Die Prognose (griechisch, πρóγνωσις prognosis ‚Vorwissen‘ oder ‚Voraus-Kenntnis‘), deutsch Vorhersage oder Voraussage, selten auch: Prädiktion (lat. praedicere ‚voraussagen‘) ist eine Aussage über Ereignisse, Zustände oder Entwicklung in der Zukunft. Die Prädiktion hat einen anderen zeitlichen Verlauf als die Retrodiktion und Erklärung.
Wissenschaft und Methodologie der Prognosen ist die Prognostik, in weiterem Sinne die Futurologie.
Die Basis einer validen Prognose bilden Fakten, die oft mit formalisierten Methoden (Messungen, zeitlich gegliederten Messreihen oder Simulationen) zur Erstellung von Datenmaterial erhoben werden. Auf diesen Grundlagen können dann mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit Voraussagen gemacht und Entscheidungen getroffen werden. Hierbei werden Daten, auf die sich die Prognose stützt, als (bessere oder schlechtere) Prädiktoren bezeichnet. Im Gegensatz zur reinen Intuition zählen auch begründbares Erfahrungswissen und seine Extrapolation zu den anerkannten Prognosemethoden. Solche argumentierbaren Vorhersagen sind in allen Bereichen der Wissenschaft methodisch bedeutsam.
Eng verbunden ist die wissenschaftstheoretische Betrachtung von Prognosen mit den Begriffen der Kausalität und der Voraussagbarkeit, in der Umsetzung auch mit grundsätzlichen Aspekten von Wahrscheinlichkeit und Zufall. In der empirischen Forschung stellt die Prognosevalidität ein wichtiges Qualitätskriterium bei der Operationalisierung von Konstrukten dar.
Eine Anzahl Erfordernisse einer triftigen Prognose werden genannt, darunter:
Ein Prognoseverfahren sollte besser sein als die Naive Prognose, da sich sonst der Mehraufwand gegenüber der Naiven Prognose nicht lohnt.
Prognosetechniken lassen sich auf verschiedene Arten einordnen. Bezüglich ihres Horizonts lassen sich kurz-, mittel- und langfristige Prognosen unterscheiden. Darüber hinaus unterscheidet man qualitative und quantitative Techniken. Zusätzlich lassen sie sich bezüglich ihrer Erstellungsperspektive in „Top-Down“ und „Bottom-Up“ unterscheiden. Das einfachste Prognoseverfahren ist die Naive Prognose.
Qualitative Prognosetechniken
Quantitative Prognosetechniken
Top-Down- oder Bottom-Up-Prognose
Der Top-Down-Prognoseansatz ist zentralistisch und eignet sich vor allem für stabile Nachfragesituationen. Hat ein Unternehmen beispielsweise 4 Vertriebszentren, deren Bedarf in der Vergangenheit 4:3:2:1 verteilt war, so würde eine aggregierte Bedarfsmenge auf Basis der Nachfrage des gesamten Marktes in entsprechenden Verhältnis an die Vertriebszentren verteilt werden.
Bei der Bottom-Up-Prognosemethode würde jedes Vertriebszentrum seine Prognosen selbst erstellen und an die Produktionsstätte übermitteln, wo sie aggregiert würden. Die Methode berücksichtigt die regionalen Marktentwicklungen, ist aber schwieriger zu organisieren.
Trotz aller Bemühungen, Prognosen technisch zu optimieren, werden zwischen der Prognose und dem tatsächlich eintretenden Ereignis immer größere oder kleinere Abweichungen bestehen. Es ist daher – auch bei der Wahl des richtigen Prognosemodells – sehr wichtig, die Güte des gewählten oder des betrachteten Verfahrens durch Ermittlung der Prognosefehler zu bewerten.
Im Rahmen des qualitativen Prognostizierens lassen sich Prognosefehler nicht von vornherein quantifizieren. Fehlerursachen sind u.a.:
Beim quantitativen Prognostizieren wird mit dem ermittelten Prognosefehler die Prognosegenauigkeit bewertet. Die gängigsten Verfahren sind im Folgendem kurz aufgeführt:
MAPE gibt einen relativen Wert an, wodurch er andere Vergleichsmöglichkeiten eröffnet als der MSE und MAD, die in absoluten Zahlen angegeben werden.
Prognosefehler im Haushaltsplan werden als überplanmäßige oder außerplanmäßige Ausgaben und Einnahmen durch die Kameralistik abgebildet.
Bei den quantitativen Verfahren, die auf Heuristiken und Rechenverfahren basieren, werden eindimensionale und multidimensionale Verfahren unterschieden.
benötigen eine große Datenmenge, sie liefern schlechtere Werte bei langfristigen Prognosen und liefern auch bei starken Absatzschwankungen häufig schlechte Prognosen. Sie lassen sich allerdings gut systematisieren und bei einer großen Produktanzahl einsetzen. Darüber hinaus sind sie leicht verständlich. Bekannte eindimensionale Verfahren sind: Exponentielle Glättung, Trendprognose, Gleitende Durchschnitte; hier werden rollierende Durchschnittswerte benutzt.
basieren auf der Kausalität der Absatzzahlen zu verschiedenen Variablen, wie Preis und Promotionen. Es wird unterstellt, dass der Absatz mit Faktoren, wie z. B. dem Wetter beim Eis oder der Jahreszeit beim Mineralwasser in direkter Beziehung steht. Bekannte multidimensionale Verfahren sind: Ökonometrische Modelle und Regressionsanalyse.
Verfahren im Einzelnen:
Prognose ist sowohl Inhalt jeder wissenschaftlichen Modellierung, wie auch jedes Experiments.
Neben den in ihrer Methodenwahl nicht immer öffentlichen Think Tanks von Parteien und Politikern existieren zu Prognosezwecken besondere Kommissionen – etwa bei der deutschen Bundesregierung der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung oder die Schutzkommission beim Bundesministerium des Innern. Auch geben die Regierungen selbst Prognosen ab, etwa ihre Jahreswirtschaftsberichte und den jährlichen Haushaltsplan, der in der Kameralistik die Prognose im Soll abbildet. Auch internationale Organisationen wie OECD, IWF und EU-Kommission haben entsprechende Unterorganisationen oder Beiräte und geben Prognosen ab.
Auch in der Wahlforschung sind Wahlprognosen zentrales Thema.
In der Demografie spielen Prognosen in Form von Bevölkerungsprognosen auf der Grundlage von Annahmen über die zukünftige Entwicklung von Fertilität, Mortalität und Migration eine wichtige Rolle. Für Deutschland führt das Statistische Bundesamt solche Prognosen durch.
Die Prognose wird in der Betriebswirtschaftslehre oft auch als Forecast (engl. ‚Vorhersage‘) bezeichnet. Es können verschiedene sowohl qualitative, als auch quantitative Prognoseverfahren in vielen Anwendungsbereichen zum Einsatz kommen (Auswahl):
Volkswirtschaftliche Prognosen[1] werden in der Regel im Frühjahr und im Herbst erstellt für das laufende und das kommende Jahr. Mittelfristige Prognosen umfassen einige weitere zukünftige Jahre. Langfristprognosen bemessen sich nach Jahrzehnten. Die meisten gesamtwirtschaftlichen Prognoseinstitutionen sind öffentlich-rechtlich, manche Firmen – so die Großbanken – haben auch eigene volkswirtschaftliche Abteilungen, die gesamtwirtschaftliche Prognosen erstellen.
Prognose spielt auch in der Logistik[2][3], der Produktionsplanung[4] und dem Transport eine zentrale Rolle.
Bei wirtschaftlichen Entscheidungsfindungsprozessen spricht man von Controlling.[5]
siehe auch Hauptartikel Prognose (Psychologie)siehe auch Liste lateinischer Phrasen/P#Prognosis
In der Medizin wird mit dem Begriff Prognose die Einschätzung des Krankheitsverlaufs beschrieben. Ist die Heilungswahrscheinlichkeit hoch, spricht man von einer guten, ist sie niedrig von einer schlechten Prognose. Bei fehlender kurz- bis mittelfristiger Überlebenswahrscheinlichkeit wird der Begriff infauste Prognose verwendet.
Die Prognose kann sich im Verlauf einer Erkrankung durch die Behandlung ändern. Sie ist von der zur Verfügung stehenden Diagnostik und Behandlungsmöglichkeiten abhängig. Im Weiteren spielen Begleiterkrankungen, Compliance und soziale Faktoren wie Bildung und finanzielle Situation eine Rolle.
In der Veterinärmedizin wird bei Nutztieren zwischen einer Prognose quo ad vitam und einer Prognose quo ad usum unterschieden. Die Prognose quo ad vitam bezeichnet dabei die Chance, dass das Tier die Erkrankung überlebt, quo ad usum die Chance, dass das Tier nach erfolgter Heilung wieder als Nutztier (Reitpferd, Milchkuh, Brieftaube etc.) eingesetzt werden kann.
In der rechtlichen Beurteilung von Fragestellungen können Prognoseentscheidungen der unterschiedlichsten Art erforderlich werden. Eine eigenständige Bedeutung kommt ihnen indes vor allem im Bereich des Strafrechts zu, weil etliche Entscheidungen insbesondere der Strafzumessung und der Strafvollstreckung auf der Basis einer Prognose des künftigen Verhaltens des Täters erfolgen müssen. Bekannt ist sie dort auch unter dem Begriff Sozialprognose.
Die Religionsgeschichte bietet eine Vielzahl von Vergleichsfällen, die Religionssoziologie aktuelle Daten. Auf diesem Fundament beginnen Ansätze einer religionswissenschaftlichen Prognostik – über die Folgen von Diskriminierungen, über die Entwicklung von Institutionen oder über die Entwicklung fundamentalistischer Strömungen etc.
Wie alle Sozialwissenschaften hat auch die Soziologie das Problem, dass ihre Prognosen von den Objekten ihrer Prognose vernommen werden können, die dann entsprechend ihr folgen oder ihr entgegenarbeiten können. Hierzu siehe Selbsterfüllende Prophezeiung und Epignose.[6]
Kritiker beklagen, dass Prognosen häufig zur Beeinflussung des individuellen Verhaltens oder der öffentlichen Meinung verwendet würden. Sie seien insbesondere dann kritisch zu hinterfragen, wenn sie Aussagen über lange Zeiträume oder in dynamischen Systemen träfen oder im Eigeninteresse des Prognostikers stünden. Die Kritik an Prognosen äußert sich in vielfältiger Form im Rahmen von Internetforen, Reportagen, Sachsendungen oder dem politischen Kabarett.
Kritisierte Themen sind unter anderem:
Auf sachlicher Ebene liegt der Kritik häufig die Tatsache zugrunde, dass Prognosen tatsächliche zukünftige Änderungen nur bedingt voraussehen können. Prognosen sagen letztlich voraus, wie die Zukunft sein wird, falls sich die zugrunde liegenden Annahmen als richtig erweisen.
Dieser Artikel basiert auf dem Artikel Prognose aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und ist unter der Lizenz Creative Commons Attribution/Share Alike verfügbar. Zusätzliche Bedingungen können anwendbar sein. In der Wikipedia ist eine Liste der Autoren verfügbar. |
Wetter
