GMS-Score

“Der GMS Score ist nützlich, aber er unterschätzt die irrationalen Elemente der Geopolitik. Modelle können Konflikteskalation, plötzliche Regierungswechsel oder Cyberkriegsführung kaum präzise antizipieren. Syrien, Ukraine, Taiwan – das sind keine linearen Datensätze. Ein geringer technischer Risiko-Score maskiert möglicherweise enorme politische Risiken, die über Nacht eskalieren können. Die Lieferketten-Resilienz und regionale Machtverschiebungen sind kritische 'Graue Schwäne', die in unseren Metriken oft zu wenig Gewicht haben.”

“Während geopolitische Risiken bestehen, zeigen unsere makroökonomischen Projektionen eine Divergenz der globalen Wirtschaftsräume. Der GMS Score erfasst die Zinsdifferenziale, Inflationspfade und BIP-Wachstumstrends gut. Wir sehen eine zunehmende fiskalische Belastung in entwickelten Märkten, die den GMS-Wert dämpfen könnte, während selektive Schwellenländer aufgrund demografischer Vorteile punkten. Das Gesamtbild ist eine graduell ansteigende Volatilität, aber keine systemische Krise, solange die Zentralbanken ihre Rolle wahrnehmen.”

“Die makroökonomischen Annahmen sind oft zu narrativ und zu wenig datengestützt. Unser GMS-Modell zeigt, dass viele der sogenannten 'Trends' statistisch nicht signifikant sind oder bereits eingepreist wurden. Wir sehen eine hohe Korrelation zwischen unserem GMS Score und der risikoadjustierten Rendite, aber nur, wenn die Input-Daten sauber und nicht durch 'Soft Facts' verzerrt sind. Der GMS ist ein mathematisches Konstrukt; Intuition ist wichtig, aber nicht als Input-Faktor. Die Robustheit der Modelle hängt von der Qualität der ökonometrischen Spezifikationen ab, nicht von anekdotischer Evidenz.”

“Aus technischer Sicht ist der GMS Score ein starker Indikator für übergeordnete Trends. Wenn der GMS in einem bestimmten Bereich dreht, sehen wir oft bald darauf entsprechende Kursmuster in den relevanten Asset-Klassen. Aktuell deutet die Konsolidierung im GMS auf eine Phase der Unsicherheit hin, aber die Primärtrends sind intakt. Das Übersehen von Widerstands- und Unterstützungsniveaus, die der GMS implizit bewertet, wäre ein Fehler. Der Markt preist Informationen schneller ein, als Makro-Modelle sie verarbeiten.”

“Der GMS Score muss die Regulierung stärker berücksichtigen. Neue ESG-Mandate, die Fragmentierung des globalen Handelsrechts oder auch die Ausweitung von Sanktionsregimen können den Score massiv beeinflussen, ohne direkt in ökonomischen Daten sichtbar zu sein. Die Fähigkeit von Regierungen und Zentralbanken, proaktiv auf Schocks zu reagieren, ist ein entscheidender, oft unterschätzter Faktor für die GMS-Resilienz. Wir sehen hier erhebliche Risiken durch unkoordinierte Fiskal- und Geldpolitik, die der GMS Score abbilden muss.”

“Die Berechnung des GMS Score selbst ist eine technologische Meisterleistung, aber wir müssen die inhärenten Risiken der Datensouveränität und Cybersicherheit berücksichtigen. Was passiert, wenn die Input-Daten kompromittiert werden oder eine KI-Fehlinterpretation aufgrund von 'Halluzinationen' auftritt? Zudem müssen wir technologische Diskontinuitäten – Quantencomputing, neue Energiequellen – besser in den Score integrieren. Der GMS muss nicht nur auf bestehende Technik reagieren, sondern auch disruptive Kräfte vorwegnehmen können.”