Erklärung #14: Aktuell herrschen weltweit historisch hohe Inflationsraten, welche wir in diesem Ausmaß seit vielen Jahrzehnten nicht erlebt haben. Gleichzeitig steigt die Kritik an der Art und Weise wie wir Inflation überhaupt berechnen. Truflation bietet nun eine alternative Berechnungsmethode.

Truflation ist ein Projekt aus dem Bereich Decentralized Finance (DeFi), welches sich zum Ziel setzt ein dezentrales Ökosystem zur Gewinnung von Inflationsdaten und Berechnung von Inflationsindizes zu entwickeln. Dieses Ökosytem soll einen dezentralen Konsens als Alternative zu aktuell verfügbaren Quellen für Inflationsdaten etablieren. Dabei wird zudem eine neue Berechnungsmethode verwendet, die sich von der Mainstream-Methotik unterscheidet.

We propose using the world’s vast data access, blockchain technology, and the enormous potential of decentralized systems and organizations to provide a developer solution to the inflation problem. Truflation is the first true US inflation index based on the independent data sources and metrics created by developers and crypto investors for developers and the crypto community.

– HydroLabs / Truflation

Hohe und weiter steigende Inflation

Wir leben aktuell weltweit in einer Marktphase mit sehr hohen Inflationsraten. In den USA herrschen aktuell – für die USA historisch gesehen astronomische – 7,9% Inflation und damit ein Niveau der Geldentwertung, wie es die weltgrößte Volkswirtschaft seit 40 Jahren nicht erlebt hat (Update: die aktuellsten Zahlen vom 12.04.2022 sprechen nun von 8,5%). Dieser Wert ist besonders deshalb kritisch, da innerhalb dieser 40 Jahre signifikante wirtschaftliche, technologische und infrastrukturelle Entwicklungen stattfanden, die ein hohes Inflationsniveau umso mehr erschweren würden. Der absolute Vergleich der Inflationszahlen über diesen Zeitraum verschleiert teilweise das tatsächliche Ausmaß der aktuellen Entwicklungen.

Auch Länder wie Deutschland und Österreich, die in der jüngsten Geschichte vergleichsweise sehr niedrigen Inflationsraten hatten, erleben nun innerhalb kurzer Zeit sehr hohe Veränderungen. Die aktuellsten Zahlen für Österreich liegen bei 6,8% im Vergleich zum Vorjahresmonat, während Deutschland bei 7,3% im Vergleich zum Vorjahresmonat steht. Im Fall von Deutschland bedeutet das die höchste Teuerungsrate des wiedervereinigten Deutschland und die höchste Rate seit November 1981 vor der Wiedervereinigung. Auch Österreich erlebte keine solchen Zahlen seit 1981 (40-Jahres-Hoch). Ein wesentlicher Unterschied hierbei: Im Jahr 1981 waren die Zinsen, die Bürger:innen etwa als Sparbuchzinsen erzielen konnten, wesentlich höher. Aktuell leben wir jedoch in einem wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Umfeld von Nullzinsen und Negativzinsen.

Der Warenkorb und der VPI

Der Verbraucher­preis­index (VPI) misst die durch­schnittliche Preis­entwicklung aller Waren und Dienst­leistungen, die private Haus­halte für Konsum­zwecke erwerben. Hierzu wird ein sogenannter “Warenkorb” gebildet, welcher sämtliche erworbenen Waren und Dienstleistungen eines Landes repräsentieren soll. Für die Berechnung der Inflations­rate wird hierbei die Preis­entwicklung gegenüber einem Basisjahr berechnet und anschließend anhand eines Ausgaben­anteils für die Haushalte gewichtet. Die Daten werden von einer großen Anzahl an Quellen in repräsentativen Regionen eines Landes erhoben. Neben dem insgesamten Warenkorb werden oft auch bestimmte Kategorien von Produkten und Dienstleistungen einzeln berechnet. Welche Inflationsrate für einen einzelnen privaten Haushalt gilt, hängt davon ab welche konkreten Waren und Dienstleistungen dieser konsumiert und kann sich signifikant vom berechneten Durchschnittswert unterscheiden.

In Zeiten hoher Inflationsraten steigt auch die Kritik und Skepsis gegenüber öffentlichen Stellen und Regierungen. Nicht selten waren signifikante Preissteigerungen – etwa von Grundnahrungsmitteln – ein wesentlicher Faktor für den Beginn von politischen Unruhen. Aufgrund der Art und Weise wie wir die Inflationsrate heutzutage berechnen, nehmen Privatpersonen im täglichen Leben oft Diskrepanzen zwischen den offiziellen Zahlen und ihrer persönlichen Wahrnehmung wahr. Die persönliche Inflationsbelastung kann tatschlich signifikant davon abweichen, was im Verbraucherpreisindex abgebildet wird. Tatsächlich ist der Verbraucherpreisindex möglicherweise auch deshalb nicht zuverlässig, da er von eben jenen öffentlichen Institutionen berechnet wird, die ein Interesse daran haben könnten, die tatsächliche Inflationsbelastung herunterzuspielen (Interessenskonflikt). Das Resultat ist ein Katalysator für Unzufriedenheit in der Bevölkerung.

Der Verbraucherpreisindex (VPI) ist eine der wichtigsten Kennzahlen in jeder Volkswirtschaft. Er hat Auswirkungen auf wesentliche Aspekte einer Volkswirtschaft, wie z.B. auf Lohnverhandlungen, Vertragsberechnungen, Mieten, das Bruttoinlandsprodukt (BIP), Staatsverschuldung, Pensionen und Renten, Sozialleistungen oder Aktiendividenden. Es gibt mehrere Arten von VPI-Indizes und andere unterstützende Indizes, wie sie beispielsweise von der US-amerikanischen Zentralbank Federal Reserve erstellt werden. Diese sollen der Bevölkerung unterschiedliche Möglichkeiten geben, die Inflation korrekt einzuschätzen. Unter den verschiedenen Berechnungsarten finden sich z.B. core CPI (VPI ohne Lebensmittel und Energie), chained CPI (VPI korrigiert um die Kauftrends der Verbraucher:innen), PPI (Erzeugerpreisindex), CRB-Index (Commodities Research Bureau), die Geldmenge (M1, M2, M3, M4), die Bilanz der Fed, Renditen von Staatsanleihen.

Probleme mit traditioneller Inflationsberechnung

Im Mittelpunkt der Kritik steht die von zentralen Stellen angewandte Methodik der Hedonischen Bewertungsmethode. Diese verändert die Berechnung von Inflation dahingehend, dass Qualitätsveränderungen von Waren und Dienstleistungen einen Einfluss auf die Gewichtung von Preisen haben. Ist beispielsweise ein neues Mobiltelefon im Preis teurer als das letztjährige Modell, bietet jedoch gleichzeitig bessere technische Eigenschaften, so wertet die hedonische Bewertungsmethode diese Verbesserungen als preisreduzierend. Das teurere, neue Smartphone kann im Warenkorb sogar billiger als das alte Modell bewertet werden.

Ein Extrembeispiel: Werden Sachbücher für amerikanische Studenten von einem Jahr auf das nächste statt in schwarz-weiß stattdessen in Farbe verkauft, so wertet diese Methodik diese Verbesserungen als preisreduzierend. Die Unterrichtsbücher werden bei der Bemessung für den Warenkorb nun billiger gewertet, obwohl der absolute Preis für die Bücher angestiegen ist. Aus Sicht der Student:innen verbessert sich jedoch wenig. Die Auswirkung der “verbesserten” und somit teureren Bücher auf das Budget der Student:innen sind negativ, während die Warenkorb-Statistik diese als positiv (inflationsmindernd) bewertet. Die hedonische Verbesserung kommt nicht bei den Student:innen an, diese haben nun weniger Budget für anderen Konsum zur Verfügung. Letztendlich ist aber primär der Text des Buches für die Student:innen entscheidend, während sie von den verbesserten Farben nur minimal profitieren. Vergleichbare Beispiele hierzu finden sich in vielen Bereichen.

Diese Kritik an dieser Bewertungsmethode ist so alt wie die Methode selbst. Eine Bewertung von gewissen Kriterien, die eine Verbesserung eines Produkts darstellen, kann Willkür und Fehlern in der Bewertung zur Folge haben. Das Zerlegen von einem Produkt in einzelne Merkmale und die Berechnung vom Wertbeitrag jedes Merkmals setzt voraus, dass eine Bewertung dieser Bestandteile korrekt durchführbar ist und der Beitrag von den sonstigen Preisveränderungen und der Inflationsentwicklung tatsächlich getrennt werden kann. Hierbei wird ein gewisses Maß von Subjektivität nie eliminiert werden können. Eine Verbesserung von gewissen Eigenschaften muss zudem nicht gleichbedeutend mit einer Verbesserung der Qualität sein. Wie sehr Konsument:innen von den Verbesserungen tatsächlich profitieren ist höchst unterschiedlich. Gleichzeitig sind Verschlechterungen im Service, reduzierte Nutzungsdauer, versteckte Qualitätsverschlechterungen, geplante Obsoleszenz und viele weitere Formen von Verschlechterungen nicht adäquat berücksichtigt. Im harmonisierten Verbraucherpreisindex (HVPI) der die Europäische Zentralbank (EZB) werden beispielsweise auch Wohnkosten nicht korrekt berücksichtigt. Bis zum Jahr 2026 soll es soweit sein, dass die tatsächliche Realität der Konsument:innen in dieser Berechnung korrekter abgebildet werden soll.

Alternative Berechnungsmethodik

Inflation ist auch für Märkte in Decentralized Finance (DeFi) ein kritisches Thema und besonders hier wird der Bedarf an alternativen Datenquellen für transparente, dezentrale Inflationsdaten (zunehmend) erkannt. Aus diesem Umfeld entstand Truflation, das durch das Team von HydroLabs mit dem Ziel der Etablierung dezentraler Inflationsindizes entwickelt wurde. CEO Stefan Rust plant aus Inflation eine transparente, nicht manipulierbare Kennzahl machen, die aus diversesten verfügbaren Datenquellen erzeugt wird.

Der Hauptunterschied zwischen der typischen Berechnung des Verbraucherpreisindex (VPI) und dem Truflation-Index besteht darin, dass zur Messung der Inflation keine Umfragedaten verwendet werden, sondern direkt auf verfügbare Preisdaten in Echtzeit zurückgegriffen wird. Durch die Digitalisierung sind diese Datenquellen in immer größerem Ausmaß verfügbar. Unter anderem werden große Datenmengen von Unternehmen wie AirBnb, Zillow, Trulia, etc. verarbeitet um in diesem Fall Immobilien- und Mietdaten in Echtzeit zu erhalten. Zudem werden keine Qualitätsunterschiede von Waren und Dienstleistungen in die Bewertung aufgenommen. Der Truflation-Index zielt darauf ab die konkrete mathematische Veränderung von Preisen abzubilden. Etwa 40 % der untersuchten Daten entsprechen den gleichen Warenkörben, die das US-amerikanische Bureau of Labor Statistics (BLS) verwendet. Die restlichen 60 % werden durch Daten aus anderen Quellen bezogen. Damit wird versucht die Ausgabengewohnheiten der Verbraucher:innen und die realen Marktpreisänderungen besser widerzuspiegeln und in Ungenauigkeiten traditioneller Berechnungsmodelle zu reduzieren.

truflation
Quelle: https://www.zerohedge.com/crypto/true-inflation-rate-132-censorship-resistant-price-tracker-built-blockchain

Die auf diese Weise errechneten Inflationswerte weichen in signifikanter Weise von den Zahlen ab, die von öffentlicher Stelle veröffentlicht werden. So zeigt die aktuelle Momentaufnahme, dass der Truflation-Index für die USA einen Wert von 13,2% errechnet. Diese Zahl ist markant höher als die offizielle Inflationsrate der USA, welche aktuell mit 7,9% bemessen wird.

Truflation bezieht sich bei ihrer Berechnungsmethode u.a. auf die Arbeit der MIT- und Harvard-Ökonomen Alberto Cavallo und Roberto Rigobon, die das “The Billion Prices Project” betrieben, das zwischen 2008 und 2016 unabhängig tägliche Produktpreise sammelte. Dabei konnten große Diskrepanzen und gezielte Manipulationen von Zentralbanken festgestellt werden. Eine genauere Beschreibung der Truflation-Methodik kann hier nachgelesen werden.

Die Entwicklung eines dezentralisierten Inflationsindex wurde bereits beim letzten Smart Contract Summit #1 im Jahr 2021 ausgerufen. In seiner Keynote während dem SmarCon #1 gab der ehem. Coinbase Chief Technology Officer (CTO) und Partner beim Venture Capitalist Unternehmen Andreessen Horowitz (a16z) Balaji Srinivasan bekannt, dass er $100.000 für die Entwicklung eines solchen Index ausschreiben würde. Organisator Chainlink Labs verdoppelte diese Summe um weitere $100.000. Gewonnen wurde beides von Truflation, welche nun eine Reihe an unterschiedlichen Indizes bereitstellen wollen.

We’re entering an environment with huge incentives for official disinformation.

– Balaji Srinivasan

Kryptographisches Vertrauen

Der Truflation-Index bietet objektive, dezentralisierte und regelmäßige Aktualisierungen zu Inflationszahlen und berichtet dabei die tatsächlichen Zahlen ohne Anpassungen. Diese Daten werden durch Blockchain-Technologie und Smart Contracts in dezentraler Weise gesammelt und verwaltet. Seit kurzem ist der erste Truflation-Index über das Chainlink-Netzwerk als Datenquelle verfügbar. Die Daten können dadurch über APIs und Smart Contracts von unterschiedlichsten Anwendungen ausgelesen und verwendet werden. Die zugrunde liegenden Preisdaten stammen von mehreren Datenanbietern, wie z.B. kommerzielle Aggregatoren (NielsenIQ, CarGurus) oder Forschungsinstitute (Pennsylvania State University). Neben dem Index für die Vereinigten Staaten sollen zudem auch eine Reihe an weiteren Indizes für unterschiedliche Länder zur Verfügung gestellt werden. Die dazu notwendigen Datenquellen werden u.a. mit Hilfe von Tokenomics dazu incentiviert, Daten in dezentraler Form bereitzustellen und dafür vergütet zu werden. Ein Smart Contract verifiziert Dateneingänge und belohnt die Datenlieferanten anhand unterschiedlicher Kriterien (Proof of Contribution).

Quelle: https://whitepaper.truflation.com/tokenomics/dual-rewards

Auf diese Weise entsteht ein dezentrales Ökosystem zur Gewinnung von Inflationsdaten und Berechnung von täglich verfügbaren, unverfälschten, datengestützten und realen Marktinflationsraten als alternative Quelle zu bisher verfügbaren Inflationsdaten. Darüber hinaus entsteht so eine alternative Betrachtungsweise zu den offiziellen Inflationszahlen, welche einen wichtigen Beitrag in der gesellschaftlichen Diskussion zu diesem kritischen Thema liefern kann.

 

Wichtige Links:

🔹 Truflation Whitepaper auf Gitbook:
https://whitepaper.truflation.com/introduction/backdrop

🔹 Offizielle Website:
https://truflation.com/

🔹 Inflations-Dashboard:
https://app.truflation.com/

🔹 Der Truflation Index Adapter auf Chainlink:
https://market.link/adapters/8296bcb7-a453-48c1-8719-fcf9d4fa4625

🔹 Die Truflation Node auf Chainlink:
https://market.link/data-providers/6c1aa26b-ec72-4753-b40e-3f43d3538108/integrations

🔹 Truflation Rinkeby Node auf Chainlink
https://market.link/data-providers/9dd4be90-23e4-4e8f-a941-12f95911db0e/integrations

 

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Quellen:

Trulation: https://truflation.com/
Truflation – Problem: https://whitepaper.truflation.com/introduction/problem
Truflation – Datenquellen: https://whitepaper.truflation.com/the-truflation-index/data-sources
Chainlink Labs Community Grant an Truflation: https://twitter.com/chainlink/status/1512430070278860808
Chainlink Today: https://chainlinktoday.com/truflation-delivers-custom-u-s-inflation-index-data-on-chain-via-chainlink/
Inflation USA: https://www.bls.gov/cpi/
Inflation Österreich: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/288914/umfrage/inflationsrate-in-oesterreich-nach-monaten/
Inflation Deutschland: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1045/umfrage/inflationsrate-in-deutschland-veraenderung-des-verbraucherpreisindexes-zum-vorjahresmonat/
Hedonische Bewertungsmethode: https://de.wikipedia.org/wiki/Hedonische_Bewertungsmethode
The Billion Prices Project: http://www.thebillionpricesproject.com/
Smart Contract Summit #2: https://www.smartcontractsummit.io/
Balajis Srinivaan: https://balajis.com/
Chainlink: https://chain.link/
Chainlink Labs: https://chainlinklabs.com/

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