Prognose

Begriff, Grundlagen und Qualitätsanforderungen

Eine Prognose ist eine wissenschaftlich orientierte Aussage über zukünftige Ereignisse, Umweltzustände oder Entwicklungen. Sie unterscheidet sich von der Retrodiktion, die Vergangenes erschließt, von der Erklärung und von nicht wissenschaftlich begründeten Zukunftsaussagen wie Prophezeiungen. Die Wissenschaft und Methodik der Prognosen heißt im engeren Sinn Prognostik, im weiteren Sinn Futurologie.

Eine belastbare Prognose stützt sich auf Fakten und Daten, die etwa durch Messungen, zeitlich gegliederte Messreihen oder Simulationen gewonnen werden. Merkmale oder Daten, auf denen eine Vorhersage beruht, heißen Prädiktoren. Aus ihnen werden Aussagen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit abgeleitet. Neben formalisierten Verfahren können begründbares Erfahrungswissen und dessen Extrapolation, also die Fortführung beobachteter Entwicklungen, wissenschaftlich anerkannte Grundlagen bilden.

Prognosen sind für Entscheidungen wichtig, weil Entscheidungen auf die Zukunft gerichtet sind und unter Unsicherheit getroffen werden. Da nur unvollständige Informationen vorliegen, sind sie mit Risiken verbunden. In den Sozialwissenschaften kommt hinzu, dass Menschen eine veröffentlichte Prognose wahrnehmen und ihr Verhalten ändern können. Dadurch kann sich die Vorhersage selbst erfüllen oder selbst zerstören.

Prognosen stehen in engem Zusammenhang mit Kausalität, Voraussagbarkeit, Wahrscheinlichkeit und Zufall. In der empirischen Forschung bezeichnet Prognosevalidität die Eignung eines Verfahrens, tatsächlich zutreffende Vorhersagen zu ermöglichen. Eine triftige Prognose muss nichttrivial sein; die Aussage „Morgen regnet es oder auch nicht“ gilt daher nicht als brauchbare Prognose. Sie soll außerdem objektiv sein: Methode und Rahmenbedingungen müssen vollständig angegeben und überprüfbar sein. Validität verlangt, dass wirklich das Merkmal vorhergesagt wird, das vorhergesagt werden soll.

Arten und Aufbau von Prognoseverfahren

Ein Prognoseverfahren sollte bessere Ergebnisse liefern als die Naive Prognose, das einfachste Verfahren; andernfalls lohnt sich sein zusätzlicher Aufwand nicht. Nach dem Zeithorizont werden kurz-, mittel- und langfristige Prognosen unterschieden. Weitere Einteilungen betreffen qualitative und quantitative Techniken sowie die Erstellungsperspektiven Top-Down und Bottom-Up.

Qualitative Prognosen beruhen auf subjektiven, fachlich begründeten Einschätzungen von Experten. Dazu gehören die grobe lineare Extrapolation vergangener Werte, Meinungsbefragungen und Lebenszyklusanalysen. Sie sollen vor allem Trends erkennen, sind häufig aufwendig und liefern eher wenige konkrete Zahlen. Als mögliche Gegenstände nennt der Artikel Aktienkurse, technische Entwicklungen und längerfristige Wettervorhersagen.

Quantitative Prognosen verarbeiten hauptsächlich Datenmaterial und ergeben konkrete Zahlen, etwa zum Steueraufkommen, zur Bevölkerungsentwicklung oder zu Wahlergebnissen.

Beim zentralistischen Top-Down-Ansatz wird zunächst eine Gesamtprognose erstellt und anschließend auf Untereinheiten verteilt. Betrug der Bedarf von vier Vertriebszentren bisher beispielsweise 4:3:2:1, kann eine für den Gesamtmarkt prognostizierte Bedarfsmenge in diesem Verhältnis verteilt werden. Dieses Vorgehen eignet sich besonders für stabile Nachfragesituationen. Beim Bottom-Up-Ansatz erstellt dagegen jedes Vertriebszentrum eine eigene Prognose; die Produktionsstätte fasst die Einzelwerte zusammen. Dadurch lassen sich regionale Marktentwicklungen berücksichtigen, die Organisation ist jedoch schwieriger.

Quantitative und qualitative Methoden

Quantitative, auf Heuristiken und Algorithmen gestützte Verfahren werden in eindimensionale und multidimensionale Methoden eingeteilt. Eindimensionale Verfahren benötigen viele Daten und lassen sich gut systematisieren, leicht verstehen und auf eine große Zahl von Produkten anwenden. Bei langfristigen Vorhersagen oder starken Absatzschwankungen liefern sie jedoch häufig schlechte Ergebnisse. Beispiele sind exponentielle Glättung, Trendprognose und gleitende Durchschnitte, bei denen rollierende Durchschnittswerte verwendet werden.

Multidimensionale Verfahren beziehen mehrere Einflussgrößen ein und nehmen kausale Beziehungen an, beispielsweise zwischen Absatz, Preis und Promotionen oder zwischen dem Absatz von Eis und dem Wetter. Zu ihnen gehören Regressionsanalysen und ökonometrische Modelle.

Wichtige Einzelverfahren sind: • Extrapolation und Hochrechnung als mathematisch-statistische Grundmethoden. • Trendprognose als Projektion einer Wertereihe in die Zukunft. • Exponentielle Glättung zur Vorhersage künftiger Werte aus vergangenen Werten. • Regressionsrechnung zur Analyse funktionaler Beziehungen zwischen mindestens zwei Größen. • Ökonometrische Modelle, die wirtschaftliche Zusammenhänge mithilfe von Gesamtmodellen mit vielen Variablen untersuchen. • Portfolio-Analyse als meist grafische Untersuchung von zwei, manchmal drei Größen. • Lebenszyklus-Analyse als Untersuchung einer Entwicklung im Zeitablauf; sie setzt genaue Marktbeobachtung und Marktforschung voraus.

Zu den qualitativen Verfahren zählt die Delphi-Methode, eine schriftliche Befragung von Experten in mehreren Runden. Nach jeder Runde werden die Beteiligten über die bisherigen Ergebnisse informiert; Begründungen helfen ihnen, ihre Meinung zu prüfen und gegebenenfalls zu ändern. Die Szenario-Technik stellt mehrere hypothetische Ereignisfolgen dar, um ursächliche Zusammenhänge und wichtige Entscheidungspunkte zu erkennen. Die Relevanzbaumanalyse leitet auf Grundlage der Entscheidungstheorie rückwärts Lösungsmöglichkeiten für eine Situation ab. Die historische Analogie untersucht zeitliche Entwicklungen unter besonderer Berücksichtigung marktspezifischer Einzelheiten. Der Artikel kennzeichnet die Angaben zu diesen qualitativen Techniken als nicht hinreichend belegt.

Fehler, Grenzen und umstrittene Verwendung

Zwischen einer Prognose und dem später tatsächlich eintretenden Ereignis bestehen fast immer kleinere oder größere Abweichungen. Deshalb muss die Güte eines Prognosemodells anhand seiner Prognosefehler bewertet werden.

Bei qualitativen Vorhersagen lassen sich diese Fehler nicht im Voraus zahlenmäßig bestimmen. Typische Ursachen sind die Überbewertung neuer, populärer oder viel diskutierter Werte, das vermeintliche Erkennen empirisch nicht vorhandener Muster und die stärkere Erinnerung an außergewöhnliche statt an normale Ereignisse. Auch Wünsche, Ängste und der Bestätigungsfehler können wirken. Beim Bestätigungsfehler werden Informationen so ausgewählt, gesucht oder gedeutet, dass sie die eigenen Erwartungen stützen.

Bei quantitativen Prognosen dienen ermittelte Fehlermaße zur Bewertung der Genauigkeit. Verbreitet sind die mittlere quadratische Abweichung (Mean Squared Error, MSE), die mittlere absolute Abweichung vom Median (Median absolute deviation, MAD) und die mittlere absolute prozentuale Abweichung (Mean Absolute Percentage Deviation, MAPD). MAPD liefert einen relativen Wert, während MSE und MAD absolute Zahlen angeben. Im Haushaltsplan bildet die Kameralistik Prognosefehler als überplanmäßige oder außerplanmäßige Ausgaben und Einnahmen ab.

Kritiker beanstanden, Prognosen könnten zur Beeinflussung individuellen Verhaltens oder der öffentlichen Meinung dienen. Besonders kritisch werden langfristige Aussagen, Vorhersagen in dynamischen Systemen und Prognosen im Eigeninteresse des Prognostikers gesehen. Genannt werden Bevölkerungs- und Rentenentwicklung, gesundheitliche Entwicklungen bei Diabetes und Übergewicht sowie Aktienkurse. Die sachliche Grenze besteht darin, dass Prognosen künftige Veränderungen nur mithilfe vergangener Daten und gegenwärtiger Theorien darstellen können. In der Gegenwart lassen sich daher vor allem ihre Voraussetzungen und Datengrundlagen prüfen. Auch diese Kritikpassage ist im Artikel als nicht hinreichend belegt gekennzeichnet.

Naturwissenschaften, Genomik und Sprache

Prognosen sind Bestandteil wissenschaftlicher Modellierungen und Experimente. In den Naturwissenschaften betreffen sie unter anderem Wetter und Klima, Überschwemmungen, Vulkanausbrüche sowie Krankheiten oder Schädlingsbefall in der Landwirtschaft.

In Genomik, Metagenomik und Proteomik wird die vermutete Funktion eines Gens oder Proteins häufig anhand von Homologien vorhergesagt. Homologien sind Übereinstimmungen mit bereits untersuchten Genen oder Proteinen. Dieses Vorgehen wird genutzt, wenn die Funktion bei dem betreffenden Organismus oder Virus nicht direkt bestimmt werden kann. Durch die Bestimmung der Stopcodons eines sequenzierten Genoms kann außerdem die Zahl der Gene oder Open Reading Frames (ORFs), also potenziell protein-codierender Abschnitte, vorhergesagt werden, auch wenn ihre Funktionen unbekannt sind.

In der quantitativen Linguistik sind Prognosen zu Sprachwandelprozessen möglich, wenn Veränderungen über längere Zeit zahlenmäßig erfasst wurden. Entlehnungen von Wörtern aus anderen Sprachen ins Deutsche folgen gewöhnlich dem Piotrowski-Gesetz, sodass besonders für die nähere Zukunft Vorhersagen versucht werden können. Computersimulationen auf Grundlage vergangener Jahrhunderte ermöglichten eine Kontrolle an der statistisch erfassten Gegenwart. Dabei erwies sich die Entwicklung der Anglizismen als unsicherer vorhersagbar als die der Latinismen, weil der Wendepunkt bei den Latinismen einigermaßen sicher bestimmbar ist, bei den Anglizismen dagegen noch nicht.

Die umgekehrte Perspektive heißt Retrognose oder Retrodiktion: Aus einer bekannten späteren Entwicklung wird ein nicht beobachteter früher Verlauf erschlossen. Kohlhase rekonstruierte so auf Grundlage von Daten ab 1467 die Anfänge des Übergangs von „ward“ zu „wurd“ im Idiolekt des Nürnberger Chronisten Heinrich Deichsler.

Anwendungen in Gesellschaft, Wirtschaft, Medizin und Recht

In Politik und Verwaltung erstellen Regierungen, Kommissionen und internationale Organisationen Prognosen. Genannt werden der Sachverständigenrat zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung, die Schutzkommission beim Bundesministerium des Innern, OECD, IWF und EU-Kommission. Jahreswirtschaftsberichte und Haushaltspläne enthalten ebenfalls Vorhersagen. Wahlprognosen sind besonders wichtig, weil sie am Wahltag früh und leicht überprüft werden können.

Demografische Bevölkerungsprognosen beruhen auf Annahmen über Fertilität, Mortalität und Migration. Für Deutschland erstellt sie das Statistische Bundesamt. In der Betriebswirtschaft heißt eine Prognose häufig Forecast. Einsatzfelder sind unter anderem Absatz, Marktpotenziale, Produktlebenszyklen, Lagerbestände, Umsätze, Produktionsmengen, Stromnetzlasten, Preise und Inflation. In der Volkswirtschaft werden Prognosen gewöhnlich im Frühjahr und Herbst für das laufende und kommende Jahr erstellt. Mittelfristige Prognosen reichen einige weitere Jahre, langfristige über Jahrzehnte. Weitere Felder sind Konjunktur, Börsen- und Wechselkurse, Logistik, Produktionsplanung und Transport. Wirtschaftliche Entscheidungssteuerung wird als Controlling bezeichnet.

In der Medizin bezeichnet Prognose die Einschätzung eines Krankheitsverlaufs und der Heilungsaussicht. Eine hohe Heilungswahrscheinlichkeit heißt gute, eine niedrige schlechte Prognose; fehlt eine kurz- bis mittelfristige Überlebenswahrscheinlichkeit, spricht man von einer infausten Prognose. Die Einschätzung kann sich durch Behandlung verändern und hängt von Diagnostik, Behandlungsmöglichkeiten, Begleiterkrankungen, Compliance sowie sozialen Faktoren wie Bildung und finanzieller Situation ab. In der Onkologie bezeichnet Prognose die statistische Wahrscheinlichkeit eines Rezidivs, einer Fernmetastase oder eines krankheitsbedingten Todes. Prädiktion meint dagegen die relative Vorhersage der Wirkung einer therapeutischen Intervention. Beide beruhen auf statistischen Wahrscheinlichkeiten, nicht auf sicheren individuellen Aussagen. In der Zahnmedizin hängt die erwartete Langzeithaltbarkeit von Zahnersatz von der Pfeilerwertigkeit, also der Qualität der Stützzähne, ab. Die Tiermedizin unterscheidet Prognose quo ad vitam, die Überlebenschance, und quo ad usum, die Chance auf eine spätere erneute Nutzung als Nutztier.

Im Recht sind Prognosen besonders im Strafrecht bedeutsam. Sozial- oder Kriminalprognosen beurteilen das künftige Verhalten eines Täters und beeinflussen Strafzumessung und Strafvollstreckung. Die Prozessrisikoanalyse schätzt die Erfolgsaussichten eines Gerichtsverfahrens ein.

Religionswissenschaftliche Prognostik untersucht etwa Folgen von Diskriminierung sowie Entwicklungen religiöser Institutionen oder fundamentalistischer Strömungen. Glaubensbasierte Vorhersagen heißen Prophezeiung, Weissagung oder Prophetie; esoterische Formen werden unter anderem Wahrsagung, Mantik, Präkognition oder Hellsehen genannt. In der Soziologie bleibt grundlegend, dass Menschen auf Prognosen reagieren und dadurch deren Eintreffen fördern oder verhindern können.