Methoden zur Berücksichtigung von UNgewissheit bei prognosen

Abstract: Methoden zur Berücksichtigung der Unsicherheit im Rahmen der Prognose
Bastian Nehrke
Zukunft bedeutet Ungewissheit. Die zunehmende Dynamik des Marktgeschehens vor dem
Hintergrund technologischen Fortschritts und globaler Vernetzung ließen den Unternehmer
unverantwortlich erscheinen, der dies im Rahmen der kurz- und langfristigen Entscheidungsfindung
nicht berücksichtigte. Dabei liegt jeder rationalen Entscheidung zwingend eine Prognose zugrunde.
Generell gilt: Die Ungewissheit, besonders die komplexer Prognosen, steigt, je weiter der
betrachtete Zeitraum in der Zukunft liegt. Das allgegenwärtige Dilemma der unvollkommenen
Information des Entscheiders hat die Entstehung einer breiten Palette von Verfahren zur
Kompensation begünstigt. Im Folgenden sollen 3 Gruppen von Ansätzen umrissen werden.
Grundsätzliche Voraussetzung ist gleichsam die Vergabe von expliziten und messbaren Zielvorgaben,
um eine spätere Analyse überhaupt zu ermöglichen. Bei entsprechendem Ausfall der Prognose kann
ein mögliches Resultat eine unmittelbar erfolgende Anpassung der Zielsetzung sein.
Bei kurz bis mittelfristigen Prognosen kommen besonders analytisch-quantitative Verfahren zum
Einsatz. Typisch sind hier u.a. Zahlenreihenanalysen, Entwicklungs- oder Wirkungs(Trend)prognosen
oder (multikausale) Regressionsanalysen. Allen Verfahren gemein ist die Auffassung zukünftiger
Ereignisse als Fortsetzung einer bekannten Gesetzmäßigkeit, die es durch eine rückwärtsgerichtete
Datenanalyse zu entdecken gilt1. Eindeutiger Vorteil ist die klar gegliederte Systematik, die
Fehlersuche und Analyse des Verfahrens selbst einfach macht. Ein besonders relevanter Nachteil
liegt in der systematischen Unfähigkeit, gravierende Struktureinbrüche oder auch nur
Veränderungen in der Dynamik zu antizipieren. (lineare Verfahren ignorieren die Dynamik,
exponentielle gehen von gleichbleibender Dynamik aus)
Darum werden besonders bei langfristigen Prognosen zur Unterstützung strategischer
Entscheidungen qualitativ-intuitive Verfahren zur Ergänzung herangezogen. Besondere Bedeutung
haben hier standardisierte Expertenbefragungen wie die Delphi Methode. Durch mehrstufige,
anonymisierte Diskussionsrunden in schriftlicher Form lässt sich unter Verwendung dieser Technik
eine Gruppenmeinung ausbilden, die weitestgehend frei ist von gruppendynamischen Verzerrungen.
Die Delphi Methode kann die Hauptschwäche der quantitativen Verfahren umgehen, die Güte der
Prognose hängt jedoch eng mit der Auswahl der Experten zusammen. Außerdem zieht die ständige
Rückkopplung das Verfahren oft in die Länge, bis ein brauchbarer Konsens erreicht werden kann.
Eine dritte Verfahrensklasse orientiert sich ebenfalls an qualitativen Gesichtspunkten. Bei der
Szenario Analyse geht es jedoch nicht um die Eliminierung von Komplexität, sondern um eine
größtmögliche Annäherung. Entscheidend ist, dass keine EinzelPrognose für die Entwicklung
berechnet oder formuliert wird. An ihre Stelle tritt die Beschreibung alternativer, jedoch nach
jeweils aktuellem Wissensstand realistischer Zukünfte. Innerhalb festgelegter Parameter werden
dabei mögliche Entwicklungspfade aufgezeigt, an die Stelle rechnerischer Genauigkeit tritt eine
größtmögliche Differenziertheit.
In jeder Hinsicht empfiehlt sich eine ständige Anpassung der getätigten Prognosen, sobald neuere
Informationen zu Verfügung stehen. Die Definiten von Toleranzschwellen und Abweichungsgrenzen
im Rahmen eines betrieblichen Frühwarn- oder Aufklärungssystems empfiehlt sich ebenso wie eine
konsequente Evaluierung der eingesetzten Methodik in Bezug auf Effizienz und Qualität der
Ergebnisse.

1 Vgl.: Nehrke, B. 2011: Mein Leben unter den Borneo Schimpansen. Wie ich den Urwald controllte.

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Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass bei jeder Bemühung zur Verbesserung der Genauigkeit
und Aussagekraft von Prognosen wirtschaftliche Interessen auch bei der geeigneten Auswahl der
Mittel im Vordergrund zu stehen haben. Selbst unter der hypothetischen Annahme einer perfekten
Auswahl von Methoden zur Reduzierung von Ungewissheit sind es gerade (menschliche)Fehler auf
Grund kognitiver Verzerrungen und isolierter Entscheidungen, die sich ebensowenig vorhersehen wie
vermeiden lassen.

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