Mensch & Maschine – Symbiose statt Konkurrenzkampf

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„Computer sind nutzlos. Sie können einem nur Antworten geben." - Pablo Picasso (1881-1973)

Mit der industriellen Revolution brach ein neues Entwicklungszeitalter an. Seither übernehmen Maschinen zunehmend Tätigkeiten oder Arbeitsschritte, die bislang von Menschen verrichtet wurden. In den Anfängen der Industrialisierung waren hiervon hauptsächlich körperliche Tätigkeiten betroffen. So führten beispielsweise die Kommerzialisierung von Dampfmaschinen sowie die Einrichtung von Fabriken zur Massenproduktion und Effizienzsteigerungen. Das wiederum trug maßgeblich zu steigendem Wohlstand und höheren Lebensstandards bei. Die Menschen erkannten schnell, dass diese Entwicklung ihnen die erstmalige Chance bot, sich auf die Ressourcen zu konzentrieren, die sie als Spezies einzigartig macht: der menschliche Verstand und seine Kreativität. Auf diese Weise entstanden immer neue Tätigkeitsfelder und Berufsbilder.

Heute finden wir in einigen Industrien bereits vollautomatisierte Prozesse. Die kontinuierliche Weiterentwicklung des Zusammenspiels von Computersoftware und Maschine ermöglicht mittlerweile weitgehend autonome Steuerungsprozesse. Diese exponentielle Ausweitung des technologisch Machbaren führte dazu, dass in einem herkömmlichen Handy mehr Rechenleistung steckt als für die erste Mondlandung 1969 zur Verfügung stand. Der Einsatz künstlicher Intelligenz unter Ausnutzung von „Big Data“ ermöglicht heutzutage jedoch nicht mehr nur körperlich anstrengende Arbeiten in der Landwirtschaft auf Maschinen zu übertragen, sondern auch die systematische Informationsbeschaffung bis hin zur Unterstützung von Management-Entscheidungen.

Auch vor der Investmentbranche und seinem Produktangebot macht diese Entwicklung nicht halt. Die Debatte „Aktive versus Passive Anlagestrategien“ existiert insbesondere im Aktienbereich, seit Jahrzenten. In den letzten Jahren erzielten aktive Manager im Durchschnitt eine Rendite unterhalb des Vergleichsindexes, mussten folglich massive Abflüsse hinnehmen und stehen nun zunehmend unter Preisdruck. Doch so wie die Märkte durch Zyklen geprägt sind, so verhält es sich ebenfalls mit dem Mehrwert aktiven Managements. Gewohntermaßen ergreift der Markt, und damit die Mehrheit der Anleger, auch in diesem Fall pro-zyklische Maßnahmen und folgt vergangener Wertentwicklung, anstatt die Chancen eines nonkonformistischen Verhaltens zu sehen. Computer nehmen auch im Portfoliomanagement eine immer wichtigere Rolle ein und einige Asset Manager haben damit begonnen, Computermodelle menschlichen „Stock Pickern“ vorzuziehen. Wenn die Masse einer Meinung zu sein scheint, kann es allerdings äußerst dienlich und ertragreich sein, sich eine eigene Meinung basierend auf Research und Fakten zu bilden, bevor man blind der Herde folgt. An dieser Stelle drängen sich natürlich einige Fragen auf. Werden aktive Manger weiter unterdurchschnittliche Renditen erwirtschaften? Sind Portfoliomanager schlichtweg nicht gut darin Aktien auszuwählen? Wenn ja, wer sollte dem Computer die nötigen Ideen und Inputs liefern? Unserer Meinung nach ist es an der Zeit, sich von den allgemeinen, vorgefertigten Meinungen zu lösen und genau zu untersuchen, was die Stärken und Schwächen von Portfoliomanagern auf der einen Seite und von Algorithmen auf der anderen Seite sind und was die beiden voneinander lernen können.

Goran Vasiljevic

Geschäftsführer (Sprecher, CIO)

 

Die unangenehme Wahrheit über Stock Picker: Menschliche Verhaltensfehler aber auch Stärken

Emotionales Verhalten und Heuristiken verleiten Investoren systematisch zu Fehlern und falschen Annahmen und sind damit der Hauptgrund für Marktineffizienzen. Man könnte fast sagen, es ist nur allzu menschlich, Fehlentscheidungen zu treffen, besonders anfällig sind wir jedoch in einem von Unsicherheit geprägtem Umfeld. Das Pendel der Investmentpsychologie schwingt kontinuierlich zwischen Optimismus und Pessimismus, zwischen Gier und Angst, sowie zwischen Risikotoleranz und -aversion. Investoren lernen zudem auch nur selten die wichtigen Lektionen aus der Vergangenheit; das trifft vor allem in Bezug auf ihr eigenes Verhalten und ihre Entscheidungsfindung zu. Wie reagiere ich in Bärenmärkten? Was tun, wenn der Markt um 50% fällt? Habe ich die Stärke und Überzeugung zu kaufen, wenn die Preise tief sind und die Unsicherheit hoch ist? Um die richtigen Schlüsse ziehen zu können, ist eine kritische Reflexion unserer Stärken und Schwächen sowie des eigenen Verhaltens, vor allem in Extremsituationen, essentiell. Wenn sie unter Klaustrophobie leiden, wäre es die richtige Entscheidung, kein Ticket für die Südtribüne bei einem Heimspiel von Borussia Dortmund zu kaufen. Menschen aber machen es sich einfach und gehen oft davon aus, dass sich die Vergangenheit nicht wiederholt, frei nach dem Motto „dieses Mal ist alles anders“. Emotionen sind dabei oft das Ergebnis von persönlichen Erfahrungen. Portfoliomanager lassen sich davon oft leiten und bevorzugen oder benachteiligen Unternehmen schon bevor die tatsächliche Analyse beginnt. Dabei gelingt es Menschen unterbewusst immer wieder eine valide Erklärung zu finden, um ihre ursprüngliche Argumentation zu untermauern. Die Verhaltenspsychologie bezeichnet dies mit dem Fachbegriff „Comfirmation Bias“ (Bestätigungsfehler).

Auf der anderen Seite haben Menschen die einzigartige Fähigkeit, mittels logischen Denkens Schlussfolgerungen zu ziehen. Analysten haben teilweise ein extrem detailliertes Wissen über einzelne Unternehmen und deren Bilanzen. Auch in Bezug auf Länder, Sektoren oder Vergleichsgruppen können sich Menschen durch Research und Erfahrung ein tiefgründiges Wissen aneignen, das nicht einfach quantifizierbar ist. Umstände wie beispielsweise M&A-Transaktionen, anhängige Gerichtsverfahren aber auch Paradigmenwechsel bleiben von fundamentalen Analysten nicht unbemerkt, sind aber für ausschließlich computergestützte Ansätze teilweise im „toten Winkel“. Eine hohe Bewertung mag beispielsweise für manche Unternehmen durchaus gerechtfertigt sein, bei anderen wiederum hat der Markt gute Gründe, eine niedrige Bewertung zu veranschlagen. Die menschliche Fähigkeit Muster zu erkennen, Erfahrungen in die Entscheidungsfindung einfließen zu lassen, Regimewechsel zu antizipieren und Fakten ins rechte Verhältnis zu setzen, wird immer von Bedeutung sein. Die Ergebnisse eines computergestützten Backtests hingegen sind immer beeinflusst durch die im Zeitraum der Betrachtung vorherrschenden Rahmenbedingungen (Zinsumfeld, Inflationserwartungen, Wirtschaftswachstum etc.) Dieses Umfeld unterliegt permanenten Veränderungen sobald man das „Laboratorium“ verlässt. Bereits minimale Veränderungen in der „Außenluft“ lassen die in der Theorie prognostizierten Ergebnisse als Makulatur erscheinen.

Die unangenehme Wahrheit über Computer: Schwachstellen aber auch Stärken

Die ausnahmslos konsistente und objektive Entscheidungsfindung durch einen systematischen Prozess ist fraglos eine der größten Stärken von Computern. Enorme Mengen an fehlerfreien Rechenleistungen ermöglichen es, Kennzahlen von tausenden Firmen gleichzeitig zu berechnen und bieten damit eine Vergleichbarkeit, die nur schwierig mit Heerscharen von Analysten zu erzielen wäre. Ohne die menschliche Anfälligkeit für systematische Fehler und Tendenzen, wie etwa dem „Confirmation Bias“, dem „Consistency-Bias“ oder auch ein pro-zyklisches Herdenverhalten, schafft es der Computer, neu eintreffende Informationen einzubeziehen und die Entscheidung objektiv zu treffen. All das garantiert, dass ein Computer durch den vordefinierten, transparenten und verlässlichen Prozess tatsächlich von menschlichen Fehleinschätzungen unberührt bleibt. Anhand von sinnvollen Anweisungen können sich Computer, ebenso wie unser holistischer CHICCO-Prozess, ganz auf die sogenannte „Base Rate“ (die Auswahl einer repräsentativen Referenzgruppe und daher realistische Wahrscheinlichkeit von speziellen Ergebnissen) konzentrieren, während Menschen immer wieder dazu tendieren der „Case Rate“ (Entscheidungen basierend auf eigenen Erfahrungen sowie firmenspezifischen Informationen) einen überproportional hohen Stellenwert beizumessen. Wichtig ist, immer wieder zu fragen: Wie vielen Firmen einer Referenzklasse ist es tatsächlich gelungen, bestimmte Resultate zu liefern? Als Referenz werden gerne außergewöhnliche Unternehmen (z.B. Apple) oder spezifische Situationen (z.B. disruptive Technologien) herangezogen, ohne auf die realistische Verteilung zu achten, bei wie vielen Unternehmen die Erwartungen bereits im Preis wiedergespiegelt sind. Oft sieht der Mensch den Wald vor lauter Bäumen nicht und verliert dabei aus den Augen, wo im Zyklus sich ein Unternehmen befindet.

Sowohl Korrelation als auch Kausalität sind unerlässlich für einen wiederholbaren Prozess. Computern fällt es allerdings schwer, diese beiden auseinanderzuhalten, was potentiell zu irreführenden und teilweise fehlerhaften Schlussfolgerungen führt. Um dies zu vermeiden müssen Ergebnisse stetig hinterfragt werden, da spezielle Muster von Zahlen und Umständen potentiell zu Ergebnissen ohne jegliche Kausalität führen können. Allgemein birgt die Vereinfachung und die Analyse ausschließlich auf Basis von vorab definierten Kennzahlen die Gefahr, durch Datenfehler und/oder einmalige Ereignisse, falsche Rückschlüsse zu ziehen. Enorme Entwicklungsfortschritte haben es ermöglicht, dass Computer mittlerweile die Fähigkeiten haben Muster zu erkennen. Dennoch sind wir momentan noch darauf angewiesen, dass Menschen die Ergebnisse überprüfen und hinterfragen, um deren Aussagekraft zu verifizieren. Hans Moravec, ein Spezialist für Künstliche Intelligenz und Robotertechnologie hat es klar auf den Punkt gebracht: „Es ist relativ einfach, Computer so zu programmieren, dass sie Intelligenztests oder ein Damespiel ebenso gut absolvieren wie Erwachsene. Es ist allerdings schwierig, wenn nicht gar unmöglich, ihnen die Wahrnehmungsfähigkeiten eines einjährigen Kindes einzuverleiben.“

Die nachfolgende Tabelle fast die Stärken und Schwächen von Menschen und Computern zusammen:

Quelle: Lingohr & Partner

In Anbetracht dessen sollte uns klar sein, dass wir uns auf unsere Stärken konzentrieren müssen, um gute Ergebnisse zu erzielen. Für nachhaltigen Anlageerfolg müssen wir allerdings nicht nur unsere Alphaquelle kennen und verstehen, sondern auch unsere Schwachstellen, um diese kontinuierlich auszumerzen. Eine Möglichkeit zu den gewünschten Ergebnissen zu gelangen ist sicherlich die Entwicklung noch besserer Computer. Vielversprechender für uns ist es allerdings, eine möglichst gute Zusammenarbeit von Computer und Mensch zu gewährleisten.

Vorteile der Kombination am Beispiel von „Freestyle Chess“ (Freistil-Schach)

Schach ist der Inbegriff eines Spiels, das menschlichen Verstand erfordert um erfolgreich zu sein (zumindest hat es seit jeher diesen Ruf). Ein Computer muss folglich tatsächlich nach unserem Maßstab „intelligent“ sein, um einen Menschen in diesem Spiel zu bezwingen. Da für beide Spieler zu jeder Zeit alle Informationen verfügbar sind und nichts außerhalb deren Kontrolle liegt, beschreibt Garry Kasparov in seinem Buch , dass Schach ein Spiel ohne jeglichen Einfluss von Glück ist. Interessant ist ebenfalls, dass es bis heute völlig unklar ist, was genau einen guten von einem hervorragenden Schachspieler unterscheidet. Nichtsdestotrotz musste sich Kasparov, der wahrscheinlich beste Schachspieler aller Zeiten, 1997 einem von IBM gebauten Computer mit dem Namen „Deep Blue“ geschlagen geben.

In den Jahren nach der Niederlage vom Menschen gegen die Maschine hat sich ein Spiel namens „Freestyle Chess“ entwickelt, in dem Mensch und Computer zusammenarbeiten. Spielern ist es dabei erlaubt, für die Entscheidung über jeden Spielzug den Input eines Computers zu nutzen. Die absolut besten Schachspieler zeichnen sich dadurch aus, Muster erkennen zu können sowie einer Strategie zu folgen – beides bekanntlich Schwächen des Computers. Dieser ist andererseits fähig, in Sekundenschnelle eine Unmenge an taktischen Berechnungen und Risikobewertungen zu verarbeiten. Das gemeinsame „Team“, so zeigen die Ergebnisse, hat dabei einen Vorteil sowohl gegenüber dem Menschen als auch dem Computer alleine. Anhand verschiedener Konstellationen wurde eine weitere beachtliche Entdeckung gemacht: Ab einem bestimmten Niveau hat ein besserer Spieler eher einen negativen Effekt auf das Teamergebnis. Der Hauptgrund dafür, ist die Selbstüberschätzung des Spielers in Bezug auf seine eigenen Fähigkeiten.

Anhand dieses Beispiels wird klar, dass man nicht nur seine eigenen Stärken, sondern auch seine eigenen Grenzen kennen, akzeptieren und anwenden muss, um außergewöhnliche Resultate zu erzielen.

Erkenntnisse aus dem „Freestyle Chess“ und deren Relevanz für das Investieren

Auch wenn es nicht sofort ins Auge springt, gibt es Einiges was Schach und das Investieren verbindet, wie eine Veröffentlichung von Credit Suisse schön beschreibt. Die Resultate beider Disziplinen sind stark von menschlichen Fehleinschätzungen und suboptimalen Entscheidungen geprägt. Dies gibt aber einem Kontrahenten immer die Möglichkeit, diese auszunutzen und folglich zu gewinnen. Die Entscheidungsgrundlagen beim Schach und auch beim Investieren ändern sich regelmäßig. Vor dem Hintergrund ständig neu verfügbarer Informationen, muss der Spieler/Investor immer wieder neue Entscheidungen treffen. Erfahrungsgemäß tun sich Menschen dabei sehr schwer, wie auch Warren Buffet schon gesagt hat: „Der Mensch ist sehr gut darin, neue Informationen so zu deuten, dass sie seine vorherigen Rückschlüsse bestätigen.“

In beiden Betätigungsfeldern ist ein starker Prozess unerlässlich, um erfolgreich zu sein. Bei Schach spielt Glück tatsächlich keine Rolle, beim Investieren hingegen kurzfristig eine sehr große. Langfristig jedoch wird ein guter Prozess (und nicht Glück) in unserem Geschäftsfeld zum Erfolg führen, jedoch nur wenn man auch die schwierigen Phasen durchhalten kann.

Lingohr & Partner ist einer der Pioniere im Zusammenführen einzelner Puzzleteile zu einem integrierten ganzheitlichen Ansatz, der auf die systematische Identifizierung von Bewertungsvorteilen und Ausnutzung von Fehlbewertungen abzielt. Zusätzlich dient dieser Prozess dazu, uns vor uns selbst und menschlichen Fehleinschätzungen zu schützen, die wiederum selbst zur potentiellen Alphaquelle Anderer werden können. Wir setzen uns schon seit langem mit der Identifizierung unserer menschlichen Stärken und denen des Computers auseinander, damit wir diese in unserem Prozess vereinen können. Wir sind der festen Überzeugung, dass beide Seiten viel voneinander lernen können und sich wenn nötig auch gegenseitig schützen können. Um noch bessere fundierte Entscheidungen treffen zu können, haben wir über Jahre hinweg unsere kollektive Intelligenz als Investment-Team, unsere Erkenntnisse aus Research und jahrzehntelanger Erfahrung, explizit in unseren CHICCO-Prozess integriert.

Auch unter systematischen Managern gibt es fundamentale Investoren

Managern mit systematischen Prozessen wird oft vorgeworfen, eine „Black-Box“ zu sein, mit einem Mangel an Überzeugung, einzig und alleine vom Computer getrieben. Wir können alle diese Vorwürfe ruhigen Gewissens zurückweisen. Unsere Prozess und dessen Weiterentwicklung basiert grundsätzlich immer auf einem Konzept mit fundamentalem Input, das rational Sinn machen muss. Wir bauen stark auf unser menschliches Urteilsvermögen, wenn es darum geht, Research zu interpretieren, unsere Strategie zu hinterfragen, zu erweitern, zu verbessern aber auch um die Effektivität zu überwachen. Unsere breite Streuung von Aktien innerhalb der Portfolios ist keineswegs ein Zeichen für fehlende Überzeugung, sie ist ganz im Gegenteil das Ergebnis des Vertrauens in den Prozess. Unser Prozess funktioniert, wenn die Aktien im Durchschnitt eine höhere „Gewinnrate“ als die jeweilige Benchmark erzielen können. W ir sind nicht auf einzelne „Home-Runs“ angewiesen.

Systematische Manager werden gerne über einen Kamm geschert, dabei gibt es teils riesige Unterschiede. Nur wenige unserer Mitbewerber können auf 25 Jahre Erfahrung und Wissen in Bezug auf Kennzahlen sowie die Entwicklung von eigenen Faktoren und Modellen zurückgreifen. Die immense Rechenleistung unserer „Backtesting-Engine“ in Kombination mit „Point-in-Time“ Daten seit 1989 ermöglichen es uns, jedes Detail zu analysieren und die Ursachen für Fehlbewertungen am Markt zu identifizieren. Die Grundvoraussetzung, um einen verlässlichen und wiederholbaren Prozess entwickeln zu können, ist es, die Treiber der eigenen Renditen zu verstehen. Dieses Verständnis, sowohl auf Länder- als auch auf Sektorenebene, und das Verständnis der darunterliegenden ökonomisch sinnvollen Konzepte, ist die Basis für unsere Modelle und hebt uns vom Wettbewerb ab. Wir agieren stets als Investoren, und nonkonformistische Querdenker. Dies gibt uns die Stärke antizyklisch zu handeln und damit Modelle für die Zukunft und nicht für die Vergangenheit zu bauen. Die fundamentale Ratio hat immer das Sagen, auch in den Bereichen unseres Investment Prozesses, der vom Computer durchgeführt wird. Unsere Investment-Philosophie und unsere fundamentale Denkweise beschützt uns stets davor, Modelle und Faktoren für eine spezifische, vergangene Umgebung zu optimieren oder auch der „Anziehungskraft“ vergangener Rendite zum Opfer zu fallen.

Quelle: Lingohr & Partner

Wir bei Lingohr & Partner werden weiter konsequent Fragen stellen und der Computer wird uns Antworten liefern. Die Schlüsse, die wir ziehen, werden gemeinsam mit unseren Überzeugungen in den Investment Prozess integriert. Wir glauben an unseren langfristig bewährten Anlageprozess, der nach fundamentalen und konzeptionellen Überlegungen Bewertungsfaktoren zu Modellen kombiniert, wodurch wir in die Lage versetzt werden, Fehlbewertungen zu identifizieren und auszunutzen. Die Grundlage unseres Erfolges liegt in der Kombination aus professioneller Vorgehensweise, viel Geduld und strikter Disziplin.

Quellen

1 Deep Thinking, Where Machine Intelligence ends and human creativity begins, G. Kasparov, 2017
2 Lessons from Freestyle Chess, Credit Suisse, M. Mauboussin, D. Callahan, 2014

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