ABOUT THE SPEAKER
Didier Sornette - Risk economist
Didier Sornette studies whether it is possible to anticipate big changes or predict crises in complex systems.

Why you should listen

While financial crashes, recessions, earthquakes and other extreme events appear chaotic, Didier Sornette's research is focused on finding out whether they are, in fact, predictable. They may happen often as a surprise, he suggests, but they don't come out of the blue: the most extreme risks (and gains) are what he calls "dragon kings" that almost always result from a visible drift toward a critical instability. In his hypothesis, this instability has measurable technical and/or socio-economical precursors. As he says: "Crises are not external shocks."

An expert on complex systems, Sornette is the chair of entrepreneurial risk at the Swiss Federal Institute of Technology, and director of the Financial Crisis Observatory, a project to test the hypothesis that markets can be predictable, especially during bubbles. He's the author of Why Stock Markets Crash: Critical Events in Complex Financial Systems.

More profile about the speaker
Didier Sornette | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2013

Didier Sornette: How we can predict the next financial crisis

Didier Sornette: Wie wir die nächste Finanzkrise vorhersehen können

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1,527,005 views

Viele meinen, dass die Finanzkrise von 2007-2008 durch einen einmaligen und unvorsehbaren Crash ausgelöst wurde. Didier Sornette erfasst mit seinem "Financial Crisis Observatory" eine Reihe von Frühwarnsignalen für instabil wachsende Systeme und damit den Zeitpunkt, wann eine Blase platzen wird. Und genau jetzt sieht er es wieder kommen. Didier Sornette beschäftigt sich mit der Frage, ob es möglich ist, große Veränderungen oder Krisen in komplexen Systemen vorherzusehen.
- Risk economist
Didier Sornette studies whether it is possible to anticipate big changes or predict crises in complex systems. Full bio

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00:12
OnceEinmal uponauf a time
0
818
1510
Es war einmal eine Zeit,
00:14
we livedlebte in an economyWirtschaft of financialfinanziell growthWachstum and prosperityWohlstand.
1
2328
6651
da lebten wir im wirtschaftlichen
Wachstum und Wohlstand.
00:20
This was callednamens the Great ModerationModeration,
2
8979
3695
Die sogenannte "Great Moderation"
["die große Mäßigung"]
00:24
the misguidedfehlgeleitet beliefGlauben by mostdie meisten economistsÖkonomen,
3
12674
3406
war die irrige Annahme
vieler Ökonomen,
politischer Entscheidungsträger
und Zentralbanken,
00:28
policymakerspolitische Entscheidungsträger and centralzentral banksBanken
4
16080
3303
00:31
that we have transformedtransformiert into a newneu worldWelt
5
19383
3331
dass wir uns eine neue Welt
00:34
of never-endingnicht enden wollenden growthWachstum and prosperityWohlstand.
6
22714
3857
des unendlichen Wachstums und
Wohlstands geschaffen haben.
00:38
This was seengesehen by robustrobust and steadystetig GDPBIP growthWachstum,
7
26571
4743
Begründet wurde dies durch das stabile
und beständige Wachstum des BIP,
00:43
by lowniedrig and controlledkontrolliert inflationInflation,
8
31314
3000
durch die niedrige
und kontrollierte Inflation,
00:46
by lowniedrig unemploymentArbeitslosigkeit,
9
34314
2239
die niedrige Arbeitslosigkeit,
00:48
and controlledkontrolliert and lowniedrig financialfinanziell volatilityVolatilität.
10
36553
3906
und kontrollierte und
niedrige Marktschwankungen.
00:52
But the Great RecessionRezession in 2007 and 2008,
11
40459
6632
Aber die "große Rezession"
von 2007 und 2008,
00:59
the great crashAbsturz, brokepleite this illusionIllusion.
12
47091
3479
der große Crash, zerstörte diese Illusion.
01:02
A fewwenige hundredhundert billionMilliarde dollarsDollar of lossesVerluste in the financialfinanziell sectorSektor
13
50570
5024
Der Verlust von nur wenigen hundert
Milliarden Dollar im finanziellen Sektor
01:07
cascadedkaskadiert into fivefünf trillionBillion dollarsDollar
14
55594
4080
weitete sich zu einem
Verlust von 5 Billionen Dollar
01:11
of lossesVerluste in worldWelt GDPBIP
15
59674
1884
des weltweiten BIPs
01:13
and almostfast $30 trillionBillion lossesVerluste
16
61558
3803
und von fast 30 Billionen Dollar
01:17
in the globalglobal stockStock marketMarkt.
17
65361
3945
im gesamten globalen Börsenmarkt aus.
01:21
So the understandingVerstehen of this Great RecessionRezession
18
69306
5195
Diese große Rezession wurde als etwas
01:26
was that this was completelyvollständig surprisingüberraschend,
19
74501
5361
komplett Überraschendes
aufgefasst, als etwas,
01:31
this camekam out of the blueblau,
20
79862
1346
das aus heiterem Himmel kam
01:33
this was like the wrathZorn of the godsGötter.
21
81208
2917
wie der Zorn der Götter.
01:36
There was no responsibilityVerantwortung.
22
84125
1791
Niemand fühlte sich dafür verantwortlich.
01:37
So, as a reflectionBetrachtung of this,
23
85916
1923
Deshalb haben wir
01:39
we startedhat angefangen the FinancialFinanzielle CrisisKrise ObservatorySternwarte.
24
87839
3609
das Observatorium
für Finanzkrisen gegründet.
01:43
We had the goalTor to diagnosediagnostizieren in realecht time
25
91448
3938
Unser Ziel war, die
Finanzblasen in Echtzeit
01:47
financialfinanziell bubblesBlasen
26
95386
2371
zu untersuchen
01:49
and identifyidentifizieren in advanceVoraus theirihr criticalkritisch time.
27
97757
5857
und deren kritische Zeitpunkte
vorab zu bestimmen.
01:55
What is the underpinningUntermauerung, scientificallywissenschaftlich, of this financialfinanziell observatorySternwarte?
28
103614
3358
Was ist die wissenschaftliche Grundlage
dieses Finanz-Observatoriums?
01:58
We developedentwickelt a theoryTheorie callednamens "dragon-kingsDrache-Könige."
29
106972
4626
Wir haben die sogenannte
"Drachenkönige" Theorie entwickelt.
02:03
Dragon-kingsDrache-Könige representvertreten extremeextrem eventsVeranstaltungen
30
111598
3206
Drachenkönige sind extreme Ereignisse
02:06
whichwelche are of a classKlasse of theirihr ownbesitzen.
31
114804
3272
besonderer Größenordnung.
02:10
They are specialbesondere. They are outliersAusreißer.
32
118076
2843
Sie sind ungewöhnlich.
Sie sind Ausnahmefälle.
02:12
They are generatedgeneriert by specificspezifisch mechanismsMechanismen
33
120919
3440
Sie werden durch bestimmte
Ereignisse ausgelöst,
02:16
that maykann make them predictablevorhersagbar,
34
124359
2886
die sie vorhersehbar,
02:19
perhapsvielleicht controllablesteuerbare.
35
127245
2898
vielleicht sogar kontrollierbar
machen könnten.
02:22
ConsiderPrüfen the financialfinanziell pricePreis time seriesSerie,
36
130143
3827
Gehen wir mal vom zeitlichen
Ablauf eines Finanzkurses,
02:25
a givengegeben stockStock, your perfectperfekt stockStock,
37
133970
2173
von einer bestimmten Aktie,
Ihrer besten Aktie,
02:28
or a globalglobal indexIndex.
38
136143
2352
oder von einem globalen Index aus.
02:30
You have these up-and-downsUp und downs.
39
138495
2054
Sie haben alle ihr Hoch und Tief.
02:32
A very good measuremessen of the riskRisiko of this financialfinanziell marketMarkt
40
140549
3562
Solche Berg- und Talfahrten bieten
eine ausgezeichnete Möglichkeit,
02:36
is the peaks-to-valleysGipfel, Täler that representvertreten
41
144111
2422
das Risiko
solcher Finanzmärkte zu messen
02:38
a worstam schlimmsten caseFall scenarioSzenario
42
146533
2296
und den schlimmstmöglichen
Fall darzustellen,
02:40
when you boughtgekauft at the topoben and soldverkauft at the bottomBoden.
43
148829
3673
bei dem man im Hoch kauft
und im Tief verkauft.
02:44
You can look at the statisticsStatistiken, the frequencyFrequenz of the occurrencevorkommen
44
152502
3749
An den Statistiken kann
man die Ereignisfrequenzen
solcher Hochs und Tiefs
verschiedener Größe ablesen
02:48
of peak-to-valleysGipfel, Täler of differentanders sizesGrößen,
45
156251
2355
02:50
whichwelche is representedvertreten in this graphGraph.
46
158606
2551
wie hier in der Grafik dargestellt.
02:53
Now, interestinglyinteressant, 99 percentProzent
47
161157
3032
Jetzt wird's interessant.
02:56
of the peak-to-valleysGipfel, Täler of differentanders amplitudesAmplituden
48
164189
3793
99 % solcher Hochs und Tiefs
unterschiedlicher Größe
02:59
can be representedvertreten by a universalUniversal- powerLeistung lawRecht
49
167982
3460
können durch das
allgemeingültige Gesetz der Potenz
03:03
representedvertreten by this redrot lineLinie here.
50
171442
3451
mit dieser roten Linie dargestellt werden.
03:06
More interestinglyinteressant, there are outliersAusreißer, there are exceptionsAusnahmen
51
174893
4146
Noch interessanter: Solche
Abweichungen, solche Ausnahmen,
03:11
whichwelche are aboveüber this redrot lineLinie,
52
179039
1903
die von der roten Linie abweichen,
03:12
occurauftreten 100 timesmal more frequentlyhäufig, at leastam wenigsten,
53
180942
3759
kommen mindestens 100-mal häufiger vor,
03:16
than the extrapolationHochrechnung would predictvorhersagen them to occurauftreten
54
184701
4153
als man durch Extrapolation
erwarten würde,
03:20
basedbasierend on the calibrationKalibrierung of the 99 percentProzent remainingverbleibend
55
188854
3937
abgestimmt auf die verbliebenen 99 Prozent
03:24
peak-to-valleysGipfel, Täler.
56
192791
2249
der Hochs und Tiefs.
03:27
They are duefällig to trenchantpointierte dependanciesAbhängigkeiten
57
195040
4600
Sie sind derart voneinander abhängig,
03:31
sucheine solche that a lossVerlust is followedgefolgt by a lossVerlust
58
199640
3512
dass auf einen Verlust ein Verlust folgt,
03:35
whichwelche is followedgefolgt by a lossVerlust whichwelche is followedgefolgt by a lossVerlust.
59
203152
2963
welcher wiederum einen Verlust und
noch einen Verlust nach sich zieht.
03:38
These kindsArten of dependenciesAbhängigkeiten
60
206115
3111
Standardisierte Risikomanagement-
Werkzeuge
03:41
are largelyweitgehend missedübersehen by standardStandard riskRisiko managementManagement toolsWerkzeuge,
61
209226
5612
übersehen diese Arten
der Abhängigkeiten zu meist.
03:46
whichwelche ignoreignorieren them and see lizardsEidechsen
62
214838
2929
Sie werden ignoriert und eher als Eidechsen
03:49
when they should see dragon-kingsDrache-Könige.
63
217767
3819
statt als Drachenkönige wahrgenommen.
03:53
The rootWurzel mechanismMechanismus of a dragon-kingDrachen-König
64
221586
3917
Der grundlegende Mechanismus
eines Drachenkönigs
03:57
is a slowlangsam maturationReifung towardsin Richtung instabilityInstabilität,
65
225503
3136
ist der langsame Instabilitätszuwachs
04:00
whichwelche is the bubbleBlase,
66
228639
1622
zu einer Blase,
04:02
and the climaxHöhepunkt of the bubbleBlase is oftenhäufig the crashAbsturz.
67
230261
2630
und der Höhepunkt ist
dann meistens der Crash.
04:04
This is similarähnlich to the slowlangsam heatingHeizung of waterWasser
68
232891
3625
Das ist vergleichbar mit dem
langsamen Erhitzen von Wasser
04:08
in this testTest tubeTube reachingerreichen the boilingKochen pointPunkt,
69
236516
2903
in diesen Teströhren.
Es erreicht den Siedepunkt,
04:11
where the instabilityInstabilität of the waterWasser occurstritt ein
70
239419
2490
wo es instabil wird
04:13
and you have the phasePhase transitionÜbergang to vaporDampf.
71
241909
3337
und zum Verdampfen übergeht.
04:17
And this processverarbeiten, whichwelche is absolutelyunbedingt non-linearnicht-lineare --
72
245246
3677
Und so ein Prozess,
der absolut nichtlinear
04:20
cannotnicht können be predictedvorhergesagt by standardStandard techniquesTechniken --
73
248923
2280
und mit keiner gängigen Technik
vorhersehbar ist,
04:23
is the reflectionBetrachtung of a collectivekollektiv emergentEmergent behaviorVerhalten
74
251203
4176
ist das Ergebnis eines
emergenten Verhaltens,
04:27
whichwelche is fundamentallygrundlegend endogenousendogene.
75
255379
2379
entsteht also ausschließlich
von innen heraus.
Die Ursache des Crashes,
die Ursache der Krise
04:29
So the causeUrsache of the crashAbsturz, the causeUrsache of the crisisKrise
76
257758
3213
04:32
has to be foundgefunden in an innerinnere instabilityInstabilität of the systemSystem,
77
260971
3184
ist die innere Instabilität
eines solchen System.
04:36
and any tinysehr klein perturbationPerturbation will make this instabilityInstabilität occurauftreten.
78
264155
6036
Schon die kleinste Störung
löst solche Instabilitäten aus.
04:42
Now, some of you maykann have come to the mindVerstand
79
270191
3700
Nun fragen sich einige von Ihnen,
04:45
that is this not relatedverwandte to the blackschwarz swanSchwan conceptKonzept
80
273891
2625
ob das nicht dem Konzept des
Schwarzen Schwans nahekommt,
04:48
you have heardgehört about frequentlyhäufig?
81
276516
2935
von dem wir so häufig hören?
04:51
RememberDenken Sie daran, blackschwarz swanSchwan is this rareSelten birdVogel
82
279451
2417
Zur Erinnerung, ein schwarzer
Schwan ist dieser seltene Vogel,
04:53
that you see onceEinmal and suddenlyplötzlich shatteredzerschmettert your beliefGlauben
83
281868
3409
den man einmal sieht und der
unseren Glauben daran erschüttert,
04:57
that all swansSchwäne should be whiteWeiß,
84
285277
2474
dass alle Schwäne eigentlich
weiß sein sollten.
04:59
so it has capturedgefangen the ideaIdee of unpredictabilityUnberechenbarkeit,
85
287751
3544
Damit meinen wir
das Unvorhersehbare, die Unkenntnis.
05:03
unknowabilityAbenteuern, that the extremeextrem eventsVeranstaltungen
86
291295
1509
Extreme Ereignisse
seien grundsätzlich nicht fassbar.
05:04
are fundamentallygrundlegend unknowableunerkennbar.
87
292804
2831
05:07
Nothing can be furtherdes Weiteren
88
295635
1725
Das entspricht ganz und gar nicht
05:09
from the dragon-kingDrachen-König conceptKonzept I proposevorschlagen,
89
297360
2638
dem von mir vorgeschlagenen
Konzept des Drachenkönigs.
05:11
whichwelche is exactlygenau the oppositeGegenteil, that mostdie meisten extremeextrem eventsVeranstaltungen
90
299998
3718
Es ist das genaue Gegenteil davon, denn
die meisten außergewöhnlichen Ereignisse
05:15
are actuallytatsächlich knowableerkennbaren and predictablevorhersagbar.
91
303716
3223
sind tatsächlich greif- und vorhersehbar.
05:18
So we can be empoweredermächtigt and take responsibilityVerantwortung
92
306939
3505
Somit sind wir dazu fähig, die
Verantwortung zu übernehmen
05:22
and make predictionsVorhersagen about them.
93
310444
2219
und Prognosen darüber aufzustellen.
05:24
So let's have my dragon-kingDrachen-König burnbrennen this blackschwarz swanSchwan conceptKonzept.
94
312663
3200
Lassen wir meinen Drachenkönig dieses
Konzept des Schwarzen Schwans grillen.
05:27
(LaughterLachen)
95
315863
1626
(Lachen)
05:29
There are manyviele earlyfrüh warningWarnung signalsSignale
96
317489
2940
Durch dieese Theorie können
viele Frühwarnsignale
05:32
that are predictedvorhergesagt by this theoryTheorie.
97
320429
1879
vorausgesagt werden.
05:34
Let me just focusFokus on one of them:
98
322308
2367
Schauen wir uns eines davon an:
05:36
the super-exponentialSuper-exponentiell growthWachstum with positivepositiv feedbackFeedback.
99
324675
3152
der überexponentielle Zuwachs
mit positiver Rückkopplung.
05:39
What does it mean?
100
327827
1160
Was bedeutet das?
05:40
ImagineStellen Sie sich vor you have an investmentInvestition
101
328987
2173
Nehmen wir mal an, Ihr Investment
05:43
that returnskehrt zurück the first yearJahr fivefünf percentProzent,
102
331160
3154
wirft im ersten Jahr 5 Prozent ab,
05:46
the secondzweite yearJahr 10 percentProzent, the thirddritte yearJahr 20 percentProzent,
103
334314
3155
im zweiten Jahr 10 Prozent,
im dritten Jahr 20 Prozent,
05:49
the nextNächster yearJahr 40 percentProzent. Is that not marvelousfabelhaft?
104
337469
2542
im nächsten Jahr 40 Prozent.
Ist das nicht großartig?
05:52
This is a super-exponentialSuper-exponentiell growthWachstum.
105
340011
3398
Das ist überexponentieller Zuwachs.
05:55
A standardStandard exponentialexponentiell growthWachstum correspondsentspricht
106
343409
1937
Ein gewöhnlicher exponentieller
Zuwachs geht mit einer
05:57
to a constantKonstante growthWachstum ratePreis, let's say, of 10 percentProzent
107
345346
3744
konstanten Wachstumsrate
von z. B. 10 Prozent einher.
06:01
The pointPunkt is that, manyviele timesmal duringwährend bubblesBlasen,
108
349090
3481
Aber bei Blasen gibt es oft
positive Rückkopplung,
06:04
there are positivepositiv feedbacksRückmeldungen whichwelche can be of manyviele timesmal,
109
352571
3597
oft auch mehrfach,
06:08
sucheine solche that previousbisherige growthsGewächse enhanceverbessern,
110
356168
3699
sodass das bisherige Wachstum gesteigert,
06:11
pushdrücken forwardVorwärts-, increaseerhöhen, ansteigen the nextNächster growthWachstum
111
359867
3488
übertroffen, wieder vergrößert wird.
06:15
throughdurch this kindArt of super-exponentialSuper-exponentiell growthWachstum,
112
363355
2502
Dieser überexponentielle Anstieg
06:17
whichwelche is very trenchantpointierte, not sustainablenachhaltig.
113
365857
3114
ist natürlich viel zu stark
und nicht nachhaltig.
06:20
And the keySchlüssel ideaIdee is that the mathematicalmathematisch solutionLösung
114
368971
3057
Der Grundgedanke ist,
dass die mathematische Lösung
06:24
of this classKlasse of modelsModelle exhibitAusstellungsstück finite-timeFinite-Zeit singularitiesSingularitäten,
115
372028
3638
dieser Art des Modells
zeitbegrenzte Singularitäten aufweist,
06:27
whichwelche meansmeint that there is a criticalkritisch time
116
375666
3353
d. h., es gibt einen kritischen Zeitpunkt,
06:31
where the systemSystem will breakUnterbrechung, will changeVeränderung regimeRegime.
117
379019
3204
an dem das System zusammenbrechen
und den Verlauf ändern wird.
06:34
It maykann be a crashAbsturz. It maykann be just a plateauPlateau, something elsesonst.
118
382223
3276
Es kann ein Crash sein. Vielleicht
bloß ein Plateau oder etwas anderes.
06:37
And the keySchlüssel ideaIdee is that the criticalkritisch time,
119
385499
2267
Und der Grundgedanke ist,
dass der kritische Zeitpunkt,
06:39
the informationInformation about the criticalkritisch time is containedenthalten
120
387766
2529
das Wissen über den kritischen Zeitpunkt,
bereits in der frühen Entwicklung
06:42
in the earlyfrüh developmentEntwicklung of this super-exponentialSuper-exponentiell growthWachstum.
121
390295
5484
des überexponentiellen
Wachstums enthalten ist.
06:47
We have appliedangewendet this theoryTheorie earlyfrüh on, that was our first successErfolg,
122
395779
4360
Wir haben diese Theorie damals --
es war unser erster Erfolg --
06:52
to the diagnosticDiagnose of the ruptureBruch of keySchlüssel elementsElemente
123
400139
3559
bei der Überprüfung der Risse
06:55
on the ironEisen rocketRakete.
124
403698
2529
von wichtigen Raketenteilen eingesetzt.
06:58
UsingMit Hilfe acousticakustisch emissionEmission, you know, this little noiseLärm
125
406227
2822
Wir nutzten akkustische Signale.
Diese leisen Geräusche,
07:01
that you hearhören a structureStruktur emitemittieren, singsingen to you
126
409049
2297
die ein strukturiertes
Objekt abgibt, verraten,
07:03
when they are stressedbetont, and revealverraten the damageBeschädigung going on,
127
411346
3691
ob es überstrapaziert ist und
ob darauf weitere Schäden folgen.
07:07
there's a collectivekollektiv phenomenonPhänomen of positivepositiv feedbackFeedback,
128
415037
2440
Das allgemeine Phänomen
der positiven Rückkopplung:
07:09
the more damageBeschädigung givesgibt the more damageBeschädigung,
129
417477
1697
Auf einen Schaden folgen
weitere, stärkere Schäden.
07:11
so you can actuallytatsächlich predictvorhersagen,
130
419174
2475
Man kann tatsächlich vorhersagen,
07:13
withininnerhalb, of courseKurs, a probabilityWahrscheinlichkeit bandBand,
131
421649
2140
natürlich innerhalb des
Wahrscheinlichkeitsbereichs,
07:15
when the ruptureBruch will occurauftreten.
132
423789
1913
wann das Auseinanderreißen
eintreten wird.
07:17
So this is now so successfulerfolgreich that it is used
133
425702
2435
Es war so erfolgreich,
dass sie in der Anfangsphase
07:20
in the initialInitiale phasePhase of [unclearunklar] the flightFlug.
134
428137
4365
des [undeutlich]-fluges verwendet wurde.
07:24
PerhapsVielleicht more surprisinglyüberraschenderweise, the samegleich typeArt of theoryTheorie
135
432502
2807
Es mag Sie vielleicht überraschen,
dass eine solche Theorie
07:27
appliesgilt to biologyBiologie and medicineMedizin,
136
435309
2728
auch in der Biologie und
Medizin angewandt wird,
07:30
parturitionEntbindung, the actHandlung of givinggeben birthGeburt, epilepticepileptisch seizuresAnfälle.
137
438037
3696
z. B. bei Geburtsvorgängen
oder epileptischen Anfällen.
07:33
From sevenSieben monthsMonate of pregnancySchwangerschaft, a motherMutter
138
441733
3624
Ab dem siebten Monat
der Schwangerschaft
beginnt die Mutter, episodisch einleitende
Kontraktionen ihres Uterus zu spüren,
07:37
startsbeginnt to feel episodicEpisodische precursoryvorausgehende contractionsKontraktionen of the uterusGebärmutter
139
445357
5664
07:43
that are the signSchild of these maturationsSeptemberwochen
140
451021
4104
die auf eine wachsende
Instabilität hindeuten,
07:47
towardzu the instabilityInstabilität, givinggeben birthGeburt to the babyBaby,
141
455125
3424
nämlich die Geburt des Babys ...
07:50
the dragon-kingDrachen-König.
142
458549
2371
... des Drachenkönigs.
07:52
So if you measuremessen the precursorVorläufer signalSignal,
143
460920
2606
Man kann also solche Vorzeichen messen,
07:55
you can actuallytatsächlich identifyidentifizieren pre-vor and post-maturityPost-Reife problemsProbleme
144
463526
6225
um problematische Entwicklungen
tatsächlich
08:01
in advanceVoraus.
145
469751
1471
im Voraus zu bestimmen.
08:03
EpilepticEpilepsie seizuresAnfälle alsoebenfalls come in a largegroß varietyVielfalt of sizeGröße,
146
471222
3760
Epileptische Anfälle geschehen
in verschiedenen Formen und Ausmaßen,
08:06
and when the brainGehirn goesgeht to a super-criticalSuper-kritische stateBundesland,
147
474982
3280
und wenn das Gehirn in einen
absolut kritischen Zustand gerät,
08:10
you have dragon-kingsDrache-Könige whichwelche have a degreeGrad of predictabilityVorhersagbarkeit
148
478262
3573
bieten die Drachenkönige einen
ausreichenden Grad an Voraussagbarkeit,
08:13
and this can help the patientgeduldig to dealDeal with this illnessKrankheit.
149
481835
5507
um den Patienten helfen zu können,
mit ihrer Krankheit zu leben.
08:19
We have appliedangewendet this theoryTheorie to manyviele systemsSysteme,
150
487342
2185
Wir haben unsere Theorie
an vielen Systemen angewandt,
08:21
landslidesErdrutsche, glacierGletscher collapseZusammenbruch,
151
489527
2855
an Erdrutschen, an Gletscherstürzen,
08:24
even to the dynamicsDynamik of predictionPrognose of successErfolg:
152
492382
3567
sogar an der Dynamik des Erfolgs:
08:27
blockbustersBlockbuster, YouTubeYouTube videosVideos, moviesFilme, and so on.
153
495949
4386
Kassenschlager,
YouTube-Videos, Filme, usw.
08:32
But perhapsvielleicht the mostdie meisten importantwichtig applicationAnwendung
154
500335
3136
Die aber vielleicht wichtigste Anwendung
08:35
is for financeFinanzen, and this theoryTheorie
155
503471
2366
ist im Finanzwesen,
und diese Theorie beleuchtet,
08:37
illuminatesleuchtet, I believe, the deeptief reasonGrund
156
505837
3439
wie ich glaube,
den tatsächlichen Grund
08:41
for the financialfinanziell crisisKrise that we have goneWeg throughdurch.
157
509276
2696
der Wirtschaftskrise,
die wir durchgemacht haben.
08:43
This is rootedverwurzelt in 30 yearsJahre of historyGeschichte of bubblesBlasen,
158
511972
4048
Sie wurzelt in der 30-jährigen
Geschichte der Blasen,
08:48
startingbeginnend in 1980, with the globalglobal bubbleBlase
159
516020
3712
angefangen in den 80ern
mit dem globalen Crash von 1987,
08:51
crashingAbsturz in 1987,
160
519732
2087
08:53
followedgefolgt by manyviele other bubblesBlasen.
161
521819
2369
gefolgt von vielen weiteren Blasen.
08:56
The biggestgrößte one was the "newneu economyWirtschaft" InternetInternet bubbleBlase
162
524188
2712
Die größten davon waren die
"new economy" Internet Blase,
08:58
in 2000, crashingAbsturz in 2000,
163
526900
1925
die 2000 platzte,
09:00
the realecht estateGut bubblesBlasen in manyviele countriesLänder,
164
528825
2048
die Immobilienblasen in vielen Ländern,
09:02
financialfinanziell derivativeDerivat bubblesBlasen everywhereüberall,
165
530873
2780
die Finanzderivatenblasen überall,
09:05
stockStock marketMarkt bubblesBlasen alsoebenfalls everywhereüberall,
166
533653
2289
wie ebenso die Börsenblasen überall,
09:07
commodityWare and all bubblesBlasen, debtSchulden and creditKredit bubblesBlasen --
167
535942
3951
Rohstoffblasen, die Schulden-
und Kreditblasen ...
09:11
bubblesBlasen, bubblesBlasen, bubblesBlasen.
168
539893
2713
Blasen, Blasen, Blasen.
09:14
We had a globalglobal bubbleBlase.
169
542606
2639
Wir hatten eine globale Blase.
09:17
This is a measuremessen of globalglobal overvaluationÜberbewertung
170
545245
4241
Das hier ist eine Messung
einer globalen Überbewertung
des Gesamtmarktes;
09:21
of all marketsMärkte, expressingausdrücken what I call
171
549486
4006
für mich das Trugbild
einer unerschöpflichen Geldmaschine,
09:25
an illusionIllusion of a perpetualunbefristete moneyGeld machineMaschine
172
553508
3169
09:28
that suddenlyplötzlich brokepleite in 2007.
173
556677
3952
die 2007 plötzlich zerbrach.
09:32
The problemProblem is that we see the samegleich processverarbeiten,
174
560629
4234
Das Problem ist, dass wir heutzutage
das gleiche Muster erkennen.
09:36
in particularinsbesondere throughdurch quantitativequantitativ easingLockerung der,
175
564863
2731
Eine unerschöpflichen Geldmaschine,
09:39
of a thinkingDenken of a perpetualunbefristete moneyGeld machineMaschine nowadaysheutzutage
176
567594
3184
mit der -- insbesondere durch
die lockere Geldmarktpolitik --
09:42
to tackleangehen the crisisKrise sinceschon seit 2008 in the U.S., in EuropeEuropa,
177
570778
4403
in den USA, in Europa und Japan
seit 2008 die Krise angegangen wird.
09:47
in JapanJapan.
178
575181
2288
in den USA, in Europa und Japan
seit 2008 die Krise angegangen wird.
09:49
This has very importantwichtig implicationsImplikationen
179
577469
2390
Das hat sehr wichtige Auswirkungen
09:51
to understandverstehen the failureFehler of quantitativequantitativ easingLockerung der
180
579859
4078
auf das Verständnis über das
Versagen der lockeren Geldmarktpolitik
09:55
as well as austeritySparmaßnahmen measuresMaßnahmen
181
583937
1876
wie auch über die Sparmaßnahmen,
09:57
as long as we don't attackAttacke the coreAder,
182
585813
2809
solange wir nicht den Kern angehen,
10:00
the structuralstrukturell causeUrsache of this perpetualunbefristete moneyGeld machineMaschine thinkingDenken.
183
588622
5191
nämlich die stukturelle Ursache durch die
immerwährende Geldmaschinen-Denkweise.
10:05
Now, these are biggroß claimsAnsprüche.
184
593813
2616
Das sind ziemlich starke Behauptungen.
10:08
Why would you believe me?
185
596429
2882
Warum sollten Sie mir glauben?
10:11
Well, perhapsvielleicht because, in the last 15 yearsJahre
186
599311
2880
Möglicherweise deswegen,
weil wir in den letzten 15 Jahren
10:14
we have come out of our ivoryElfenbein towerTurm,
187
602191
3192
unseren Elfenbeinturm verlassen
und damit begonnen haben,
10:17
and startedhat angefangen to publishveröffentlichen exEx anteAnte --
188
605383
2736
"ex ante" zu veröffentlichen --
10:20
and I stressStress the termBegriff exEx anteAnte, it meansmeint "in advanceVoraus" —
189
608119
3328
ich betone den Begriff "ex ante",
was "im Voraus" bedeutet --
10:23
before the crashAbsturz confirmedBestätigt
190
611447
2138
noch bevor der Crash überhaupt
10:25
the existenceExistenz of the bubbleBlase or the financialfinanziell excessesExzesse.
191
613585
2686
die Existenz einer exzessiven
Finanzblase offenbarte.
10:28
These are a fewwenige of the majorHaupt bubblesBlasen
192
616271
3722
Das sind nur einige der großen Blasen,
10:31
that we have livedlebte throughdurch in recentkürzlich historyGeschichte.
193
619993
4478
die wir in der jüngsten
Geschichte erlebt haben.
10:36
Again, manyviele interestinginteressant storiesGeschichten for eachjede einzelne of them.
194
624471
2840
Auch hier gibt es viele interessante
Geschichten für jede davon.
10:39
Let me tell you just one or two storiesGeschichten
195
627311
2714
Ich möchte Ihnen noch eine
oder zwei Geschichten erzählen,
10:42
that dealDeal with massivemassiv bubblesBlasen.
196
630025
2046
die mit gewaltigen
Blasen zu tun haben.
10:44
We all know the ChineseChinesisch miracleWunder.
197
632071
2336
Wir alle kennen das chinesische Wunder.
10:46
This is the expressionAusdruck of the stockStock marketMarkt
198
634407
3070
So nennt die Börse
10:49
of a massivemassiv bubbleBlase, a factorFaktor of threedrei,
199
637477
2880
eine kolossale Blase
mit einem Faktor von drei,
10:52
300 percentProzent in just a fewwenige yearsJahre.
200
640357
2170
also 300 Prozent innerhalb
von wenigen Jahren.
10:54
In SeptemberSeptember 2007,
201
642527
3202
Im September 2007
10:57
I was invitedeingeladen as a keynoteGrundton speakerRedner of a macroMakro hedgeHecke fundFonds
202
645729
3647
wurde ich als Hauptredner zu einer
11:01
managementManagement conferenceKonferenz,
203
649376
2449
Macro-Hedgefonds-Konferenz eingeladen,
11:03
and I showedzeigte to the conferenceKonferenz a predictionPrognose
204
651825
4055
und ich präsentierte dort eine Prognose,
11:07
that by the endEnde of 2007, this bubbleBlase
205
655880
4193
dass bis Ende 2007 diese Blase
11:12
would changeVeränderung regimeRegime.
206
660073
1969
den Kurs ändern würde.
11:14
There mightMacht be a crashAbsturz. CertainlySicherlich not sustainablenachhaltig.
207
662042
3085
Es könnte einen Crash geben.
Auf jeden Fall nichts Nachhaltiges.
11:17
Now, how do you believe the very smartsmart,
208
665127
5242
Nun können Sie sich vorstellen,
wie diese sehr cleveren,
11:22
very motivatedmotiviert, very informedinformiert macroMakro hedgeHecke fundFonds managersManager
209
670369
5430
motivierten und gut informierten
Makrohedgefonds-Manager
11:27
reactedreagiert to this predictionPrognose?
210
675799
1956
auf diese Prognose reagierten?
11:29
You know, they had madegemacht billionsMilliarden
211
677755
1956
Wie Sie wissen, scheffelten sie Milliarden,
11:31
just surfingSurfen this bubbleBlase untilbis now.
212
679711
2835
indem sie bis jetzt einfach nur auf
dieser Blase mitgeschwommen sind.
11:34
They told me, "DidierDidier,
213
682546
1584
Sie sagten mir, "Didier,
11:36
yeah, the marketMarkt mightMacht be overvaluedüberbewertet,
214
684130
3037
ja sicher, der Markt mag überbewertet sein,
11:39
but you forgetvergessen something.
215
687167
1896
aber du vergisst etwas.
11:41
There is the BeijingBeijing OlympicOlympia GamesSpiele comingKommen
216
689063
2352
Die Olympischen Spiele werden
11:43
in AugustAugust 2008, and it's very clearklar that
217
691415
2264
im August 2008 stattfinden
und es ist ziemlich klar,
11:45
the ChineseChinesisch governmentRegierung is controllingControlling the economyWirtschaft
218
693679
3192
dass die chinesische Regierung
die Konjunktur überwacht
11:48
and doing what it takes
219
696871
1353
und damit alles tut,
11:50
to alsoebenfalls avoidvermeiden any waveWelle and controlsteuern the stockStock marketMarkt."
220
698224
4447
um jede Woge zu glätten und
den Aktienmarkt zu bändigen."
11:54
ThreeDrei weeksWochen after my presentationPräsentation,
221
702671
2471
Drei Wochen nach meiner Präsentation
11:57
the marketsMärkte losthat verloren 20 percentProzent
222
705142
2126
verlor der Markt 20 Prozent
11:59
and wentging throughdurch a phasePhase of volatilityVolatilität,
223
707268
2261
und geriet in eine instabile Phase,
in Aufruhr,
12:01
upheavalUmbruch, and a totalgesamt marketMarkt lossVerlust of
224
709529
2726
und erlitt einen Gesamtverlust
12:04
70 percentProzent untilbis the endEnde of the yearJahr.
225
712255
2268
von 70% bis zum Jahresende.
12:06
So how can we be so collectivelygemeinsam wrongfalsch
226
714523
2876
Wie können wir alle so falsch liegen
12:09
by misreadingLesefehler or ignoringignorierend the scienceWissenschaft
227
717399
4142
und die wissenschaftlichen Fakten
einfach missdeuten oder ignorieren,
12:13
of the factTatsache that when an instabilityInstabilität has developedentwickelt,
228
721541
2831
wenn sich eine Instabilität
herausgebildet hat,
12:16
and the systemSystem is ripereif, any perturbationPerturbation
229
724372
2451
das System kurz vor dem
Zusammenbruch steht
12:18
makesmacht it essentiallyim Wesentlichen impossibleunmöglich to controlsteuern?
230
726823
3681
und es durch jede Störung
außer Kontrolle gerät?
12:22
The ChineseChinesisch marketMarkt collapsedzusammengebrochen, but it reboundederholte sich.
231
730504
4705
Der chinesische Markt kollabierte zwar,
stieg aber dann wieder stark an.
12:27
In 2009, we alsoebenfalls identifiedidentifiziert that this newneu bubbleBlase,
232
735209
4756
2009 haben wir diese kleinere,
neue Blase identifiziert,
12:31
a smallerkleiner one, was unsustainablenicht nachhaltig,
233
739965
2586
eine kleinere, auch nicht nachhaltig,
12:34
so we publishedveröffentlicht again a predictionPrognose, in advanceVoraus,
234
742551
3632
so dass wir wieder
eine Prognose herausgaben,
12:38
statingunter Angabe that by AugustAugust 2009, the marketMarkt will correctrichtig,
235
746183
4327
dass sich bis August 2009
der Markt korrigieren
12:42
will not continuefortsetzen on this trackSpur.
236
750510
2681
und nicht weiter auf
dieser Spur bleiben wird.
12:45
Our criticsKritik, readingLesen the predictionPrognose,
237
753191
3152
Unsere Kritiker, die unsere
Prognosen gelesen haben,
12:48
said, "No, it's not possiblemöglich.
238
756343
3913
meinten: "Nein, völlig unmöglich.
12:52
The ChineseChinesisch governmentRegierung is there.
239
760256
1494
Die chinesische Regierung ist ja da.
12:53
They have learnedgelernt theirihr lessonLektion. They will controlsteuern.
240
761750
2682
Sie hat ihre Lektion gelernt.
Sie werden das hinkriegen.
12:56
They want to benefitVorteil from the growthWachstum."
241
764432
1807
Sie wollen von dem Wachstum profitieren."
12:58
PerhapsVielleicht these criticsKritik have not learnedgelernt theirihr lessonLektion previouslyvorher.
242
766239
3656
Möglicherweise haben diese Kritiker
nichts von ihrer letzten Lektion gelernt.
13:01
So the crisisKrise did occurauftreten. The marketMarkt correctedkorrigiert.
243
769895
3832
Also trat wieder eine Krise auf.
Es gab eine Marktkorrektur.
13:05
The samegleich criticsKritik then said, "AhAch, yes,
244
773727
2336
Dieselben Kritiker sagten dann:
13:08
but you publishedveröffentlicht your predictionPrognose.
245
776063
1849
"Nun ja, aber Sie haben
Ihre Prognose veröffentlicht.
13:09
You influencedbeeinflusst the marketMarkt.
246
777912
1656
Sie haben den Markt beeinflusst.
13:11
It was not a predictionPrognose."
247
779568
3133
Das war keine Prognose."
13:14
Maybe I am very powerfulmächtig then.
248
782701
3357
Vielleicht bin ich ja so mächtig.
13:18
Now, this is interestinginteressant.
249
786058
2044
Das ist doch interessant.
13:20
It showszeigt an that it's essentiallyim Wesentlichen impossibleunmöglich untilbis now
250
788102
2937
Man sieht, dass es bis jetzt
im Grunde genommen unmöglich ist,
13:23
to developentwickeln a scienceWissenschaft of economicsWirtschaft
251
791039
2128
eine Wirtschaftswissenschaft
zu entwickeln,
13:25
because we are sentientempfindungsfähig beingsWesen who anticipateerwarten
252
793167
3143
da wir fühlende Wesen sind,
die im Voraus denken,
13:28
and there is a problemProblem of self-fulfillingSelf-fulfilling prophesiesprophezeit.
253
796310
4063
und damit ergibt sich das Problem
der selbsterfüllenden Prophezeiung.
13:32
So we inventederfunden a newneu way of doing scienceWissenschaft.
254
800373
3733
Also haben wir neue Wege
der Wissenschaft beschritten.
13:36
We createderstellt the FinancialFinanzielle BubbleBlase ExperimentExperiment.
255
804106
2712
Wir haben das Finanzblasen-
Experiment entwickelt.
13:38
The ideaIdee is the followinges folgen. We monitorMonitor the marketsMärkte.
256
806818
2672
Die Idee ist folgende:
Wir beobachten den Markt.
13:41
We identifyidentifizieren excessesExzesse, bubblesBlasen.
257
809490
4168
Wir erkennen Überbewertungen, Blasen.
13:45
We do our work. We writeschreiben a reportBericht
258
813658
3304
Wir machen unsere Arbeit.
Wir verfassen einen Bericht
13:48
in whichwelche we put our predictionPrognose of the criticalkritisch time.
259
816962
4272
mit unseren Prognosen
über den kritischen Zeitpunkt.
13:53
We don't releaseFreisetzung the reportBericht. It's keptgehalten secretGeheimnis.
260
821234
2575
Wir geben den Report aber nicht heraus,
er wird geheimgehalten.
13:55
But with modernmodern encryptingVerschlüsseln von techniquesTechniken,
261
823809
2865
Mit moderner Verschlüsselungstechnik
13:58
we have a hashHash, we publishveröffentlichen a publicÖffentlichkeit keySchlüssel,
262
826674
4022
geben wir einen Hash,
den Public Key, heraus
14:02
and sixsechs monthsMonate laterspäter, we releaseFreisetzung the reportBericht,
263
830696
3955
und sechs Monate später
veröffentlichen wir den Bericht
14:06
and there is authenticationAuthentifizierung.
264
834651
2399
mit einer entsprechenden Authentifizierung.
14:09
And all this is doneerledigt on an internationalInternational archiveArchiv
265
837050
4768
Und das alles wird über
ein internationales Archiv erledigt,
14:13
so that we cannotnicht können be accusedAngeklagte of just releasingdie Freigabe the successesErfolge.
266
841818
4200
damit uns keiner vorwerfen kann, wir würden
nur die erfolgreichen Berichte herausgeben.
14:18
Let me teasenecken you with a very recentkürzlich analysisAnalyse.
267
846018
3392
Lassen Sie mich Sie mit einer
aktuellen Analyse neugierig machen.
14:21
17thth of MayMai, 2013, just two weeksWochen agovor,
268
849410
3258
Am 17. Mai 2013, vor zwei Wochen,
14:24
we identifiedidentifiziert that the U.S. stockStock marketMarkt
269
852668
1678
entdeckten wir, dass der US-Aktienmarkt
14:26
was on an unsustainablenicht nachhaltig pathPfad
270
854346
2392
auf einem unbeständigen Weg war
14:28
and we releasedfreigegeben this on our websiteWebseite on the 21stst of MayMai
271
856738
3802
und wir gaben auf unserer Webseite
am 21. Mai heraus,
14:32
that there will be a changeVeränderung of regimeRegime.
272
860540
2045
dass es eine Kursänderung geben wird.
14:34
The nextNächster day, the marketMarkt startedhat angefangen to changeVeränderung regimeRegime, courseKurs.
273
862585
4784
Am nächsten Tag begann
der Markt, den Kurs zu ändern.
14:39
This is not a crashAbsturz.
274
867369
1491
Noch ist es kein Crash.
14:40
This is just the thirddritte or fourthvierte actHandlung
275
868860
2599
Es ist nur die dritte oder vierte Stufe
14:43
of a massivemassiv bubbleBlase in the makingHerstellung.
276
871459
2863
einer entstehenden, riesigen Blase.
14:46
ScalingSkalierung up the discussionDiskussion at the sizeGröße of the planetPlanet,
277
874322
3096
Weiten wir die Untersuchungen
auf den gesamten Planeten aus,
14:49
we see the samegleich thing.
278
877418
1025
sehen wir das Gleiche.
14:50
WhereverÜberall dort, wo we look, it's observablebeobachtbar:
279
878443
2921
Wohin wir auch schauen,
genau das lässt sich beobachten:
14:53
in the biosphereBiosphäre, in the atmosphereAtmosphäre, in the oceanOzean,
280
881364
3230
im Lebensraum,
in der Atmosphäre, im Ozean,
14:56
showingzeigt these super-exponentialSuper-exponentiell trajectoriesFlugbahnen
281
884594
3904
überall gibt es den
überexponentiellen Kurvenverlauf,
15:00
characterizingCharakterisierung von an unsustainablenicht nachhaltig pathPfad
282
888498
2631
der für einen nichttragfähigen
Entwicklungspfad steht
15:03
and announcingAnkündigung a phasePhase transitionÜbergang.
283
891129
2617
und einen Phasenübergang ankündigt.
15:05
This diagramDiagramm on the right
284
893746
1704
Das Diagramm auf der rechten Seite
15:07
showszeigt an a very beautifulschön compilationZusammenstellung of studiesStudien
285
895450
3000
zeigt eine sehr schöne
Zusammenstellung von Untersuchungen,
15:10
suggestingschlägt vor indeedtatsächlich that there is a nonlinearnicht-lineare -- possibilityMöglichkeit
286
898450
3710
die auf einen nichtlinearen Übergang
15:14
for a nonlinearnicht-lineare transitionÜbergang just in the nextNächster fewwenige decadesJahrzehnte.
287
902160
4149
innerhalb der nächsten
paar Dekaden hinweist.
15:18
So there are bubblesBlasen everywhereüberall.
288
906309
3622
Überall Blasen.
15:21
From one sideSeite, this is excitingaufregend
289
909931
1964
Für mich als Professor ist es aufregend,
15:23
for me, as a professorProfessor who chasesVerfolgungsjagden bubblesBlasen
290
911895
2760
Blasen zu jagen
15:26
and slayserschlägt dragonsDrachen, as the mediaMedien has sometimesmanchmal callednamens me.
291
914655
4758
und Drachen zu töten, wie die
Medien es manchmal darstellen.
15:31
But can we really slayzu töten the dragonsDrachen?
292
919413
3051
Können wir die Drachen überhaupt töten?
15:34
Very recentlyvor kurzem, with collaboratorsMitarbeiter,
293
922464
2144
Vor kurzem haben wir
mit Kooperationspartnern
15:36
we studiedstudiert a dynamicaldynamische systemSystem
294
924608
2703
ein dynamisches System erforscht,
15:39
where you see the dragon-kingDrachen-König as these biggroß loopsSchleifen
295
927311
2904
in dem man die Drachenkönige
als solche Riesenschleifen darstellt
15:42
and we were ablefähig to applysich bewerben tinysehr klein perturbationsStörungen at the right timesmal
296
930215
3921
und wir waren in der Lage, durch winzige
gewollte Störungen zur rechten Zeit
15:46
that removedentfernt, when controlsteuern is on, these dragonsDrachen.
297
934136
4935
die Drachen zu entfernen.
Durch unsere Kontrolle.
15:51
"GouvernerGouverner, c'estc ' est prPRévoirvoir."
298
939071
2934
"Gouverner, c'est prévoir."
15:54
GoverningEZB is the artKunst of planningPlanung and predictingvorhersagen.
299
942005
5794
Regieren ist die Kunst des
Planens und Vorhersehens.
15:59
But is it not the caseFall that this is probablywahrscheinlich
300
947799
2753
Aber handelt es sich hierbei nicht um eine
16:02
one of the biggestgrößte gapsLücken of mankindMenschheit,
301
950552
3900
der größten Verfehlungen der Menschheit,
16:06
whichwelche has the responsibilityVerantwortung to steerSteuern
302
954452
3260
deren Aufgabe es doch ist,
16:09
our societiesGesellschaften and our planetPlanet towardzu sustainabilityNachhaltigkeit
303
957712
2703
uns und unseren Planeten
in Richtung Nachhaltigkeit zu steuern
16:12
in the faceGesicht of growingwachsend challengesHerausforderungen and crisesKrisen?
304
960428
4844
in Anbetracht der wachsenden
Herausforderungen und Krisen?
16:17
But the dragon-kingDrachen-König theoryTheorie givesgibt hopeHoffnung.
305
965272
4495
Aber die Drachenkönig-Theorie
gibt Hoffnung.
16:21
We learnlernen that mostdie meisten systemsSysteme have pocketsTaschen of predictabilityVorhersagbarkeit.
306
969767
3568
Wir wissen nun, dass die meisten Systeme
Möglichkeiten zur Vorhersage bieten.
16:25
It is possiblemöglich to developentwickeln advanceVoraus diagnosticsDiagnose of crisesKrisen
307
973335
4900
Es ist durchaus möglich, fortschrittliche
Diagnosen über Krisen zu entwickeln,
16:30
so that we can be preparedbereit, we can take measuresMaßnahmen,
308
978235
3559
sodass wir vorbereitet sind.
Wir können Maßnahmen ergreifen,
16:33
we can take responsibilityVerantwortung,
309
981794
2755
wir können Verantwortung übernehmen,
16:36
and so that never again will
310
984549
2747
damit uns Extremfälle und Krisen
16:39
extremesExtreme and crisesKrisen like the Great RecessionRezession
311
987296
3854
wie die Weltwirtschaftskrise
16:43
or the EuropeanEuropäische crisisKrise take us by surpriseüberraschen.
312
991150
4410
oder die europäische Krise nie
wieder überraschen werden.
16:47
Thank you.
313
995560
1475
Vielen Dank!
16:49
(ApplauseApplaus)
314
997035
6293
(Applaus)
Translated by Masiar Bostanipoor
Reviewed by P Hakenberg

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ABOUT THE SPEAKER
Didier Sornette - Risk economist
Didier Sornette studies whether it is possible to anticipate big changes or predict crises in complex systems.

Why you should listen

While financial crashes, recessions, earthquakes and other extreme events appear chaotic, Didier Sornette's research is focused on finding out whether they are, in fact, predictable. They may happen often as a surprise, he suggests, but they don't come out of the blue: the most extreme risks (and gains) are what he calls "dragon kings" that almost always result from a visible drift toward a critical instability. In his hypothesis, this instability has measurable technical and/or socio-economical precursors. As he says: "Crises are not external shocks."

An expert on complex systems, Sornette is the chair of entrepreneurial risk at the Swiss Federal Institute of Technology, and director of the Financial Crisis Observatory, a project to test the hypothesis that markets can be predictable, especially during bubbles. He's the author of Why Stock Markets Crash: Critical Events in Complex Financial Systems.

More profile about the speaker
Didier Sornette | Speaker | TED.com