Reproduktionszahlen: Weshalb ich lieber etwas stabiler rechne

Stabile Kennzahlen schonen nicht nur die Nerven, sondern auch das Zeitbudget, Vor allem aber sparen sie die Sensibilität für den Moment, in welchem es wirklich wichtig ist.

Andreas Wenzel

Reproduktionszahlen gelten als Frühwarnindikatoren für das Infektionsgeschehen im Rahmen der Covid19-Pandemie. Steigen diese über 1,0, wird mit einer wachsenden Zahl von Neuinfektionen gerechnet.

Warnen sensitive Reproduktionszahlen früher?

Sowohl das RKI als auch ich rechnen sowohl senistive Reproduktionsraten als auch stabile. Die sensitiven Kennzahlen greifen dabei die Neuerkrankungen aus 4 Tagen auf, die stabilen fußen auf 7 Tagen. Somit schwanken die sensitiven Werte stärker.

Aus diesem Grund könnte man annehmen, dass sensitive Kennzahlen der bessere Frühwarnindikator sind. Das stimmt mathematisch gesehen auch.

Aber… Sie schlagen auch schnell Alarm, wenn sich Feinheiten im Meldeverhalten ändern oder bei geringen Fallzahlen ein regional begrenztes Infektionsgeschehen dazukommt. So ist dann im Bericht mit Verweis auf diese Effekte oft eine solche oder ähnliche Anmerkung zu lesen:

Die Entwicklung bleibt zu beobachten und abzuwarten.

Aus meiner jahrelangen Risikomanagement-Erfahrung halte ich nicht viel von Risikokennzahlen, die so stark schwanken, dass sie permanenten Kommentierungs- und Erklärungsbedarf erfordern und in den meisten Fällen keine echte Handlungserfordernis auslösen.

Permanenter Fehlalarm stumpft uns ab.

Risikoindikatoren sollten vor allem eines erfüllen: Uns dann warnen, wenn es ernst ist. Erleben wir 9x Fehlalarm, dann ist die nötige Sensibilität beim 10. Mal – wenn es wirklich ernst wird – vielleicht nicht mehr so hoch wie es nötig wäre.

Weshalb dann nicht gleich etwas stabiler rechnen?

Das ist zumindest meine Empfehlung und das, was ich auch selbst tue. Noch drei Tage zu beobachten, ob es wirklich ernst wird: Diese Aufgabe kann uns die Kennzahl selbst abnehmen, wenn sie auf stabilen Berechnungsmethoden aufsetzt und nicht zu extreme Schwankungen aufweist. Das kann durch Glättung erfolgen, aber auch durch die Ausgestaltung des Modells selbst.

Wahrscheinlich wird eine etwas stabiler modellierte Kennzahl auch bei einem spürbaren Anstieg der Neuinfektionen nicht so stark “durch die Decke schießen” wie eine sensitivere. Doch sie wird den gesetzten Schwellwert genauso sichtbar überschreiten und die Ampeln in Bewegung setzen.

Und vor allem wissen wir eines:

Wenn die stabile Kennzahl das Limit reißt, ist definitiv Aufmerksamkeit erforderlich.

Das ist übrigens auch der Grund, weshalb ich überwiegend stabil ermittelte Werte veröffentliche. Die sensitiveren finden Sie dann “weiter hinten” in der Zahlenwelt. Denn diese sind meist von Einzeleffekten geprägt und erfordern oft eine viel detailliertere Auseinandersetzung mit den Hintergründen und Modelleffekten: Erfahrungsgemäß ist das eine Aufgabe für Spezialisten.

Der Entscheider hat dafür in der Regel wenig Zeit – vor allem, wenn es sich in neun von zehn Fällen als unbegründet herausstellt. Und im zehnten Fall, in welchem es wirklich etwas ernster wird, greift auch die stabile Kennzahl,

Andreas Wenzel Verfasst von:

Entwickelt und prüft als Consultant seit mehr als 15 Jahren Risikoquantifizierungs- und -steuerungsmodelle im bankaufsichtlichen Kontext.