaus forscht Prof. Dr. Martin Spann zur Preisbildung im Alltag, etwa zu dynamischen Preisen im Handel. Digitale Preisschilder oder sich verändernde Onlinepreise können für Konsumentinnen und Konsumenten mehr Vergleichsaufwand bedeuten. Solche Preise können steigen und sinken. Preisunterschiede lassen sich vor allem mit Angebot und Nachfrage sowie mit zeitlichen Veränderungen vergleichen.

Staatliche Eingriffe in Preisbildungsprozesse, etwa bei Tankstellenpreisen, beurteilt Spann zurückhaltend. Aus seiner Sicht führen feste Regeln nicht automatisch zu niedrigeren Preisen. Für Verbraucherinnen und Verbraucher sei vor allem wichtig, Preise vergleichen zu können.

Weitere Informationen:

Lesen Sie zu diesem Thema auf lmu.de das Interview mit Prof. Dr. Martin Spann: Was Preise beeinflusst und wie Prognosemärkte mit Krisen rechnen