Finde ich interessant: aus einem über 20 Jahre andauernden Geldmengenwachstum zwischen 5 und 10% pro Jahr, beginnend mit dem Jahr 1995, eine Kausalität in Richtung einer Inflation zwischen 2 und 4% konstruieren zu wollen.
Dem Inflationspeak von immerhin 14% zu Beginn des Jahres 1980 (mit einem Anstieg beginnend im Jahr 1978) bei einem gleichzeitigen Rückgang des realen BIP in diesem Zeitraum von 5,5% auf -0,3% steht eine Geldmengenausweitung von teilweise unter 10% entgegen. Dem Peak im Geldmengenanstieg Mitte 82 steht ein lokales Minimum im Jahr 83 gegenüber. Dem nächsten Inflationsanstieg zwischen den Jahren 1987 und 1991 steht ein tendenzieller Rückgang der Geldmengenausweitung auf rund 2,5% entgegen. Anhand dieser Datenpunkte eine tendenziell gültige Kausalität von Geldmenge hin zu einer Inflation erklären zu wollen, grenzt mehr an Voodoo denn an eine evidenzbasierte Beweisführung.
Da werden, wie gewohnt, Kausalität und Korrelation durcheinander gebracht, mit inkompatiblen Datenquellen gearbeitet, ganz der abenteuerlichen Argumentationslinie folgend.
Dabei ist es nun wirklich nicht so schwer zu verstehen, dass für Beobachtungsdaten aus einer Korrelation keinerlei Kausalität abgeleitet werden kann. Lernt man im 1 Semester Statistik.
Korrelationen zwischen Variablen zeigen lediglich, dass ein Muster in den Daten vorhanden ist: dass sich vorliegende Variablen tendenziell gemeinsam verändern. Korrelationen allein können jedoch nicht zeigen, ob die vorliegenden Daten sich gemeinsam verändern, weil eine Variable die andere verursacht oder mehrere Variablen einander gegenseitig beeinflussen.
So können Korrelationen beispielsweise auf reinem Zufall beruhen, wobei die Variablen zwar in Zusammenhang zu stehen scheinen, jedoch keine kausale Beziehung zugrunde liegt oder aber Dritt- bzw. Confoundervariablen können für einen Zusammenhang verantwortlich sein. Derartige Korrelationen kommen sogar recht häufig vor, oft darin begründet, dass beide Variablen mit einer anderen kausalen Variablen verbunden sind, die oft gleichzeitig mit den Daten auftritt, die gemessen werden.
Selbst im Falle der stark simplifizierten Identität der Quantitätsgleichung, welche in ihrer Einfachheit per se schon einige Störvariablen unberücksichtigt lässt, müsste man im gegenständlichen Fall die Veränderung des realen BIPs und der Umlaufgeschwindigkeit, in der die komplette Assetpriceinflation versteckt ist, mit berücksichtigen, um eine Scheinkorrelation ausschließen zu können.
Allein die Annahme der konstanten Umlaufgeschwindigkeit des Geldes steht in massiven Widerspruch zur Realität. So stieg beispielsweise die Umlaufgeschwindigkeit von M1 von 1959 bis 1979 ziemlich konstant von 3,5 auf 7,4, gefolgt von einem moderat schwankenden Anstieg bis die Umlaufgeschwindigkeit Ende 2007 einen Höchstwert von 10,5 erreichte und seither konstant sinkt und im Jahr 2020 den Wert aus dem Jahr 1961 von 3,9 erreicht hat. Abseits dieses theoretischen Konstrukts einer Quantitätstheorie haben in einer realen Welt Angebotsverknappung, Veränderungen der Umlaufgeschwindigkeit, Veränderungen der Produktionsauslastung, Kassenhaltungsbestand, etc. aktuell mehr Potential um (Konsümgüter)Inflation zu erzeugen als eine Geldmengenausweitung.
Dass die Realität seit mittlerweile 20 Jahren die Monetaristen und ihre geliebte Quantitätsgleichung Lügen straft, scheint diese nicht weiter zu stören…..frei nach dem Motto: nicht das Modell irrt sondern die Realität.