Die Chaostheorie geht auf zufällige Bewegungen von Atomen zurück, wo kleine Änderungen im Input große Auswirkungen im Output haben können. Der butterfly effect geht auf die Chaostheorie beispielsweise zurück, der besagt, dass ein Schmetterling einen Orkan auslösen kann.
Die Chaostheorie hat auch Einzug in den Wirtschaftswissenschaften gehalten, da viele Ergebnisse sich mit der bisherigen Theorie nicht erklären lassen oder unvorhersehbar sind. Mittels der Chaostheorie wird beispielsweise der random walk von Aktienkursen konstruiert oder auch Konjunturzyklen untersucht. Hier kommt es bei vielen Untersuchungen vor, dass nur eine kleine Änderung einer exogenen Variable, eine große Auswirkung entfalten kann. Ein Beispiel wäre eine Arbeitslosigkeit in einer Volkswirtschaft, wo theoretisch ein Arbeitsloser mehr das “Fass zum Überlaufen bringt” und es zu Unruhen kommt, da genau dieser neue Arbeitslose die latent existierende Unzufriedenheit aktiviert.
Prognosen mittels dieser nichtlinearer dynamischer Modelle sind daher nur in den stabilen Phasen und nicht in den Krisensituationen, wie einem Börsencrash möglich. Deswegen ist es von besonderem Interesse, wie der Übergang von stabilen zu chaotischen Phasen erfolgt. Dies ist für die meisten existierenden dynamischen Modellen noch unbeantwortet.
