Quantitative Prognosemethoden
Zweck von Prognosen ist es, die zukünftige Entwicklung vorauszusagen, um anhaltende Trends zu verstärken oder Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Prognosen dienen auch dazu Entscheidungen vorzubereiten. Eine Prognose muss den zukünftigen Zustand des Objekts, die allgemeinen Gesetze, auf deren Grundlage die zukünftigen Zustände des Objektbereichs berechnet werden können und die Anwendungsbedingungen berücksichtigen. Bei der Anwendung quantitativer Methoden wird möglichst nach Variablen gesucht, die quantifiziert werden können.
Anforderung
Empirisch gehaltvolle wissenschaftliche Prognosen sollen folgende Anforderungen erfüllen:
- Keine trivialen Formulierungen
- Objektivität - intersubjektive Überprüfbarkeit der Methode, dazu gehört die vollständige Angabe und Spezifikation der Bedingungen, von denen das Eintreffen des prognostizierten Ergebnisses abhängig gemacht wird
- Überprüfbarkeit der Prognose selbst.
Statistische Methoden bilden die Grundlage für den Bau vieler Prognosemodelle.
Einsatzbereiche von Prognosen
Die Umweltfolgenabschätzung muss zukünftige Umweltzustände, Auswirkungen von Vorhaben oder die Wirkung von Ausgleichs- oder Ersatzmaßnahmen prognostizieren. Diese Prognosen können jedoch meist keine quantitativen Aussagen treffen sondern bewegen sich oftmals in qualitativen Größenordnungen. Dazu werden Eintrittswahrscheinlichkeiten abgeschätzt.
Die Raumordnung bedient sich etwa der Prognose zur Festlegung künftiger Flächennutzungen und zur Aktivitätsfolgenabschätzung. Dabei wird mit Szenarien und Modellrechnungen gearbeitet.
Einsatzbereiche quantitativer Prognosen hingegen sind zum Beispiel:
- Wirtschaftswachstum
- Inflationsrate
- Arbeitslosenquote
- Verkehrsprognosen
- Wohnungsbedarfsprognosen
Arten von Prognosen
Methoden zur Erstellung von Prognosen lassen sich danach unterscheiden, ob sie stärker quantitativ oder qualitativ arbeiten.
- Zu den quantitativen Prognosemethoden gehören die Extrapolation und die Trendprognose. Diese werden auch als Prognosen im engeren Sinn bezeichnet.
- Zu den qualitativen, auch als intuitiv bezeichneten Methoden zählen beispielsweise Delphi oder Szenario.
Die Prognosemethoden lassen sich weiter nach dem Typ der Aufgabenstellung unterscheiden:
- Soll ein zukünftiger Zustand beschrieben werden, werden deskriptive Prognosemethoden wie die Trendprognose eingesetzt.
- Sollen zukünftige Zustände erkundet werden, das heißt es soll nicht nur der Zustand des Untersuchungsobjekts beschrieben, sondern beispielsweise auch gezeigt werden, welche Prozesse für die vorausgesagte Situation verantwortlich sind, dann werden explorative Prognosen eingesetzt. Zu den quantitativen explorativen Methoden zählen die Status quo-Prognose und Simulationsmodelle.
Extrapolation
Die Extrapolation trifft eine Aussage zur Entwicklung des Untersuchungsobjektes, wenn alle Rahmenbedingungen so wie bisher, also im Trend, weiterverlaufen. Das Untersuchungsobjekt stellt die abhängige Variable, die Rahmenbedingungen stellen die unabhängigen Variablen dar.
Für die Durchführung einer Extrapolation müssen die Art und die Stärke der Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen und die Entwicklung der unabhängigen Variablen bekannt sein. Zusätzlich müssen die weiteren Rahmenbedingungen betrachtet werden.
Die am häufigsten eingesetzte Extrapolation ist die Trendextrapolation. Sie kommt zum Einsatz, wenn die bisherige Entwicklung einer Größe (des Untersuchungsobjekts) eine mathematisch definierbare Gesetzmäßigkeit zeigt. Der beobachtete Trend wird dann in die Zukunft verlängert. Trendextrapolationen sind pragmatische, nicht theoretisch begründete Prognosen, bei denen der zukünftige Verlauf aus vorangegangenen Verläufen abgeleitet wird.
Probleme
Die Prognosemethoden versuchen Regelmäßigkeiten zu entdecken und diese in die Zukunft fortzuschreiben, obwohl sie theoretisch nicht hinreichend begründet sind. Trendextrapolationen gehen davon aus, dass sich Trends aus der Vergangenheit in der Zukunft so fortsetzen. Dazu müssen jedoch die Beziehungen zwischen den herangezogenen Variablen konstant bleiben, was in der Realität nicht immer der Fall ist.
Die Genauigkeit hängt einer Prognose hängt ab von:
- Prognosezeitraum - je kürzer der Zeitraum, desto genauer die Prognose
- Maßstab - je kleiner der Maßstab, desto genauer die Prognose
- Stabilität der Rahmenbedingungen - je stabiler die Bedingungen, desto genauer die Prognose
Die Quantifizierung einer Prognose setzt eine gute Datenlage voraus.
Einsatzmöglichkeiten
Der Einsatz von Trendextrapolationen ist nur dann vertretbar, wenn keine wissenschaftliche Erklärung für Veränderungen gefunden werden kann. In der Praxis verschwimmen aber die Unterschiede zwischen den Methoden. Der Einsatz von Prognosen kann dadurch erschwert werden, dass es statt einer mehrere Theorien gibt oder die erforderlichen Daten nicht erhoben werden können, zu ungenau oder veraltet sind. Dann wird häufig auf vorhandene lange Zeitreihen zurückgegriffen.
Wegen der vielen Schwächen wird weder die Trendextrapolation noch die quantitative Prognose exakte Werte bezüglich zukünftiger Zustände liefern können. Sie können aber die Spannbreite zukünftiger Entwicklungen beschreiben.
Wird bei einer Prognose nicht nur ein Wert für einen zukünftigen Zustand mithilfe einer Extrapolation berechnet, sondern werden Annahmen so modifiziert, dass beispielsweise verschiedene Politikoptionen berücksichtigt werden können, dann könnte man die eingesetzte Methode auch als quantitative Szenariotechnik bezeichnen, da es sich um eine Mischtechnik von Extrapolation und Szenariotechnik handelt.
Die Schwächen der Prognose sprechen nicht grundsätzlich gegen ihren Einsatz. Sie können für künftige Prozesse und Probleme sensibilisieren.
Quelle
Fürst, Dietrich & Scholles, Frank (Hrsg.) (2008): Handbuch Theorien und Methoden der Raum- und Umweltplanung, 3. Auflage, Dortmund.