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Empfundene Angst vs. tatsächliche Wahrscheinlichkeit

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, einen Währungszusammenbruch oder eine Hyperinflation zu erleben?

Lebenszeit-Wahrscheinlichkeit · global

~1 zu 5

.5 lifetime (global adult living through a currency collapse or hyperinflation)

18% Wahrscheinlichkeit über die Lebensspanne

Die meisten unterschätzen dies.

Bezugsrahmen variieren — als typische Lebenszeit-Chance eines Erwachsenen dargestellt. Methode ansehen.

Sonstiges · geprüft 2026-06-21
Evidenzqualität 4.6/5

Bewertungsergebnis nach acht Dimensionen gemäß der Qualitätsrubrik . Jede Dimension wird mit 1–5 bewertet.

D1 Quellenverankerung
5/5
D2 Quellenautorität
5/5
D3 Arithmetik
4/5
D4 Unsicherheit
4/5
D5 Geltungsbereich
5/5
D6 Prosa
5/5
D7 Ehrlichkeit zur Wahrnehmung
4/5
D8 Vollständigkeit der Einschränkungen
5/5
Durchschnitt 4.6/5
Direkte Evidenz
Source Peer-reviewed study · National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002)
Lebenszeit, Erwachsener weltweit jedes Band = 10× seltener → an Ihre Faktoren angepasst Vollständige Skala anzeigen →
sicher 1 zu 1 Tsd. 1 zu 1 Mio. 1 zu 1 Mrd.
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Wahrgenommen

Für Leser in Reservewährungswirtschaften ist der Währungszusammenbruch das kanonische »passiert anderen Leuten«-Risiko. Das gedankliche Bild ist fest und historisch: Weimarer Schubkarren voller Mark, ein simbabwischer Hundert-Billionen-Schein, ein venezolanisches Geschäft, das zweimal täglich neu auszeichnet. Weil diese Bilder extrem und fremd sind, behandelt der typische US-amerikanische, Eurozonen- oder japanische Erwachsene das Ereignis als Museumsstück — verschwindend selten, beschränkt auf gescheiterte Staaten und verlorene Kriege. Diese Intuition ist für die eigene Währung gut kalibriert und als Aussage über die Welt schlecht kalibriert: Auf globaler Ebene hat eine erhebliche Minderheit der heute lebenden Erwachsenen persönlich eine Inflationskrise durchlebt, und in Lateinamerika, Subsahara-Afrika und dem ehemaligen Sowjetblock ist es näher an einem Übergangsritus einer Generation als an einem Ausnahmeereignis. Die Chapman Survey of American Fears isoliert den Währungszusammenbruch nicht, aber »wirtschaftlicher/ finanzieller Zusammenbruch« taucht wiederholt in ihren Top Ten auf, was nahelegt, dass die Furcht selbst dort besteht, wo die persönliche Wahrscheinlichkeit nahe null ist.

Grobe Schätzung: Die meisten Erwachsenen in Reservewährungen behandeln es als einmal-pro-Jahrhundert-Ausnahmeereignis; global ist es näher an einer einmal-pro-Generation regionalen Regelmäßigkeit

Quelle: redaktionelle Einschätzung, nicht erhoben

Tatsächlich

25 von 133 Marktwirtschaften erlebten zwischen 1960 und 1996 eine Episode sehr hoher Inflation (>100 %/Jahr) (Fischer, Sahay & Vegh, JEL 2002)

133 Marktwirtschaften in der IWF-Stichprobe

Berechnung anzeigen

Dies ist eine bevölkerungsgewichtete Schätzung für globale Erwachsene, keine Länderzählrate und keine US-Erwachsenen-Rate. Die Unterscheidung ist hier wichtiger als bei fast jedem anderen Eintrag der Website, weil Inflationskrisen außergewöhnlich konzentriert sind. Sie sind nicht gleichmäßig über die Länder verstreut: Eine beständige Teilmenge von Wirtschaften mit chronischer Inflation kehrt wiederholt in die Krise zurück (Argentinien verbrachte in der Stichprobe von Fischer et al. über siebzehn Jahre über 100 %/Jahr, Brasilien über fünfzehn, die Demokratische Republik Kongo hatte sechs separate Episoden mit insgesamt fünfzehn Jahren), während Reservewährungs- und große Niedriginflationswirtschaften die Schwelle im Leben eines lebenden Erwachsenen im Wesentlichen nie überschreiten. Das richtige Modell ist daher keine gleichmäßige Pro-Land-Gefährdung, aufgezinst über 59 Jahre, sondern eine Bevölkerungsaufteilung: Die Lebenszeitexposition beträgt etwa 1 für einen Erwachsenen in einer chronischen / krisenanfälligen Wirtschaft und etwa 0 für einen Erwachsenen in einem Niedriginflations-Giganten. Die Schwelle muss symmetrisch auf jedes Land angewendet werden, was der Kernpunkt ist. Die Frage bezieht sich speziell auf ein systemisches Versagen der Währungsordnung — Hyperinflation oder einen regelrechten Währungszusammenbruch — nicht auf ein gewöhnliches Jahr hoher Inflation, sodass die operative Linie »anhaltende sehr hohe Inflation / Versagen der Währungsordnung« lautet statt der breiten Reinhart-Rogoff-Linie der Inflationskrise von ≥20 %/Jahr. Unter dieser strengen Lesart ist die Bevölkerung im Eimer ungefähr: der größte Teil Lateinamerikas und der Karibik (~663 Mio., ~8 % der Weltbevölkerung — Argentinien, Brasilien, Bolivien, Peru, Venezuela und andere), die chronische / sehr-hoch-inflationäre Teilmenge Subsahara-Afrikas (Fischer et al. nennen neun afrikanische Länder mit Episoden über 100 %/Jahr — Angola, die DR Kongo, Ghana, Guinea-Bissau, Sierra Leone, Somalia, Sudan, Uganda, Sambia — plus Simbabwe; in der Größenordnung von 5-7 % der Weltbevölkerung, NICHT die gesamten 16 % von Subsahara-Afrika), der ehemalige Sowjetblock (~300 Mio., ~4 % — der gesamte Block hatte 1992-94 eine Inflation über 100 %/Jahr), plus chronische Fälle außerhalb dieser Blöcke (Türkei, Iran, Libanon, Myanmar, Suriname; rund 2-3 %). Entscheidend: China und Indien sind unter dieser strengen Lesart DRAUSSEN: Chinas letzte Hyperinflation war 1947-49 und Indien hat ~100 %/Jahr nie überschritten, und ihr Ausschluss ist nur konsistent, weil Subsahara-Afrika als die benannte Hochinflations-Teilmenge statt als die gesamte Region gezählt wird. Die Summierung der Bevölkerungsanteile im Eimer ergibt rund 18 % der globalen Erwachsenen, also ~1 zu 5,5 — konsistent mit der nativen Rate (25 von 133 Marktwirtschaften, ~19 %). Das Unsicherheitsband spiegelt die Schwellenwahl wider, die der dominierende Hebel ist: Die Beschränkung allein auf echte Cagan-Hyperinflation (≥50 %/Monat) zieht die Zahl in Richtung ~0,10; die Ausweitung auf jedes Inflationskrisenjahr mit ≥20 %/Jahr würde China (~24 % im Jahr 1994), Indien (~28 % beim Ölschock Mitte der 1970er), Indonesien und einen Großteil Süd-/Südostasiens in den Eimer ziehen und die Zahl über ~0,35 treiben. Der Punktschätzwert liegt bei der strengen Lesart des Versagens der Währungsordnung, die die Frage vorgibt.

Einschränkungen: Die Schlagzeile von ~1 zu 5,5 ist eine GLOBALE-Erwachsenen-Lebenszeitzahl und wi…

Die Schlagzeile von ~1 zu 5,5 ist eine GLOBALE-Erwachsenen-Lebenszeitzahl und wird von einer Modellierungsentscheidung und einer definitorischen Entscheidung dominiert. Die Modellierungsentscheidung: Inflationskrisen sind konzentriert, nicht gleichmäßig, sodass die Zahl gebildet wird, indem man die Weltbevölkerung in einen Eimer hoher Exposition (Lebenszeitwahrscheinlichkeit ~1) und einen Nahe-null-Eimer aufteilt und dann die Bevölkerungsanteile summiert — nicht durch das Aufzinsen einer einzelnen Pro-Land-Gefährdung. Die definitorische Entscheidung: »Währungszusammenbruch oder Hyperinflation« hat keine einzelne vereinbarte Schwelle, und die Schwelle MUSS symmetrisch auf jedes Land angewendet werden, sonst wird die Zahl inkohärent. Echte Cagan-Hyperinflation (≥50 %/Monat) ist wirklich selten — 57 verifizierte Episoden weltweit seit den 1790er Jahren in der Hanke-Krus-Tabelle, mit gar keiner zwischen 1947 und 1984. Der zentrale Schätzwert verwendet die strenge Lesart des »systemischen Versagens der Währungsordnung«, die die Frage vorgibt — anhaltende sehr hohe Inflation bis hin zur Hyperinflation —, die die Niedriginflations-Giganten China und Indien aus dem Eimer heraushält und Subsahara-Afrika als seine benannte Hochinflations-Teilmenge statt als die gesamte Region zählt. Diese Lesart landet bei ~1 zu 5,5 und stimmt mit der Länderrate überein (25 von 133, ~19 %). Die Beschränkung ganz auf echte Cagan-Hyperinflation zieht die Zahl in Richtung Untergrenze (~0,10); die Ausweitung auf die lockerere Reinhart-Rogoff-Linie der Inflationskrise (≥20 %/Jahr) zieht China (~24 % im Jahr 1994), Indien (~28 % Mitte der 1970er) und einen Großteil Süd- und Südostasiens in den Eimer und drückt sie in Richtung Obergrenze (~0,35). Die Kluft zwischen USA und global ist der zentrale Vorbehalt: Die persönliche Lebenszeitwahrscheinlichkeit eines US-amerikanischen, Eurozonen- oder japanischen Erwachsenen ist nahe null (der Reservewährungs-Multiplikator von 0,05 spiegelt dies wider), während die eines lateinamerikanischen, subsahara-afrikanischen oder postsowjetischen Erwachsenen nahezu sicher ist. Die Zahl misst zudem das Durchleben des Ereignisses, nicht das Erleiden eines proportionalen Vermögensverlusts — die übliche Unterscheidung zwischen Ereignis und Schweregrad. Das Halten harter Währung oder harter Vermögenswerte ist die dokumentierte Absicherung und wird als schützender Multiplikator erfasst, nicht als Änderung der makroökonomischen Wahrscheinlichkeit. Die Schätzung behandelt die Ruhe nach 2000 vorsichtig: Reinhart & Rogoff warnen ausdrücklich, dass ruhige Phasen bei der Inflation, wie beim Zahlungsausfall, nicht unbegrenzt andauern, und Venezuelas Eintritt in das Hyperinflations-Rekordbuch im Jahr 2016, innerhalb eines Jahrzehnts nach der Veröffentlichung des Buches, ist ein lebendiges Beispiel.

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Vergleichen mit:

Dieser Eintrag grenzt bewusst ein enges Ereignis ab: ein systemisches Versagen der Währungsordnung — Hyperinflation im strengen Sinne (die Cagan-Schwelle von Preisen, die in einem einzigen Monat um mehr als 50 Prozent steigen) oder ein regelrechter Währungszusammenbruch, bei dem eine anhaltende Inflationskrise und ein Wechselkurssturz den Wert der Recheneinheit zerstören. Das ist ein anderes Tier als eine gewöhnliche Rezession (über jedes Erwachsenenleben nahezu sicher, siehe economic-recession-impact) oder ein Aktienmarkt-Crash (ebenfalls nahezu sicher, siehe stock-market-crash). Jene sind Abschwünge innerhalb eines funktionierenden Währungssystems; dies ist das System selbst, das bricht. Der strenge Ausläufer ist tatsächlich selten: Die Hanke-Krus World Hyperinflation Table katalogisiert nur 56 verifizierte Hyperinflationen weltweit seit dem revolutionären Frankreich der 1790er Jahre — Venezuela wurde 2016 die 57. — und Fischer, Sahay und Vegh stellen fest, dass es zwischen 1947 und 1984 überhaupt keine Hyperinflationen gab. Die schlimmste je gemessene war Ungarn im Juli 1946, als sich die Preise etwa alle fünfzehn Stunden verdoppelten.

Die Zahl, die diesen Eintrag veröffentlichenswert macht, ist nicht die Seltenheit des extremen Ausläufers, sondern die Häufigkeit des breiteren Ereignisses, sobald man die ganze Welt statt einer Währung zählt. Verwendet man die Schwelle von Reinhart und Rogoff für eine Inflationskrise — eine jährliche Inflation von 20 Prozent oder mehr, die, wie sie zeigen, „Hand in Hand” mit Wechselkursstürzen geht — verändert sich das Bild. Fischer und Kollegen fanden, dass 25 von 133 Marktwirtschaften zwischen 1960 und 1996 eine Episode über 100 Prozent pro Jahr erlitten, wobei die meisten davon in Lateinamerika (zwölf Länder) und Afrika (neun) konzentriert waren. Reinhart und Rogoff, gestützt auf acht Jahrhunderte Preisdaten über sechsundsechzig Länder, drücken es unverblümter aus: kein Schwellenland in der Geschichte ist Schüben hoher Inflation entgangen, und in ihrer modernen Tabelle zeigen nur Neuseeland und Panama kein Jahr mit Inflation über 20 Prozent. Gewichtet man diese Tatsachen danach, wo Menschen tatsächlich leben — und zählt die chronischen und sehr-hoch-inflationären Wirtschaften Lateinamerikas, die benannten Hochinflationsländer Subsahara-Afrikas, den ehemaligen Sowjetblock sowie Fälle wie die Türkei und Iran, während man die Niedriginflations-Giganten China und Indien außen vor lässt — dann hat oder wird rund eine von fünf der erwachsenen Menschen der Welt einen Währungszusammenbruch erlebt haben. Das ist die Basis für die Schlagzeile von ~1 von 5,5, und sie deckt sich mit der Länderrate von 25-von-133 (etwa 19 Prozent). Drückt man die Schwelle auf die breitere 20-Prozent-Inflationskrisen-Linie herab, kommen China (etwa 24 Prozent im Jahr 1994) und Indien (etwa 28 Prozent während des Ölschocks Mitte der 1970er) in die Zählung und heben die Zahl über eins zu drei; diese Mehrdeutigkeit, nicht statistisches Rauschen, ist das, was die Unsicherheitsspanne misst.

Fast das gesamte Interesse an dieser Zahl liegt darin, wie ungleich sie verteilt ist, weshalb die Zahl als globale-Erwachsenen- statt US-Erwachsenen-Wahrscheinlichkeit normalisiert wird. Inflationskrisen sind nicht zufällig verstreut; sie treten in einer beständigen Teilmenge von Wirtschaften wiederholt auf und berühren den Rest fast nie. Argentinien verbrachte mehr als siebzehn Jahre über 100 Prozent Inflation in der Fischer-Stichprobe; die Demokratische Republik Kongo hatte sechs separate Episoden. Dem gegenüber hat ein Erwachsener in einer Reservewährung — in den Vereinigten Staaten, der Eurozone oder Japan — eine persönliche Lebenswahrscheinlichkeit nahe null (die USA überschritten zuletzt während des Bürgerkriegs der 1860er Jahre 20 Prozent Inflation), und China und Indien, zusammen mehr als ein Drittel der Menschheit, sitzen ebenfalls im Niedrigexpositions-Eimer. Das Ergebnis ist eine Angst, die gleichzeitig überbewertet und unterbewertet ist: überbewertet als persönliche Bedrohung durch den westlichen Leser, der sich Weimar vorstellt und annimmt, es könnte überall geschehen, und unterbewertet als globale Regelmäßigkeit durch denselben Leser, für den „etwa eine von fünf lebenden erwachsenen Personen hat den Zusammenbruch ihrer Währung erlebt” unplausibel klingt, bis die Bevölkerungsgewichtung dargelegt wird. Die dokumentierte Absicherung — das Halten von harter Währung oder harten Vermögenswerten — ändert den Schaden, nicht die Chancen.

Etwa 1 von 5 der erwachsenen Menschen der Welt wird einen Währungszusammenbruch oder eine Hyperinflation erleben, aber das Risiko ist äußerst ungleich. Für einen Erwachsenen in den USA, der Eurozone oder Japan liegt es nahe null; für einen Erwachsenen in Lateinamerika, im postsowjetischen Raum oder im hochinflationären Afrika ist es näher an einer Beinahe-Gewissheit.

Quellenregister

Jede Zahl unten ist das, was die jeweilige Quelle berichtet hat — mit dem wörtlichen Zitat, auf das wir uns stützen, und wie wir zu unserer Zahl gelangt sind. Klicke auf einen Link, um direkt zu prüfen.

2/4 Quellen unabhängig wortwörtlich mit der zitierten Quelle abgeglichen

  1. [1] National Bureau of Economic Research / Stanley Fischer, Ratna Sahay, Carlos A. Vegh (also Journal of Economic Literature 40(3), 2002) — Modern Hyper- and High Inflations
    Modern Hyper- and High Inflations
    Statistik
    Following Cagan (1956), hyperinflation begins the month inflation first exceeds 50% per month; between 1947 and 1984 there were no hyperinflations, and since 1984 at least seven (in six countries); 45 very-high-inflation episodes (>100%/yr) in 25 countries; as many as 25 of 133 market economies have had a very-high-inflation episode
    Auszug
    “"Cagan defined a hyperinflation as beginning in the month inflation first exceeds 50 percent (per month) and as ending in the month before the monthly inflation rate drops below 50 percent for at least a year. [...] Between 1947 and 1984 there were no hyperinflations. Since 1984, there have been at least seven (in six countries) in the market economies [...] since 1960, most countries have suffered from at least one episode of inflation of more than 25 percent per annum, and as many as 25 (out of 133) market economies have experienced an episode of very high inflation (i.e., twelve-month inflation above 100 percent)." ”
    Quelldaten von
    2002-05-01
    Abgerufen
    2026-06-21 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Fischer, Sahay & Vegh provide the cleanest cross-country base rate. The native figure uses their headline count: 25 of 133 market economies experienced an episode above 100%/yr over roughly 1960-1996. This is a share of COUNTRIES, not of people. It is used as the native rate (25/133 ~= 19% of market economies), and as the anchor for the lower end of the population-weighted band, because true hyperinflation and >100%/yr inflation are rarer than the broader 20-40%/yr "currency collapse" events that the headline normalized figure counts. The Cagan 50%/month definition fixes the upper (hyperinflation) tail; the "no hyperinflations 1947-1984, then seven since 1984" sentence establishes that true hyperinflation is a handful of episodes per generation, concentrated in a few countries.
    Unabhängigkeit
    Methodologically independent of Reinhart & Rogoff: Fischer et al. use IMF International Financial Statistics monthly price data and Cagan-style episode dating on a 133-country market-economy sample, whereas Reinhart & Rogoff build an eight-century annual cross-country inflation database. The two converge on the same qualitative picture from different data.
  2. [2] National Bureau of Economic Research / Carmen M. Reinhart, Kenneth S. Rogoff — This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    This Time Is Different: A Panoramic View of Eight Centuries of Financial Crises
    Statistik
    Inflation crisis defined as annual inflation >=20%; no emerging-market country in history (including the US in the 1860s) has escaped bouts of high inflation; across 66 countries inflation crises and exchange-rate crashes travel hand in hand
    Auszug
    “"If serial default is the norm for a country passing through the emerging market state of development, then the tendency to lapse into periods of high and extremely high inflation is an even more striking common denominator. No emerging market country in history, including the United States (whose inflation rate exceeded 20 percent during the country's 1860s civil war) has managed to escape bouts of high inflation. [...] inflation crises and exchange rate crises travel hand-in-hand in the overwhelming majority of episodes across time and countries." ”
    Quelldaten von
    2008-03-01
    Abgerufen
    2026-06-21 · archivierte Kopie
    Berechnung
    Reinhart & Rogoff supply the operational threshold for the broad "currency collapse" framing: an inflation crisis is a year with annual inflation >=20%, and they show inflation crises and exchange-rate crashes co-occur in the overwhelming majority of episodes — i.e. an inflation crisis IS, in practice, a currency collapse. Their 66-country eight-century database documents that essentially every emerging-market economy has had at least one such episode, while only a short list of countries (notably New Zealand and Panama in their Table 13) show no period of inflation over 20%. This supports the population-partition method: the in-bucket population share is approximated by the emerging-market / chronic-inflation regions, against an out-bucket of reserve-currency economies plus China and India.
    Unabhängigkeit
    Independent annual cross-country price database (consumer-price and cost-of-living indices back to the 1700s-1800s for many countries), distinct from the IMF monthly-data approach in Fischer et al. Reinhart & Rogoff cite Fischer, Sahay & Vegh only for the African high-inflation analysis, not for the crisis-dating used here.
  3. [3] Cato Institute / Steve H. Hanke and Nicholas Krus (Johns Hopkins Institute for Applied Economics) — World Inflation and Hyperinflation Table Verifiziert
    World Inflation and Hyperinflation Table
    Statistik
    The Hanke-Krus World Hyperinflation Table documents all 56 documented episodes of hyperinflation since the 1790s; Venezuela was added in 2016 as the 57th verified episode
    Auszug
    “"This chapter supplies, for the first time, a table that contains all 56 episodes of hyperinflation, including several which had previously gone unreported." ”
    Quelldaten von
    2017-01-01
    Abgerufen
    2026-06-21 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    The Hanke-Krus table is the definitive catalogue of true (Cagan-threshold, >=50%/month) hyperinflation. Fifty-six episodes since the assignat inflation of revolutionary France (1795-96), with Venezuela added as the 57th in 2016, across well over two centuries and the whole world, is the headline rarity fact: true hyperinflation is roughly one verified episode every four years globally, heavily clustered around wars, revolutions, the collapse of empires, and the births of new states (the post-WWI European cluster, the post-Soviet 1992-94 cluster). This source bounds the EXTREME tail of the distribution and is why the normalized figure is driven by the broader 20-40%/yr currency-collapse band rather than by the much rarer hyperinflation band alone.
    Unabhängigkeit
    Independent episode catalogue compiled from primary price data by Hanke and Krus, distinct from both the IMF (Fischer et al.) and the Reinhart-Rogoff databases. Uses the strict Cagan monthly-rate definition.
  4. [4] Guinness World Records — Highest inflation rate (ever) Verifiziert
    Highest inflation rate (ever)
    Statistik
    The highest recorded inflation occurred in Hungary in July 1946: a daily inflation rate of 207%, with prices doubling roughly every 15 hours
    Auszug
    “"The highest recorded rate of inflation occurred in Hungary during July 1946. [...] This works out to a daily inflation rate of 207%, meaning that prices denominated in Hungarian pengo doubled every 15 hours." ”
    Quelldaten von
    2024-01-01
    Abgerufen
    2026-06-21 · archivierte Kopie
    Verifizierung
    Der Auszug wurde bei unserer Grounding-Prüfung unabhängig erneut abgerufen und Wort für Wort mit der zitierten Quelle abgeglichen.
    Berechnung
    Used only as the illustrative ceiling of the distribution — the single worst monthly/daily inflation rate ever measured. It anchors the "how bad can it get" end of the prose and is not used in the probability arithmetic. Hungary's August 1946 forint reset (replacing the pengo at a rate on the order of 4 x 10^29 to 1) is the canonical example of a complete monetary-order collapse and currency replacement.
    Unabhängigkeit
    Record-keeping reference; the Hungary 1946 figure is independently reported by the Hanke-Krus table, Cagan (1956), and Fischer et al., so the illustrative fact is well corroborated.

436 Risiken mit gemessener Wahrscheinlichkeit
1 zu 10 1 zu 100 1 zu 1K 1 zu 10K 1 zu 100K 1 zu 1M 1 zu 10M 1 zu 100M 1 zu 1B sicher seltener → Kosmetik-OP Ausland Risiko — 1 zu 10 Frühkindlicher Zucker/Salz-Effekt — 1 zu 10 Endometriose — 1 zu 10 Risiko Haartransplantation Türkei — 1 zu 10 Kniegelenksersatz — 1 zu 10 Chronische Schmerzmittel — 1 zu 10 Vollständiger Zahnverlust — 1 zu 9,1 Alzheimer — 1 zu 8,3 Schlafmangel — 1 zu 8,3 Rauchfreier Tabak — 1 zu 8,3 Radfahren ohne Helm — 1 zu 8,0 Zahnschäden durch Bruxismus — 1 zu 7,7 Kondomversagen — 1 zu 7,7 Versorgung aus Angst gemieden — 1 zu 7,1 Sehverlust — 1 zu 6,7 Leistenbruch durch Heben — 1 zu 6,7 Hüftfrakturrisiko — 1 zu 6,7 Regelmässiges Trinken — 1 zu 6,7 Erster Herzinfarkt — 1 zu 5,9 Unfruchtbarkeit — 1 zu 5,7 5+ Jahre Langzeitpflege — 1 zu 5,6 CTE (Football) — 1 zu 5,0 Schwere Depression — 1 zu 4,9 Wanderverletzung — 1 zu 4,8 Infektion durch geteiltes Essen mit Kind — 1 zu 4,2 Lyme-Borreliose — 1 zu 4,0 Einsamkeit & Gesundheit — 1 zu 3,8 Vererbtes AUD-Risiko — 1 zu 3,5 Alkoholkonsumstörung — 1 zu 3,4 Angststörung — 1 zu 3,2 Menopause: Herz-Kreislauf-Risiko — 1 zu 3,0 Stiller Diabetes — 1 zu 3,0 Fliegen mit Erkältung — 1 zu 2,9 Jobverlust & Depression — 1 zu 2,9 Zeckenkrankheit (Wald) — 1 zu 2,9 Stilles hohes Cholesterin — 1 zu 2,9 Großelternverlust in der Kindheit — 1 zu 2,8 Pacifier on the floor — 1 zu 2,8 Stiller Bluthochdruck — 1 zu 2,7 Resistente Infektion — 1 zu 2,6 Kein Knochenmark-Match — 1 zu 2,4 Pflegeheimeinweisung — 1 zu 2,2 Falsch-positive Mammografie — 1 zu 2,0 Regelmässiges Rauchen — 1 zu 2,0 Reisedurchfall — 1 zu 2,0 Abenteuersportarten — 1 zu 1,8 Langzeitpflegebedarf — 1 zu 1,8 Wahrscheinlichkeit von Witwenschaft — 1 zu 1,7 Ungeschützter Sex — 1 zu 1,5 Behinderung durch unbehandelte Rückens — 1 zu 1,3 Händehygiene — 1 zu 1,0 Krebs (gesamt) — 1 zu 7,1 E-Scooter ohne Helm — 1 zu 4,5 E-Bike ohne Helm — 1 zu 4,0 Fehlbehandeltes Gepäck — 1 zu 3,7 Unfall mit Schuld — 1 zu 2,9 Wildkollision — 1 zu 2,7 Verletzung bei Autounfall — 1 zu 2,6 Flugannullierung — 1 zu 1,8 Reise durch Krieg oder Katastrophe — 1 zu 1,7 Wohnungseinbruch — 1 zu 9,1 Überfall beim Trampen — 1 zu 8,8 Postscheckbetrug — 1 zu 7,7 Sexueller Kindesmissbrauch — 1 zu 6,8 Stalking — 1 zu 6,2 Sexueller Übergriff im Studium — 1 zu 5,7 Häusliche Gewalt — 1 zu 3,7 Angriff bei Nachtspaziergang — 1 zu 3,6 Fahrraddiebstahl — 1 zu 2,9 Sexuelle Gewalt — 1 zu 2,3 Sexuelle Belästigung (lebenslang) — 1 zu 1,6 Wasserknappheit — 1 zu 2,5 Sonnensturm der Carrington-Klasse — 1 zu 1,9 Kipppunkt WAIS — 1 zu 1,1 Wohnungskatze entlaufen — 1 zu 10 Hundebiss (freilaufend) — 1 zu 9,8 Kaninchen stirbt in 4 Jahren — 1 zu 3,3 Hundebiss (nicht tödlich) — 1 zu 1,8 Hamster stirbt vor Teenagerjahren — 1 zu 1,0 Eisenmangel (Frauen) — 1 zu 3,9 Vitamin-D-Lücke — 1 zu 2,9 Magnesiumlücke — 1 zu 1,9 Unzureichend gegartes Essen — 1 zu 1,6 Kreuzkontamination Rohfleisch — 1 zu 1,4 Offen gelagerte Lebensmittel — 1 zu 1,2 KI-Stimmenklon-Betrug — 1 zu 2,9 Online-Betrug — 1 zu 2,5 Cybermobbing bei Teenagern — 1 zu 2,0 Kinder & explizite Inhalte — 1 zu 1,9 Datenleck — 1 zu 1,1 Fehlgeburt — 1 zu 6,7 Suizidversuch Teenager — 1 zu 5,6 Postpartale Depression — 1 zu 4,8 Schmerzmittel vor Impfung — 1 zu 3,8 Übermässige Schwangerschaftszunahme — 1 zu 2,6 Ungeimpftes Kind & Masern — 1 zu 2,0 Kopfläuse bei Kindern — 1 zu 2,0 Seniorenbetrug-Verlust — 1 zu 10 Pensionsfondskrise — 1 zu 10 Immobilienabsturz — 1 zu 8,3 IRS-Steuerprüfung — 1 zu 6,7 Währungszusammenbruch — 1 zu 5,6 Abschiebung nach Visumüberzug — 1 zu 5,6 Subprime-Autokredit-Pfändung — 1 zu 5,0 Long term disability working age — 1 zu 4,0 Studienkredit-Ausfall — 1 zu 3,8 Vergeltung gegen Whistleblower — 1 zu 3,2 Erzwungener Vorruhestand — 1 zu 2,9 Vorsorgelücke — 1 zu 2,6 BNPL: verpasste Zahlung — 1 zu 2,4 Scheidung — 1 zu 2,4 Wasserschaden durch geplatzte Rohre — 1 zu 2,2 Mobbing am Arbeitsplatz — 1 zu 2,1 Längerer Netz-Blackout — 1 zu 2,0 Abschiebung (undokumentiert) — 1 zu 1,8 Beerdigungskosten-Schock — 1 zu 1,7 Identitätsdiebstahl — 1 zu 1,7 Kreditkartenbetrug — 1 zu 1,5 Schul-Mobbing — 1 zu 1,5 Frontsoldat-Verlust — 1 zu 1,3 Wirtschaftsrezession — 1 zu 1,0 Börsencrash — 1 zu 1,0 Hagelschäden am Dach — 1 zu 3,0 Problemmieter-Verlust — 1 zu 1,8 LASIK-Komplikationen — 1 zu 100 Schäden durch trockenes Toilettenpapier — 1 zu 100 Passivrauch — 1 zu 91 Spielstörung (Erwachsene) — 1 zu 83 High-Heel-Notaufnahme — 1 zu 79 Thrown/dropped object — 1 zu 67 Medikamentenreaktion — 1 zu 58 Drogenüberdosis — 1 zu 56 Asthma durch Gasherd bei Kind — 1 zu 50 Toxoplasmose aus Katzenklo — 1 zu 48 Psychische BU-Antrag — 1 zu 45 Benzodiazepinabhängigkeit — 1 zu 40 Leitungswasser Blei — 1 zu 40 Medikamentenmissbrauch — 1 zu 35 Schädel-Hirn-Trauma — 1 zu 33 Krankenhausinfektion — 1 zu 31 Luftverschmutzung — 1 zu 29 Terminale Niereninsuffizienz — 1 zu 29 Reisediarrhö (Wasser) — 1 zu 26 Skiverletzung — 1 zu 26 Bipolare Störung — 1 zu 23 Weisheitszahn-OP — 1 zu 22 Komplikation beim Zahntourismus — 1 zu 20 Altenvernachlässigung — 1 zu 20 Parkinson — 1 zu 20 Haustier-Parasiten — 1 zu 20 Undiagnostiziertes ADHS — 1 zu 20 Nahrungsmittelallergie im Erwachsensein — 1 zu 19 Nicht-Alzheimer-Demenz — 1 zu 17 Cannabiskonsumstörung — 1 zu 16 Schlaganfall — 1 zu 15 PTBS — 1 zu 15 Schwerer Hörverlust — 1 zu 14 Typ-2-Diabetes — 1 zu 13 Blinddarmentzündung — 1 zu 13 Kochrauch in Innenräumen — 1 zu 13 Unbehandelte Depression — 1 zu 13 Limonade und Diabetes — 1 zu 13 Herzkrankheit — 1 zu 12 Medizinischer Fehler — 1 zu 12 Zwanghaftes sexuelles Verhalten — 1 zu 12 Essstörung — 1 zu 11 Hüftgelenksersatz — 1 zu 11 Nierensteine — 1 zu 11 Tod/Invalidität Elternteil — 1 zu 11 Sitzender Lebensstil — 1 zu 11 Saloninfektion — 1 zu 11 Eierstockkrebs — 1 zu 91 Darmkrebs — 1 zu 77 Brustkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Leberkrebs (Krebs) — 1 zu 59 Lungenkrebs (Krebs) — 1 zu 56 Prostatakrebs — 1 zu 50 Melanom (UV) — 1 zu 29 Ballaststoffmangel & Darmkrebs — 1 zu 26 Rotes Fleisch & Darmkrebs — 1 zu 21 Verkohltes Fleisch und Krebs — 1 zu 20 Wartungsunfall — 1 zu 83 Fahren auf Sedativa — 1 zu 77 Tippen + Fahren — 1 zu 56 Tod ohne Gurt — 1 zu 53 20% über Tempolimit — 1 zu 50 Motorrad ohne Helm — 1 zu 45 Raumfahrt (Astronaut) — 1 zu 42 Video am Steuer — 1 zu 32 Unfallverletzung Kind — 1 zu 27 Müdes Fahren — 1 zu 26 Norovirus auf Kreuzfahrt — 1 zu 24 E-Scooter-Verletzung — 1 zu 10 Taschendiebstahl auf Reisen — 1 zu 38 Katalysatordiebstahl — 1 zu 37 Bei Übergriff erstochen — 1 zu 37 Fahrzeugdiebstahl — 1 zu 34 Straßenraub / Überfall — 1 zu 26 Fehlurteil — 1 zu 24 Drink Spiking — 1 zu 17 Keyless-Diebstahl per Relay — 1 zu 13 Protest unter Autokratie — 1 zu 12 AMOC-Kollaps — 1 zu 20 Anaphylaxie nach Stich — 1 zu 50 Katzenhalsband-Verletzung — 1 zu 25 Lebensmittelvergiftung im Restaurant — 1 zu 58 B12-Mangel — 1 zu 28 Vegetarischer Mangel — 1 zu 14 Intimes Deepfake — 1 zu 25 Problematische Social-Media-Nutzung — 1 zu 13 Kind verschluckt Objekt (Notfall) — 1 zu 91 Lebensbedrohliche Geburt (USA) — 1 zu 61 Geburtstod (SSA) — 1 zu 55 Treppensturz (Kleinkind) — 1 zu 37 Co-Sleeping-Tod — 1 zu 36 Verletzung beim Spielen — 1 zu 33 Autismus-Diagnose — 1 zu 31 Kaiserschnitt-Komplikationen — 1 zu 29 Spielzeugverletzung, Notaufnahme — 1 zu 21 Präeklampsie — 1 zu 20 Schwerer Dammriss bei Geburt — 1 zu 17 Schwangerschaftsdiabetes — 1 zu 13 Kopfverletzung beim Sturz — 1 zu 12 Ohne Erben sterben — 1 zu 100 Finanzieller Ruin durch Sportwetten — 1 zu 100 Tod eines Kampfpiloten — 1 zu 48 Tod in der Hochseefischerei — 1 zu 45 Tod beim Holzeinschlag — 1 zu 34 Medizinische Insolvenz — 1 zu 25 Zwanghafte Kaufstörung — 1 zu 20 Mietbetrug-Verlust — 1 zu 20 SNAP-Verlust durch Arbeitsregeln 2025 — 1 zu 18 Hypothekenzwangsvollstreckung — 1 zu 14 Bewegungsapparat-BU — 1 zu 14 Day-Trading-Verluste — 1 zu 13 Extremistische Regierungs-Katastrophe — 1 zu 13 Hurrikanschäden am Haus — 1 zu 17 NAION (Ozempic) — 1 zu 909 Kleinkind im Pool untergetaucht — 1 zu 800 MS — 1 zu 769 Tödlicher Arbeitsunfall — 1 zu 690 Typhus — 1 zu 654 GLP-1: Aspiration bei Narkose — 1 zu 613 Unsichere Importprodukte — 1 zu 565 Hirnaneurysma — 1 zu 400 COVID-19 — 1 zu 400 Feuerwerksverletzung — 1 zu 385 Küchenmesser: Sehnenschnitt — 1 zu 385 Zu viel Koffein — 1 zu 366 Sichelzellkrankheit — 1 zu 365 Gefälschte Medikamente — 1 zu 361 Rückenmarksverletzung — 1 zu 313 Krebsdiagnose im Kindesalter — 1 zu 285 Tod nächste Pandemie — 1 zu 208 Dengue (Reise) — 1 zu 200 Frühgeburt durch Hitze — 1 zu 200 Tägliches Duschen auslassen — 1 zu 200 Füße nicht schrubben — 1 zu 200 Knochenmarkspende-Risiko — 1 zu 167 FSME (Zeckenenzephalitis) — 1 zu 167 Schizophrenie — 1 zu 143 Sturz (tödlich) — 1 zu 135 Plötzlicher Tod beim Sport — 1 zu 123 Suizid (USA) — 1 zu 121 Opioidabhängigkeit — 1 zu 114 Tuberkulose (global) — 1 zu 109 HIV-Diagnose — 1 zu 105 Radonkrebs — 1 zu 435 Hodenkrebs — 1 zu 250 Gebärmutterhalskrebs (Krebs) — 1 zu 167 Bauchspeicheldrüsenkrebs — 1 zu 125 Fussgängertod — 1 zu 806 Motorradunfall — 1 zu 709 Ertrinken vom Freizeitboot — 1 zu 685 Fahrer tötet Fußgänger — 1 zu 552 Handy-abgelenkte Gehverletzung — 1 zu 400 EV-Batteriebrand — 1 zu 333 Radfahrer von Auto getötet — 1 zu 159 Benzinautobrand — 1 zu 125 Todesfall durch autonomes Fahren — 1 zu 115 Autounfall — 1 zu 105 Einsatztod bei der Feuerwehr — 1 zu 455 Einsatztod bei der Polizei — 1 zu 357 Mord — 1 zu 339 Pig-Butchering-Betrug — 1 zu 106 Extreme Hitze — 1 zu 333 Klimawandel-Todesfälle — 1 zu 204 Fledermausbiss und Tollwut — 1 zu 278 Mückenübertragene Krankheit — 1 zu 190 Lebensmittelvergiftung (global) — 1 zu 317 Solarpanel-Brand — 1 zu 667 Unbehandelte kindliche Skoliose — 1 zu 1.000 Kind stürzt aus Fenster — 1 zu 855 Lauflernhilfe Treppensturz — 1 zu 625 Säuglingssturz — 1 zu 500 Lauflernhilfe Verletzung — 1 zu 455 Müttersterblichkeit — 1 zu 272 Mütterliches Alter & Geburtsfehler — 1 zu 200 Kindstod (<18) — 1 zu 103 Tod in der Höhlenforscher-Karriere — 1 zu 167 Einsatztod im Rettungsdienst — 1 zu 909 Zivile Kriegsopfer — 1 zu 499 Soldat im Kampf — 1 zu 270 Studentenvisum-Entzug — 1 zu 263 Tod in Bergmannslaufbahn — 1 zu 214 Finanzieller Ruin durch Glücksspiel — 1 zu 159 Blitzbrand im Haus — 1 zu 461 Waldbrand zerstört Haus — 1 zu 120 Malaria (Reise) — 1 zu 10.000 Infektion durch geteiltes Getränk — 1 zu 10.000 Chagas-Krankheit — 1 zu 8.475 Fuchsbandwurm durch Waldbeeren — 1 zu 8.475 Kind verschluckt Nikotinbeutel — 1 zu 7.937 Schistosomiasis — 1 zu 6.667 Plötzlicher Tod (junger Erwachsener) — 1 zu 3.922 Unsichere Verkabelung — 1 zu 3.390 Sepsis durch Wunde — 1 zu 2.857 Narkose-Wachheit — 1 zu 2.500 Hitzschlag (im Freien) — 1 zu 1.905 Hausbrand — 1 zu 1.818 Tollwut durch Hunde — 1 zu 1.449 Ertrinken — 1 zu 1.379 Rückenmarksverletzung bei Sprung — 1 zu 1.111 Erstickung — 1 zu 1.099 EVALI-Krankenhausaufenthalt — 1 zu 1.064 Betelnuss-Krebs — 1 zu 1.290 Thrombose (Flug) — 1 zu 4.651 Radfahrer töten — 1 zu 3.937 Tod im Straßenverkehr (Teen) — 1 zu 3.030 Hinten Fahrradsitz — 1 zu 2.500 Kind ohne Kindersitz — 1 zu 2.000 Tödliche Polizeibegegnung — 1 zu 4.739 Ehrenmord — 1 zu 2.381 Intime Partnertötung — 1 zu 1.767 Hurrikan — 1 zu 8.929 Tod durch Hungersnot — 1 zu 6.536 Schneesturmtod — 1 zu 4.367 Erdbeben — 1 zu 3.802 Listerien in Aufschnitt — 1 zu 6.061 Schwere E. coli aus Frischgemüse — 1 zu 4.831 Lebensmittelvergiftung (USA) — 1 zu 1.862 Fisch-Quecksilber — 1 zu 1.695 Fischgrätenverletzung — 1 zu 1.429 Akkubrand — 1 zu 4.545 Waschmittelkapsel verschluckt — 1 zu 6.494 Ertrinken im Pool — 1 zu 5.882 Unbehandelte Hüftdysplasie bei Säuglin — 1 zu 5.000 SIDS — 1 zu 2.398 Krieg (Zivilist) — 1 zu 2.000 Hirnschwellung bei Kind durch Grippe — 1 zu 100.000 Tödlicher Bienenstich — 1 zu 76.923 Lokales Dengue (USA-Festland) — 1 zu 66.667 Narkosetod — 1 zu 45.662 Hund stirbt im heißen Auto — 1 zu 41.667 Vibrio-vulnificus-Wundinfektion — 1 zu 32.051 Anaphylaxie — 1 zu 27.548 Chiropraktische Nackenmanipulation — 1 zu 16.667 CO-Vergiftung — 1 zu 14.006 Hepatitis A (Reise) — 1 zu 12.500 Verzicht auf Allergie-Immuntherapie — 1 zu 11.111 Acrylamid und Krebs — 1 zu 16.667 Busunglück — 1 zu 100.000 Flugzeugabsturz — 1 zu 58.824 Fahrzeugbrand nach Unfall — 1 zu 25.000 Tod am Bahnübergang — 1 zu 20.576 Sinkendes Auto — 1 zu 16.667 Fahrradanhaenger Kind — 1 zu 14.286 Beinahezusammenstoß auf Startbahn — 1 zu 13.699 Säureangriff — 1 zu 94.340 Terrorismus — 1 zu 77.519 Kindesentführung durch Fremde — 1 zu 38.760 Kindesentführung — 1 zu 35.211 Mitgifttod — 1 zu 13.158 Versehentlicher Schusswafffentod — 1 zu 11.299 Waldbrand — 1 zu 100.000 Tornado — 1 zu 80.645 Tsunami — 1 zu 52.632 Ertrinken im Ozean — 1 zu 29.155 Hochwasser — 1 zu 20.202 Hitzetod nach Hurrikan — 1 zu 20.000 Erdrutsch-Tod — 1 zu 18.416 Supervulkanausbruch — 1 zu 12.376 Bienenstich — 1 zu 78.927 Biene/Wespe verschluckt — 1 zu 29.155 Tödlicher Skorpionstich — 1 zu 26.110 Schokoladentod Hund — 1 zu 13.889 Bleihaltiger Zimt-Quetschbeutel — 1 zu 40.000 Auslaugung von Plastikbehältern — 1 zu 16.949 Ersticken des Säuglings im Autositz — 1 zu 64.935 Babywippe Sturz — 1 zu 60.606 Kleinkind-Erstickung — 1 zu 50.000 Säugling unbeaufsichtigt Erstickung — 1 zu 50.000 Tod eines vorwärts sitzenden Kleinkinds — 1 zu 26.738 Magnete verschluckt — 1 zu 12.048 Tod beim Schnorcheln — 1 zu 21.739 Haustier im Transport — 1 zu 20.000 Tod in ICE-Gewahrsam — 1 zu 17.065 Landminen-Verletzung — 1 zu 14.728 Impfreaktion — 1 zu 763.359 Aluminium und Alzheimer — 1 zu 169.492 Gasleck im Wohnhaus — 1 zu 140.845 Kindstod im heißen Auto — 1 zu 102.041 Glyphosat und Krebs — 1 zu 1.000.000 Teflon Kochgeschirr Krebs — 1 zu 169.492 Achterbahnverletzung — 1 zu 312.500 Fährunglück — 1 zu 133.333 Turbulenzverletzung — 1 zu 114.943 Schulschießerei — 1 zu 192.308 Massenschiessen — 1 zu 113.636 Lawine — 1 zu 210.526 Blitzschlag — 1 zu 209.205 Schlangenbiss — 1 zu 884.956 Spinnenbiss — 1 zu 833.333 Nilpferd-Angriff — 1 zu 564.972 Krokodilangriff — 1 zu 337.838 Hundebiss — 1 zu 142.045 Pestizidrückstände — 1 zu 1.000.000 Schmutzige Dose — 1 zu 200.000 Schaden durch PLA-Biokunststoff — 1 zu 169.492 Babyschaukel Tod — 1 zu 714.286 Trauben-Ersticken — 1 zu 625.000 Erdrosselung durch Jalousiekordel — 1 zu 416.667 Erstickung durch Plastiktüte — 1 zu 263.158 Knopfzelle — 1 zu 250.000 Schraegliegesitz Tod — 1 zu 238.095 Aufzug-/Rolltreppentod — 1 zu 188.324 JE (Reise) — 1 zu 2.000.000 Kind + Frontairbag — 1 zu 10.000.000 Asteroideneinschlag — 1 zu 1.351.351 Spinnen in Bananen — 1 zu 10.000.000 Haiangriff — 1 zu 5.681.818 Bärenangriff — 1 zu 3.787.879 Vergiftung durch Wildbeeren — 1 zu 2.222.222 Piranha-Angriff — 1 zu 135.135.135 Telefon an Zapfsäule — 1 zu 1.000.000.000 Telefon im Flugzeug — 1 zu 1.000.000.000
Lottery jackpot 1 zu 95.238

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