Neues Systemic Risk Radar erkennt frühzeitig Marktcrash

Ein neues Analysewerkzeug namens Systemic Risk Radar (SRR) verspricht, die Anzeichen für bevorstehende Finanzkrisen frühzeitig zu erkennen. Das System nutzt ein mehrschichtiges Graphenmodell, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen Sektoren, Märkten und Investoren zu erfassen.

Traditionelle Vorhersagemethoden konzentrieren sich oft auf einzelne Preisbewegungen, vernachlässigen jedoch die sich entwickelnden Beziehungen zwischen Marktteilnehmern. SRR adressiert dieses Problem, indem es die Finanzmärkte als vernetzte Graphen darstellt, in denen Knoten Unternehmen oder Sektoren und Kanten deren Interaktionen repräsentieren.

Die Entwickler haben SRR an drei bedeutenden Krisen getestet: dem Dot‑com‑Crash, der Globalen Finanzkrise und dem COVID‑19‑Schock. Dabei wurden verschiedene Graphen‑Neural‑Network‑Modelle – von statischen Snapshot‑GNNs bis zu einem vereinfachten temporalen GNN – mit klassischen Klassifikatoren wie logistischer Regression und Random Forest verglichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die strukturellen Netzwerkdaten signifikante Frühwarnsignale liefern, die bei rein feature‑basierten Modellen fehlen. Graph‑basierte Merkmale konnten die Veränderungen in der Marktstruktur während Stressphasen zuverlässig abbilden und damit die Wahrscheinlichkeit eines Crashs besser vorhersagen.

Diese Erkenntnisse legen nahe, SRR künftig um weitere Graphschichten zu erweitern, etwa zur Darstellung von Sektor‑Exposures, Sentimentdaten oder anderen Faktoren. Gleichzeitig könnten leistungsfähigere zeitliche Architekturen wie LSTM, GRU oder Transformer‑Encoder eingesetzt werden, um die Vielfalt der Krisenarten noch genauer abzubilden.