Vermögenspreisinflation — die Frage ist richtig, das Chart dazu ist es nicht

Die Überlegung geht so: Die Geldmenge wächst schneller als die Gütermenge. Einer wachsenden Menge Geld steht eine begrenzte Menge Dinge gegenüber. In den Verbraucherpreisen war davon jahrelang wenig zu sehen. Also muss das Geld woanders hin — in Aktien, Immobilien, Gold, Bitcoin. Vermögenspreisinflation.

Das ist eine gute Frage, und sie ist besser als das Chart, mit dem sie üblicherweise beantwortet wird. Der Zusammenhang existiert. Er läuft nur anders, als die zwei übereinandergelegten Linien nahelegen — und an einer entscheidenden Stelle sogar rückwärts.

Der Teil, der stimmt

Der Portfolio-Umschichtungskanal ist keine Außenseitertheorie, sondern erklärte Absicht. Kauft eine Zentralbank Anleihen, hält der private Sektor danach in Summe weniger Anleihen und mehr Bankguthaben. Wer vorher eine bestimmte Mischung aus Sicherheit und Ertrag wollte, will sie danach immer noch — und muss etwas anderes kaufen, um dorthin zurückzukommen. Ben Bernanke hat genau diesen Weg 2010 in Jackson Hole als Wirkungsweise der Anleihekäufe beschrieben: Die Strategie beruhe auf der Annahme, dass verschiedene Anlagen für Investoren keine perfekten Substitute sind, weshalb eine Änderung des verfügbaren Angebots einer Anlage deren Rendite und die ähnlicher Anlagen bewegt.

Der zweite richtige Teil ist der Cantillon-Effekt, benannt nach einem irisch-französischen Banker des 18. Jahrhunderts: Neues Geld tritt an bestimmten Stellen ins System ein, und dort passen sich die Preise zuerst an. Wer Vermögenswerte hält, sitzt näher an dieser Stelle als wer Lohn bezieht. Das ist keine Ideologie, das ist eine Aussage über Reihenfolge.

Beides zusammen ergibt einen Mechanismus, den man nicht wegdiskutieren kann.

Der Teil, der anders läuft als gedacht

Die Formulierung „das Geld muss ja irgendwohin" führt in die Irre, aber nicht so, wie man zuerst denkt.

Buchhalterisch stimmt der Einwand: Wer für 100.000 Euro Aktien kauft, hat danach Aktien — und der Verkäufer hat die 100.000 Euro. Die Geldmenge ist unverändert. Es ist kein Geld „in Aktien" gegangen.

Nur folgt daraus nicht, dass nichts passiert. Im Gegenteil.

Denn gehandelt wird immer nur ein Bruchteil der Aktien, aber der Preis dieses Bruchteils bewertet den gesamten Bestand neu. Wer ein Prozent der Aktien kauft, treibt den Kurs — und die restlichen neunundneunzig Prozent sind danach ebenfalls mehr wert.

Vorher 100.000 in Aktien und 100.000 in Bargeld. Danach 100.000 in Bargeld und vielleicht 102.000 in Aktien. Papiervermögen ist entstanden, ohne dass ein einziger Euro geschöpft wurde.

Das ist Vermögenspreisinflation im Wortsinn.

Und genau das ist gemessen worden

Xavier Gabaix und Ralph Koijen eröffnen ihre Arbeit mit genau dieser Frage: Ein Anleger verkauft für einen Dollar Anleihen und kauft für einen Dollar Aktien. Was passiert mit der Bewertung des Gesamtmarktes?

Die Lehrbuchantwort lautet: nichts. Der Preis ist der Barwert künftiger Zahlungen, und der ändert sich durch eine Umschichtung nicht.

Ihr Ergebnis: Die Marktkapitalisierung steigt um rund fünf Dollar. Über verschiedene Rechenwege liegt der Wert zwischen drei und acht.

Die zugehörige Nachfrageelastizität ist noch anschaulicher. Steigt der Preis des Marktportfolios um fünf Prozent, sinkt die nachgefragte Menge um ein Prozent. Das Lehrbuchmodell erwartet etwa das Hundertfache.

Der Grund ist institutionell: Die entscheidenden Halter — Indexfonds, Pensionskassen, Versicherer — arbeiten mit Mandaten, die ihre Aktienquote in engen Bändern festhalten. Verschiebt sich die Nachfrage, kann kaum jemand die Gegenposition einnehmen. Also muss der Preis weit laufen, bis der Markt geräumt ist.

Ihr Maß für die Kapitalflüsse in den Markt korreliert nach eigener Angabe stark mit den realisierten Renditen und den Renditeerwartungen in Umfragen — und nur schwach mit dem makroökonomischen Wachstum.

Was daraus folgt — und was nicht

Der Mechanismus ist also nicht nur real, er ist beziffert. Wer ihn mit dem Buchhaltungsargument abtut, macht es sich zu leicht. Wir haben das in einer früheren Fassung dieses Textes selbst getan.

Zwei Einschränkungen gehören trotzdem dazu.

Es ist Papiervermögen. Der Preiseffekt ist laut derselben Arbeit linear und symmetrisch: Wer verkauft, drückt genauso stark. Die 102.000 lassen sich nicht von allen gleichzeitig realisieren.

Und der Multiplikator sagt nur, was ein Nettofluss anrichtet — nicht, woher er kommt. In einem geschlossenen System hat jemand verkauft. Echter Nettozufluss in die Anlageklasse entsteht aus negativer Nettoemission durch Aktienrückkäufe, aus Käufen aus dem Ausland oder daraus, dass Haushalte ihre Quote weg von Anleihen und Bargeld verschieben.

Und damit ist man bei der Größe, auf die es ankommt: nicht der Geldbestand, sondern die Verschiebung der Portfolioquote.

Genau das ist übrigens, was Anleihekäufe der Zentralbank auslösen. Sie entziehen dem privaten Sektor Anleihen, die Quote muss sich Richtung Aktien verschieben — und sie trifft auf einen Markt, der kaum nachgibt. Es ist buchstäblich das Experiment aus der ersten Zeile der Arbeit.

Und an einer Stelle läuft es rückwärts

In einem Kreditgeldsystem entsteht Geld überwiegend dadurch, dass Banken Kredite vergeben. Die Bank of England hat das 2014 in „Money creation in the modern economy" ausdrücklich gegen die Lehrbuchdarstellung gestellt: Nicht Einlagen ermöglichen Kredite, sondern Kredite erzeugen Einlagen.

Für Immobilien heißt das: Eine Hypothek erzeugt Geldmenge. Steigen die Preise, werden die Hypotheken größer, und M2 wächst. Die Kausalität läuft dann von den Preisen zur Geldmenge, nicht umgekehrt.

Im Chart sieht der Rückweg genauso aus wie der Hinweg. Zwei Linien, die zusammen steigen, sagen nicht, welche die andere zieht.

Warum das Chart die Frage nicht entscheiden kann

Damit zur Darstellung selbst. Wir haben zwei Zahlenreihen erzeugt, die nachweislich nichts miteinander zu tun haben — jeder Schritt unabhängig gezogen, kein Marktbezug, keine gemeinsame Ursache. Beide steigen im Mittel leicht an, sonst nichts.

Links die Linien selbst: Korrelation +0,83. Rechts dieselben Daten als Tagesveränderungen: −0,04.

Damit das nicht an einem glücklichen Griff hängt, 2.000 Wiederholungen mit jeweils frischen Reihen:

Auf Niveaus gerechnet liegt der typische Betrag bei 0,73; in 73 Prozent der Durchläufe kommt mehr als 0,5 heraus, in 14 Prozent mehr als 0,9. Auf Veränderungen gerechnet liegt der typische Betrag bei 0,02, der höchste Wert aus allen 2.000 Läufen bei 0,10.

Das heißt Scheinregression und steht seit Granger und Newbold in den Lehrbüchern. Zwei Reihen, die über denselben Zeitraum steigen, korrelieren hoch, weil beide steigen.

Der Punkt ist nicht, dass der Zusammenhang deshalb nicht existiert. Der Punkt ist, dass dieses Bild ihn nicht zeigen kann — es sieht genauso aus, wenn es ihn nicht gibt.

Was übrig bleibt, wenn man auf Veränderungen rechnet

Wir haben keine Aktiendaten, unsere Plattform testet nur Krypto. Aber wir messen den Bitcoin-Kurs täglich gegen dreizehn Makro-Größen, und zwar auf Veränderungen.

Fed Net Liquidity gegen Bitcoin: +0,03. Der stärkste Wert im ganzen Feld ist der VIX mit −0,21, und der ist immer noch schwach.

Dazu gehört die Einschränkung: Das Fenster trägt im Werkzeug die Bezeichnung „5 Jahre", die tatsächliche Grundlage sind 689 Tage. Und es sind Korrelationen ohne Zeitversatz — wer sagt, der Effekt zeige sich erst nach Monaten, ist damit nicht widerlegt.

Ein Nebenbefund, den wir nicht ausschlachten: In der Quartilsauswertung lief Bitcoin bei niedriger Fed-Liquidität besser als bei hoher. Rund 172 Tage je Quartil, stark überlappend, ohne Vergleichswert im selben Fenster — daraus lässt sich nichts ableiten. Es steht hier, weil wer Quartilsspreads für ein Argument hält, dieses hier mitnehmen muss.

Die Jahre, in denen es auseinanderlief

M2 in den USA erreichte im März 2022 mit 21,8 Billionen Dollar den Höchststand und fiel bis zum Tief im Oktober 2023 um 4,8 Prozent — der einzige nennenswerte Rückgang, seit die Reihe 1959 beginnt. Der S&P 500 stieg 2023 um 24,2 Prozent und 2024 um 23,3 Prozent, jeweils ohne Dividenden.

Schrumpfende Geldmenge, gut fünfzig Prozent Kursgewinn.

Japan liefert den härtesten Fall — aber nur für ein bestimmtes Fenster. Von 1990 bis 2012 wuchs die japanische Geldmenge um 79 Prozent, während der Nikkei 225 um 73 Prozent fiel. Seinen Höchststand vom Dezember 1989 erreichte er erst im Februar 2024 wieder, nach 34 Jahren.

Und damit die Ehrlichkeit stimmt: Ab 2013, im Jahrzehnt der aggressivsten Geldpolitik der japanischen Nachkriegsgeschichte, stieg derselbe Index um mehr als 550 Prozent. Japan widerlegt die These nicht — es zeigt, dass dieselbe Geldmenge in zwei Zeiträumen zwei entgegengesetzte Ergebnisse hatte.

„Harte Assets" sind vier verschiedene Dinge

Hier schlägt die These sich am ehesten selbst. Aktien sind kein hartes Asset, sondern ein Anspruch auf künftige Zahlungsströme — und damit maximal zinsempfindlich. Immobilien sind gehebelt und noch zinsempfindlicher. Gold und Bitcoin haben überhaupt keine Zahlungsströme.

2022, im selben geldpolitischen Umfeld: Gold ungefähr unverändert (−0,7 Prozent), Aktien −19,4 Prozent, Bitcoin −64,2 Prozent — und US-Wohnimmobilien plus 5,8 Prozent nominal, real minus 0,6 Prozent.

Vier Anlagen, die angeblich auf dieselbe Ursache reagieren, mit vier verschiedenen Ergebnissen im selben Jahr — die Spanne reicht von plus sechs bis minus vierundsechzig Prozent.

Das Experiment, das die These rettet

Und jetzt der Teil, der die ursprüngliche Frage stützt — mit demselben Argument, das das Chart erledigt.

Von 2009 bis 2019 entstand neues Geld überwiegend über Anleihekäufe. Es trat bei Banken und Finanzmarktteilnehmern ins System ein. Ergebnis: hohe Vermögenspreise, niedrige Verbraucherpreise.

2020 und 2021 kam Geld über Fiskaltransfers direkt auf Girokonten. Ergebnis: Verbraucherpreisinflation, wie sie seit vierzig Jahren nicht da gewesen war.

Gleiches Land, gleiche Kennzahl, zwei Eintrittsstellen, zwei völlig verschiedene Preisreaktionen.

Das ist der Cantillon-Effekt in sauberer Form, und es bestätigt den Kern der Ausgangsfrage: Wo neues Geld ins System eintritt, entscheidet darüber, welche Preise steigen.

Genau daran scheitert aber die Geldmengenkennzahl. M2 addiert beide Kanäle zu einer Zahl, die den Unterschied nicht mehr enthält. Eine Kennzahl, die den entscheidenden Mechanismus wegaggregiert, kann ihn nicht messen — egal wie gut das Chart aussieht.

Was wir für haltbar halten

Über sehr lange Zeiträume folgen nominale Vermögenspreise dem nominalen Wirtschaftsleistung, weil beide in derselben schrumpfenden Einheit gemessen werden. Das ist fast eine Definition und liefert genau eine praktische Aussage: Auf dreißig Jahre ist Bargeld die schlechteste Wahl. Über Zeitpunkte sagt es nichts.

Die Verteilungsaussage ist stark. Wer Vermögen besitzt, profitiert von neuem Geld früher als wer Lohn bezieht. Das ist real, es ist gesellschaftlich bedeutsam, und es ist unabhängig davon, ob sich daraus eine Handelsregel ableiten lässt.

Nicht haltbar ist der Schritt dazwischen: von „Geldpolitik verändert relative Preise" zu „wenn M2 steigt, steigen harte Assets". Dazwischen liegen Zins, Eintrittskanal, Umlaufgeschwindigkeit, Kreditnachfrage und Risikoneigung. Jede dieser Größen kann den Effekt aufheben, und keine davon steht im Chart.

Der ehrliche Satz lautet: Geldpolitik verändert die relativen Preise zwischen Geld und allem anderen. Wie stark und wann, hängt an Dingen, die das Geldmengenaggregat nicht enthält.

Drei Fragen an das nächste solche Chart

Sind das Niveaus oder Veränderungen? Bei Niveaus ist die hohe Korrelation eingebaut.

Über welchen Kanal ist das Geld entstanden? Steht es nicht dabei, ist die Kennzahl für die Frage ungeeignet.

Wie viele unabhängige Fälle stecken dahinter? Nicht wie viele Tage — wie viele geldpolitische Zyklen. Seit 1970 sind das vielleicht fünf.

Der Code für die Simulation passt in zwanzig Zeilen, Seed 20260807, falls jemand nachrechnen will.